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实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
必填。参数类型为INT类型。起始位置为1（起始位置0作1处理）。当start为负数时，表示开始位置是从字符串的尾部向前倒数。推荐start从1开始，负数及0在不同数据库中表现不同。 length：选填。参数类型为INT类型。表示子串的长度。值必须大于0。 返回STRING类型。 BASE64_ENCODE
all语法 安全多方计算MPC扩展语法支持union all语法。 公测 创建联邦数据分析作业 3 纵向联邦支持“样本粗筛”功能和“等距分箱”方式 纵向联邦作业在特征选择时，支持“样本粗筛”，能够筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的 纵向联邦作业在特征选择时，分箱选择支持“
简介 背景信息 本案例以“小微企业信用评分”的场景为例。 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
名称、创建人、创建时间描述等信息。 3、访问需求：主要描述数据用方的需求，包含访问截止时间、访问方式、访问次数。 4、访问限制：暂不支持。 5、自定义限制：自定义策略支持“<”、“>”和“=”。 供数方可以设置自定义属性来进一步强化数据访问控制。 图2 创建合约 单击“保存并提交审批”。
（2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
安全组”，检查安全组配置。确保数据库端口对计算节点开放。 （可选）准备API数据源 如果您的数据需通过API发布到TICS，则您需要提交准备API数据源。 目前API数据源支持基础认证方式。 API数据源可以是GET或者POST请求。 API数据源的返回格式如下，使用json格式 [{"id":"1"
实现样本联合预测。 目前TICS支持两种类型的预测方式： 批量预测： 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。
创建样本分布统计作业步骤如下： 在“作业管理 > 多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值用户的标签，第三列、第四列是对应的概率：
计费模式 计费说明 TICS可信计算节点 企业版 包年/包月 在使用TICS过程中，使用其他云服务的费用（如弹性公网IP/带宽、对象存储服务 OBS等），需按照相应云服务的计费规则进行计费，TICS空间包不包含此类费用。 计费模式 TICS可信计算节点支持包年/包月计费模式。您可以根据
03f7c3017bb5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
络资源），以区域默认单位为项目进行授权，IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，并在子项目中购买资源，然后以子项目为单位进行授权，使得IAM用户仅能访问特定子项目中的资源，使得资源的权限控制更加精确。 项目中的资源不能转移。
场景描述 本章节以“小微企业信用评分”场景为例。 背景信息 社保、水电气和资助金等数据统一存储在某政务云，由不同的局进行管理，机构想单独申请进行企业相关评分的计算会非常困难。 因此可以由市政数局出面，统一制定隐私规则，审批数据提供方的数据使用申请， 并通过华为TICS可信智能计算平台进行安全计算。
训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TIC
图解可信智能计算服务TICS
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 简介 阶段一：数据发布 阶段二：隐私规则防护 阶段三：审批防护 阶段四：基本计算能力验证 阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 阶段六：统计型作业的差分隐私保护
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