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文档修订历史 表1 修订记录 文档版本 发布日期 修改说明 01 2022-07-13 首次发布。 02 2022-10-28 新增节点侧API参考。 03 2023-08-11 节点侧API调整至API参考手册。
实时隐匿查询 创建作业 审批实时隐匿查询作业 作业授权 执行作业 删除作业 父主题： 隐匿查询
”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征；过低的iv值没有区分性会造成训练资源的浪费，过
b5b7”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
在进行多方安全计算应用开发时，要准备的环境如表1所示。 同时需要准备运行调测的Linux环境，用于验证应用程序运行正常。 表1 准备项 准备项 说明 购买TICS服务 在TICS控制台通过下单建立数据空间，或者将租户加入已有的数据空间。 部署计算节点 在TICS控制台通过购买计算节点，支持接入数据空间进行操作。
进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名称，单击“计算节点名称”进入计算节点详情页。 图1 选择计算节点 在“计算节点详情”页，单击“前往计算节点”，在登录页正确输入部署计算节点时设置的“登录用户名”和“密码”。 图2 前往计算节点 登录成
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 父主题： 使用场景
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：
注：以下仅为Token示例片段 MIIPAgYJKoZIhvcNAQcCo...ggg1BBIINPXsidG9rZ 计算节点API公共请求消息头 计算节点API公共请求消息头如表2所示。 表2 计算节点API公共请求消息头 名称 描述 是否必选 示例 Content-Type 发送的实体的MIME
构造请求。 计算节点API接口调用方法有所不同，不依赖Endpoint，而是依赖计算节点 所在虚机的IP地址及开放端口，且不支持AK/SK鉴权认证。详情请参见构造请求。 父主题： 使用前必读
为TICS可信智能计算平台的横向联邦功能，实现在患者隐私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件；
什么是配额？ 什么是配额？ 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。如您最多可以创建多少台弹性云服务器、多少块云硬盘。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 怎样查看我的配额？ 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。
状态码 状态代码由三位数字组成，第一个数字定义了响应的类别，有五种可能取值： 1xx：指示信息，表示请求已接收，继续处理。 2xx：成功，表示请求已被成功接收、理解、接受。 3xx：重定向，要完成请求必须进行更进一步的操作。 4xx：客户端错误，请求有语法错误或请求无法实现。 5
Token认证：通过Token认证通用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
执行批量预测作业 前提条件 参与方的计算节点如果是采用云租户部署，并且使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加权限配置。 执行批量预测作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）
统计信息管理 数据集统计 作业统计 合作方统计 查询租户下统计信息 父主题： 空间API
空间升级与回滚 本章节将介绍如何对已创建的空间进行升级与回滚。 空间升级 空间回滚 父主题： 空间管理
约束与限制 使用TICS前，您需要认真阅读并了解以下使用限制。 浏览器限制 您需要使用支持的浏览器版本登录TICS。 表1 浏览器兼容性 浏览器 建议版本 Google Chrome 120，119，118
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