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图4 前往计算节点 登录成功后，单击左侧导航栏中“连接器管理”，在操作栏中通过单击编辑、删除，来进行连接器管理操作。 图5 连接器管理 父主题： 环境准备
图1 编写批量隐匿查询作业 隐匿查询过滤条件出现多个字段时，需要使用.pir或.PIR标识隐匿查询字段。 图2 pir或.PIR标识隐匿查询字段 单击编辑器右侧的“作业配置项”，进行作业配置。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。
图2 填写参数 单击“保存并提交审批”。 在“可信数据交换 > 数据合约 > 我创建的”的页签下可以查看、编辑、撤回已创建的合约。 父主题： 可信数据交换
图1 删除作业 父主题： 多方安全计算作业
图2 选择数据文件 单击“保存并提交审批”。 父主题： 实时隐匿查询
图4 前往计算节点 登录成功后，单击左侧导航栏中“连接器管理”，在操作栏中通过单击编辑、删除，来进行连接器管理操作。 图5 连接器管理 父主题： 管理数据
乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述 测试步骤 实验结果 父主题： 使用场景
图1 删除作业 父主题： 批量预测
图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作业”页面查看对应的执行结果、作业报告。作业报告展示作业详细信息，包括作业输入条件、输出结果、执行环境、合作方信息和模型贡献度等。 图2 展示作业报告 执行纵向作业 用户登录进入计算节点页面。
图1 Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在己方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果
图1 删除作业 父主题： 可信联邦学习作业
图1 删除作业 父主题： 实时隐匿查询
图1 执行隐私求交作业 父主题： 隐私求交
图1 删除作业 父主题： 隐私求交
图1 删除作业 父主题： 实时预测
图1 执行作业 父主题： 多方安全计算作业
图1 输入自定义属性 父主题： 实时隐匿查询
图1 开发作业 在弹出的对话框中编辑“选择模型”。只允许选择模型，其它作业参数暂时不支持修改。 单击保存。 父主题： 批量预测
图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后，发起方可以在实时隐匿查询页面作业列表中单击“启动数据初始化”。 父主题： 实时隐匿查询
图1 通知管理入口 在TICS页面左侧，依次单击“空间管理 > 我参与的空间”，查看空间信息。 父主题： 快速入门
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