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String 模型保存格式 loss_function 否 String 损失函数 loss_param 否 String 损失函数参数json字符串 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 job_instance_id String 作业实例id，最大长度32
zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 content String
zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 id String 数据集id。
点，SERVER控制节点 ne_status String 网元状态。INIT初始化，UNKNOWN未知，OFFLINE离线，ONLINE在线，FAULT故障，TRUSTING互信中，TRUST已互信 node_id String 节点id node_name String 节点名称
zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否 String 数据集id。
GROUP BY table_A.ID ORDER BY table_A.ID LIMIT 10 SQL语句开发完成， 可单击页面上方“格式化”来对排版进行美化，完成后单击“保存”。 图3 编写SQL语句 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
审批实时隐匿查询作业 前提条件 发起方已创建待审批的作业，参考创建作业。 约束限制 作业审批通过后，才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”，打开审批页面。 选择待处理的审批记录，单击“查看详情”。 填写审批意见，单击“同意”。
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
执行作业 前提条件 已完成作业的审批和数据初始化，参考审批实时隐匿查询作业。 执行实时隐匿查询作业 作业审批以及数据初始化完成后，单击“执行”按钮。 在右侧弹出窗口的ID框中输入查询值，单击“查询”按钮进行实时隐匿查询，实时返回查询结果在下侧方框中。 图1 输入自定义属性 父主题：
进入TICS控制台后，单击页面左侧“通知管理”，进入通知管理页面。 浏览通知信息，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，解压到本地。内容如下： json文件：对应空间配置，包含“空间区域”、“空间名称”、“空间ID”、“证书密码”等。 p12文件：计算节点的密钥文件。 jks文件：CA的
审批数据申请 数据拥有方公司A登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。
启用区块链审计服务（可选） 若您希望空间启用区块链服务（BCS）来审计任务信息，请仔细阅读本章节。 空间发起方需要根据基于CCE集群创建联盟链完成空间链的创建过程。 “区块链类型”参数值需要选择“空间链”，否则将影响后续操作。 发起方按照组建联盟链中“邀请成员”部分的描述，邀请参与方加入空间链。
执行实时隐匿查询作业 企业A在发起实时隐匿查询前需要先执行数据初始化。 待实时预测作业初始化完成后，企业A可以通过页面单击“执行”试用发起查询。 例如查询id为“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017
"status" : "SUCCEEDED", "executor" : "lisi", "job_name" : "自定义json", "job_type" : "VFL_TRAIN", "hfl_type" : null, "exe_time"
数据准备 乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
数据管理概述 TICS的数据管理由“连接器管理”和“数据管理”两部分来实现： 连接器是可信智能计算服务提供的一项访问参与方数据资源的功能。参与方填写连接信息来创建对应类型的连接器，并通过这些连接器访问到各类型资源的结构化信息。当前支持MRS服务(Hive)、本地数据集、RDS数据
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算
产品功能 动态空间管理 动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
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