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连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点API
服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 服务授权操作 进入TICS服务控制台，为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 进入计算节点购买页面，根据弹出窗口提示勾选对应的委托权限。 同意授权后，TICS将在统一身份认证服务IAM下为您创建名为tics_admin_trust的委托，授权
存在未参与其他预处理作业的结构化数据集，且在创建数据集时已定义字段的分布类型。注意预处理作业对数据集的发布状态无要求。 创建数据预处理作业 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布数据的计算节点名
法模型的特征数据。 使用场景 连接器使用场景：参与方的数据信息分布在不同的资源服务上，即可通过连接器管理功能来快速连接到名下的各类资源服务。 数据创建使用场景：参与方加入空间后，需要提供自己的数据集信息，用户即可通过数据创建功能，获取到名下详细的资源列表。同时，有敏感信息的数据，
TICS（可信智能计算服务）采用包周期的计费模式。为了便于您便捷的下单购买，在控制台购买界面中系统会为您计算好所购买的套餐包价格，您可一键完成整个配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式 续费 到期与欠费
任务管理 查询作业执行结果抽样 查询作业实例列表 父主题： 计算节点API
空间管理 获取空间详细信息 更新空间信息 查询空间节点列表 获取空间列表 获取空间组员信息 查询通知管理列表 父主题： 空间API
在申请使用界面配置使用字段及用数方的访问需求。 图2 设置使用的字段及访问的需求 支持选择访问截止时间、访问方式、访问次数。 不设置访问次数时，则不限制访问次数。 单击保存或者保存并提交审批。 在“可信数据交换 > 数据申请 > 我创建的”的页签下可以查看、编辑、删除已创建的申请。 父主题： 可信数据交换
成员接受邀请 在TICS中，成员需要先接受组织方的邀请加入空间，然后才能发布数据用于创建作业。 合作方登录TICS控制台。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，查找要加入的空间，单击其所属的“接受邀请”。 图1 通知管理入口 在TICS页面左侧，依次单击“空间管理
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
发布数据前，若不存在已创建好的连接器和数据，需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成，参照以下流程进入“数据管理”页，执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。 在“计算节点管理”页面，查找需要发布
基本概念 账号 用户的账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用用户进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。
value of the uniqueID…)，则检查自己的最终输出结果中，是否有和自己做Join连接的ID完全对应的字段。例如输出了名字，而名字可以倒推身份证，因此这种计算会被认为是风险行为，拒绝输出结果。 如果错误提示是可能泄露的敏感数据(may disclose the value
启动作业后会生成一条新的历史作业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。 图12 模型训练参数
可信数据交换 概述 创建申请 确认申请 创建合约 签署合约 查看履约记录 查看作业计算过程和作业报告
空间回滚 约束限制 只有空间升级失败或者回滚失败，才能进行回滚。 删除中的空间无法进行空间回滚。 空间回滚的过程中会导致空间的不可用。 回滚过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本回滚，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新后台数据库，再通过TICS控制台进行空间回滚。
空间升级 约束限制 只有空间有新版本或者空间升级失败时，才能再次进行空间升级。 删除中的空间无法进行空间升级。 空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新
可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。
XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定
联邦分析作业管理 查询联邦分析作业列表 父主题： 空间API
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