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配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”，则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权
配置IEF服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“边缘节点部署”，则您在购买TICS服务前需要对IEF服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 IEF服务委托授权
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
TICS服务委托授权 背景信息 为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。
TICS服务委托授权 背景信息 为保证正常创建TICS服务，需要先设置服务委托。 前提条件 服务授权需要主账号或者admin用户组中的子账号进行操作。 授权委托需查看IAM委托列表，如果存在名为tics_admin_trust的委托和tics_role_trust的权限，需要先删除。
config_file_path 否 String 配置文件地址 auto_generate_data 否 Boolean 是否自动生成数据，即纵向联邦学习样本对齐之后的流程是否使用样本对其结果自动过滤。 ext 否 LocalDatasetExtEntity object 扩展信息，包含mu
配置CCE服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“云租户部署”，则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由
配置CCE服务 背景信息 如果您规划在购买TICS服务时选择基于“云租户部署”，则您在购买TICS服务前需要对CCE服务进行相关配置，避免影响TICS服务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由
在信息核验过程中，通过隐私计算技术实现多方黑名单数据共享，对电诈、洗钱、骗贷等行为的黑名单用户进行安全求交、匿踪查询，能够有效提升客户背景调查的安全可信程度。 现有两家企业A、B，双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享，通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询作业的历史实例列表 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/lea
作业发起方domainId id String 作业id job_type String 作业类型。SQL联合SQL分析，HFL横向联邦学习，VFL纵向联邦学习，PREDICT预测，DATA_EXCHANGE数据交换 league_id String 空间id name String 作业名称
String 数据集类型,按照传入枚举类型,返回所属作业类型的数据集。例如:传入MYSQL，返回分析作业可用的数据集;传入LOCAL_CSV,返回学习作业可用数据集 agent_id 否 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成 请求参数 表3 请求Header参数 参数
String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询训练作业下的成功模型 get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/le
您可以跳过本章节，不影响您使用TICS服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如创建IAM用户并授予TICS权限所示。 背景信息 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的TICS系统策略，并结合实际需求进行选择。TICS支持的系统权限，请参见TICS权限管理。
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。
脱敏：勾选后，该字段内容将在分析结果中加密呈现，否则明文呈现。默认不勾选（作业发起方所属字段不做脱敏）。 分布类型：包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型，联邦学习时可能会使用到该信息。 离散：离散变量是在任意两个值之间具有可计数的值的数值变量。离散变量始终为数值变量。例如，客户投诉数量或者瑕疵或缺陷数。
备注信息 data_id String 数据集id data_type String 字段类型 fl_label_type String 学习数据集标签类型。UNIQUE_ID唯一标识，FEATURE特征，LABEL标签，FILTER过滤字段 is_discrete Boolean
metrics=['accuracy']) model.save("d:/model.h5") 初始权重的格式是浮点数的数组，与模型对应。使用联邦学习训练出来的结果result_1可以作为初始权重，样例如下： -0.23300957679748535,0.7804553508758545
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