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发布数据集到空间 功能介绍 本接口用于发布数据集到空间。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/{agent_id}/datasets/{dataset_id}/publish 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是
数据集列表 功能介绍 查询空间中可用(已发布)数据集列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/available-datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
选择“算法类型”之后，勾选“选择训练作业”列表中的某一训练作业，然后勾选“选择模型”列表中对应模型，再勾选”选择数据集”列表中参与方预测要用的某一数据集，最后单击“保存并提交审批”按钮完成作业创建。等审批方审批完后，就可以执行任务。 注意：选择的数据集中需要有样本id列，后面预测需要使用。 图2 新建作业
参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 配置完成后，单击右下角的保存按钮即可新建一个隐私求交作业。 父主题： 隐私求交
开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 父主题： 可信联邦学习作业
空间（League） 可信智能计算服务的逻辑概念，由组织方创建。空间绑定不同数据保护方式的聚合器，并邀请多方数据提供者参与，在空间内实现数据有限共享应用，提炼数据价值。 空间是联邦计算的载体。空间需要购买才能使用，在空间中可以管理合作成员，合作数据以及查看可信智能计算环境。执行联邦计算任务需要指定空间。
找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。 在弹出的界面配置待邀请的合作方的“租户名称”和“租户别名”，“租户名称”从合作方侧获取即可，保存后单击“确定”，完成邀请合作方操作。 图1 添加合作方 父主题： 快速入门
开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 完成创建后，单击页面右下角的提交审批，待完成审批后，才可执行作业。审批进度可单击页面右上角的审批进度进行查询。
估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件resu
目前TICS支持两种隐匿查询方式： 批量隐匿查询：支持SQL语言查询，适用大数据量批量查询场景。 实时隐匿查询：适用高性能、实时性要求高的查询场景，应用程序可以通过提供的标准API使用。 父主题： 隐匿查询
尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业，您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后保存、提交审批，等待审批通过后再重新执行作业。
作业发起方进入自己所属的计算节点，编写完作业之后，单击“提交审批”。在页面下方可查看审批方和审批进度。 图1 提交审批 审批中或者审批通过后， 如果进行了修改SQL和保存操作，那么就需要重新提交审批。 提交完成后，在页面下方可查看审批方和审批进度。 图2 审批进度 数据提供方进入数据集所在计算节点，单击页面
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）
空间管理员登录TICS控制台。 作业发起方进入自己所属的计算节点，进入作业管理->隐匿查询->批量隐匿查询作业，单击创建。 编写完作业之后。单击保存，提交审批。 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
上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”）
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。 图1 企业信用评估应用场景示意图 父主题： 多方安全计算场景
上传签名证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/signcert/xxx.pem”）。 区块链私钥文件 - 上传私钥证书文件（选择按照启用区块链审计服务（可选）章节步骤七描述中保存至本地的证书文件“/msp/keystore/xxx_sk”）
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； 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据
据，达到减少数据量的目的。样本粗筛时还可以选择多个标记为“非敏感”的字段进行过滤，结果会按照“id前缀,过滤字段1,过滤字段2……”的格式保存成csv文本文件。 选择完成后单击“下一步”。 图3 数据选择 图4 样本粗筛 (可选步骤) 样本对齐，支持使用新对齐的结果，如图5所示；
作业之间的差值，从而推算出实际taxpay和water_fee。 开启空间中的差分隐私开关保护敏感数据，符合差分隐私条件的统计作业，会自动应用差分隐私算法对计算结果进行加噪保护， 在一定误差范围内保证数据无法被恶意偷取。 图1 差分隐私开关 第一次执行作业的结果如下： 图2 作业结果
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