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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、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数
创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择实时预测的Tab页，单击创建。
创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面，选择批量预测的Tab页，单击创建。
_$ 长度0-128 data_type String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
id，最大长度32 result_storage_agent_name String 结果存储agent名称，最大长度128 result_storage_region_name String 结果所在region name，最大长度128 obs_path String obs/本地文件路径
数据交换作业执行完成后可以进行下载，将文件保存到本地。如有必要，下载时还需要填写公司A制定的自定义限制。 图5 下载合约 父主题： 可信数据交换场景
LOCAL（本地），MODEL_ARTS（modelarts） agent_id 是 String 作业发起可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成 algorithm_type 否 String 纵向联邦算法类型枚举值。
ACCEPTED, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, TERMINATED, PENDING, SUBMITING, DEPLOYING, TERMINATING; data_count Long 样本对齐数据量 obs_path String obs/本地文件路径
区块链签名证书 - 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”）。
可通过在TICS“通知管理”页面，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，本地解压后，打开json文件，查看参数“league_region_name”。
可通过在TICS“通知管理”页面，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，本地解压后，打开json文件，查看参数“league_region_name”。
本地多方安全计算数据目前仅支持csv格式的文本文件。
可通过在TICS“通知管理”页面，单击“下载计算节点配置”，得到agentConfig.zip文件，本地解压后，打开json文件，查看参数“league_region_name”。
区块链签名证书 - 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”）。
区块链签名证书 - 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”）。
league_region_name String 可信节点所在空间的区域 league_version String 可信节点所在空间的版本 nat_id String 可信节点使用的网关的Id storage_mount_type String 可信节点使用的存储方式，HOST_PATH本地存储
123456 MySQL数据库 IP地址 本地的MySQL数据库的IP地址，且该地址允许可信节点所在虚机通过此IP访问。 1xx.1.1.1 端口 MySQL数据库的端口。 3306 驱动文件 对应数据库版本的驱动文件。
由于本地数据集不支持统计信息上报，因此本地数据集不支持差分隐私功能。 创建多方安全计算作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，打开多方安全计算页面。 在“多方安全计算”页面，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。
LOCAL本地 hfl_type String FL作业类型枚举。
创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 用户登录进入计算节点页面。
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