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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，
边缘节点部署模式下创建节点，该如何配置资源分配策略？ 使用场景 购买计算节点页面，选择边缘部署模式。 操作步骤 进入购买计算节点页面。 部署配置选择边缘节点部署。 云租户部署模式下，TICS服务可以按照选取的规格，为客户预置默认资源分配策略。 边缘节点部署模式下，使用的纳管节点为客户机器或者云上虚机
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”，打开“空间作业”页面。 在作业列表上，单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果，查看作业执行结果需要去对应的计算节点存储路径查看作业执行的实际结果
场景描述 有效的风险控制能够消灭或减少风险事件发生的各种可能性，或减少风险事件发生时造成的损失，对于企业具有重要意义。现阶段，企业级的单方风控体系已逐步建立，在机构内数据统一共享的基础上实现了覆盖业务前、中、后各环节的智能风控。然而，单方数据风控面临存在数据不全面、风控不及时的问题
查询作业的历史实例列表 功能介绍 查询作业的历史实例列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv
获取纵向联邦作业详情 功能介绍 获取纵向联邦作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
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“19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7
执行联邦学习作业时，报“ERROR UNAVAILABLE：Network closed for unknown reason”，如何解决？ 问题描述 执行联邦作业时，出现“ERROR UNAVAILABLE:Network closed for unknown reason”报错信息
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
阶段六：统计型作业的差分隐私保护 本示例作业，以统计各行业的“企业税收总和”与“用电量总和”，进行统计分析： Select industry, sum(tax_bal), sum(electric_bal) from LEAGUE_CREATOR.tax a join
保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的全过程流向
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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