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导入联邦用户 前提条件 系统管理员已完成联邦APP的添加。 系统管理员新建租户时已完成为租户配置第三方认证系统。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“配置中心 > 员工中心 > 员工”。
根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
响应示例 状态码： 200 执行样本对齐作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行样本对齐作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
下载联邦kubeconfig 功能介绍 舰队开通联邦并且创建网络连接之后，可以使用此接口下载联邦的kubeconfig URI POST /v1/clustergroups/{clustergroupid}/kubeconfig 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clustergroupid
35.000+00:00", "end_time" : "2022-04-21T03:31:38.000+00:00", "result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
查询联邦开启进度 功能介绍 查询联邦开启进度 URI GET /v1/clustergroups/{clustergroupid}/federations/progress 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clustergroupid 是 String 容器舰队id
启用容器舰队联邦 功能介绍 启用容器舰队联邦 URI POST /v1/clustergroups/{clustergroupid}/federations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clustergroupid 是 String 容器舰队id 表2 Query
图7 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准） 父主题： 可信联邦学习作业
TEE为授权安全软件，也称为“可信应用”提供一个安全的执行环境，通过实施保护、保密性、完整性和数据访问权限确保端到端的安全。 2.MPC MPC（安全多方计算），是一个复杂的密码协议，最早是由姚教授在82年通过百万富翁问题提出来的。
映射 查询映射列表 查询映射详情 注册映射 更新映射 删除映射 父主题： 联邦身份认证管理
methods Array of strings 获取token的方式，联邦用户默认为mapped。 issued_at String 生成时间。
解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面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。
引言 国际学习表示与表示学习联邦学习（ICLR）是机器学习和深度学习领域内一场重要的学术会议，聚焦于联邦学习、表示学习以及相关技术的最新研究成果。本文将深入探讨ICLR 2023年会中关于联邦学习的论文，特别是其应用和部署过程。
域名访问 在多个集群中部署的应用可以通过公网域名实现统一的访问。您可以配置您的公网域名，UCS服务会以此域名作为根域名生成一个完整的应用外部访问域名。您可以通过发布域名访问，将服务，路由自动对接到华为云云解析DNS服务，以提供多云场景下应用的统一对外访问路径。
联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告
纵向联邦建模场景 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 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 父主题： 使用场景
响应示例 状态码： 200 执行ID选取截断作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行ID选取截断作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
methods Array of strings token获取方式，联邦认证默认为mapped。 issued_at String 生成时间。
本文将详细介绍动态权重调整与个性化训练策略在联邦学习中的应用，包括其基本概念、实现方法、代码示例和实际案例分析。 II. 基本概念 1. 联邦学习 联邦学习是一种新兴的分布式机器学习范式，它允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，共同训练一个全局模型。
联邦学习（Federated Learning, FL）作为一种新兴的分布式机器学习方法，可以在不集中数据的前提下，利用分布在各个终端设备上的数据进行模型训练，从而保护用户隐私。 本文将详细介绍联邦学习在智能手机中的应用，涵盖其概念、部署过程、实例应用以及未来发展方向。
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