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Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作，如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API Explorer平台在线调试。计算节点API支持的接口请参见表2。
切换计算节点状态 用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其
Explorer平台在线调试。空间API支持的接口请参见表1。 使用计算节点API可以对计算节点进行操作，如新建连接器、新建数据集、新建多方安全计算作业等。计算节点API需要通过调用TICS服务的“获取token接口”获取Token进行认证鉴权，不支持在API Explorer平台在线调试。计算节点API支持的接口请参见表2。
实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题： 联邦预测作业
开启审批防护功能 前提条件 完成隐私规则防护。 操作步骤 敏感数据被查询时，可以在审批详情中，看到是否使查询敏感数据的结果可见，可由该提供方进行识别，并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用
LEAGUE_CREATOR.tax a join ZZZZZZ.power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 可验证代码示例
LEAGUE_CREATOR.tax a join ZZZZZZ.power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式，在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 实时预测： 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式，允许用户利用POST请求，在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 父主题： 联邦预测作业
成训练资源的浪费，过高的iv值又过于突出可能会过度影响训练出来的模型。 例如这里大数据厂商提供的f4特征iv值是0，说明这个特征对于标签的识别没有区分度，可以不选用；而f0、f2特征的iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业A调整了训练使用的特征，没有选用
SO的部署模式； 采用容器化资源/部署管理，支持调度方、数据参与方、计算方的弹性扩缩容。 安全隐私 支持用户自定义隐私策略，实现敏感数据的识别、脱敏、水印保护，保障隐私数据安全； 多方协同过程中隐私信息交互（SQL JOIN数据碰撞、可信联邦学习模型参数）的加密保护； 支持安全多
trusted String 互信状态，“true”表示互信，“false”表示不互信 status String 节点状态，“ONLINE”表示节点在线，“OFFLINE”表示节点离线。 agent_id String 可信计算节点id agent_name String 可信计算节点名称
切换计算节点状态 用户需要计算节点短暂脱离空间，一段时间内不想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点下线。即“计算节点状态”为“在线”时，触发单击下线，计算节点会切换成离线状态，180秒后空间其他参与方无法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其
iance； 系统函数：包含时间日期函数、字符串函数、数学函数。使用介绍如表1所示。 通配符：%；--与like配合使用； 注意事项： 不识别的数据类型被认为是字符串类型。 “隐私保护等级”设置为高级别后，参与多方计算的字段会进行秘密分享加密。 “隐私保护等级”设置为高级别后，参
点，SERVER控制节点 ne_status String 网元状态。INIT初始化，UNKNOWN未知，OFFLINE离线，ONLINE在线，FAULT故障，TRUSTING互信中，TRUST已互信 node_id String 节点id node_name String 节点名称
管理文件 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。通过文件管理，参与方无需通过登录后台手动导入模型文件，而是直接将模型文件上传到数据目录进行管理。 使用文件管理功能后，创建联邦学习作业时用户可以便捷地选择自己以前上传的执行脚本、训练模型、数据文件、权重参数
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