区块链供应链金融解决方案

什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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周期的可靠性监控、运维管理。 可信联邦学习 对接主流深度学习框架实现横向和纵向的联邦训练，支持基于安全密码学(如不经意传输、差分隐私等)的多方样本对齐和训练模型的保护。 数据使用监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。

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自建企业级分布式区块链网络并非易事，不仅需要深入专业的区块链知识，同时需要各种复杂的设计和配置，易出错，投入成本高。 BCS 可以帮助企业最快5分钟内完成区块链网络部署，可节省80%的开发和部署成本。 提供全生命周期管理和界面化的智能合约编码、调试与部署。让用户简单使用区块链系统，专注于自身业务应用的创新与开发。

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5Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置参数表 参数 说明 区块链配置 自定义配置 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准 区块链管理确认密码 再次输入区块链管理初始密码 存储卷类型 文件存储卷

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获取区块链概览信息 功能介绍 获取区块链概览信息（仅支持专享版） URI GET /v1/store/block/summary 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表1 响应Body参数 参数 参数类型 描述 blocks Integer 区块数量 txs Integer

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状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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弹性IP带宽 5 Mbit/s 单击“下一步：区块链配置”，进行区块链配置，参数如表3所示。 表3 区块链配置 参数 示例 区块链配置 选择“自定义配置”。 区块链管理初始密码 如果填写该项，则以填写值为准，如果不填写，则以资源初始密码为准。 区块链管理确认密码 - 存储卷类型 极速文件存储卷

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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B CS 安装合约 01:29 安装合约 区块链服务 BCS 下载配置文件 01:41 下载配置文件 区块链服务 BCS 查看区块链浏览器 01:40 查看区块链浏览器 区块链服务 BCS 下载SDK配置和证书 02:21 下载SDK配置和证书 区块链服务 BCS 查看实例详情 02:05

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区块链实例是否收费？ Hyperledger Fabric增强版实例不同版本的管理费收费标准请查看价格详情。 父主题： 计费FAQ

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什么是区块链？ 区块链技术能带来哪些收益？ 如何判断是否有必要使用区块链？ 华为云区块链服务目前支持哪些共识策略？ 部署区块链实例有哪些规格？ 链代码如果有BUG，如何更新？ 区块积累越来越大，会不会存不下？ 更多 使用类问题 删除BCS实例后，如何清理残留日志文件？ 如何查看区块链服务的配额？

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企业级和金融级业务要求。 基于CCE集群部署：区块链实例和区块链数据均存储在华为云上，当您没有可用的自有硬件资源时，可购买华为云资源并采用此方式部署。 基于边缘集群部署：区块链数据存储在您的自有节点上，即边缘节点上，BCS只提供区块链管理能力。当您已经有了可用的硬件资源时，为了减

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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服务特性功能。 初学入门 对于新手用户，您可以通过初学入门快速了解如何注册圆桌并加入企业，创建任务并进行任务协作，使用圆桌的智能推荐和智能搜索功能，添加并使用圆桌应用模板、创建团队等操作。 进阶能力 圆桌提供“轻应用构建”平台，您可以通过进阶能力学习如何在“轻应用构建”平台中搭建

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创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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