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联合建模训练:联合建模训练能够在有效保护数据隐私的同时,充分利用多方数据的优势,有效提升模型的泛化能力和预测精度。
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提供数据可视化与IDE建模计算能力,集成医保风控常用的算子组件,界面友好,提供响应式交互编排、一站式建模、模型报告生成和模型服务部署等能力。
提供安全求交算子的高性能处理能力,支持千万级样本训练和亿级数据计算,半小时内可完成亿级隐私求交。
具有多年在MPC、TEE、FL、DP等数据安全及隐私保护方向的技术积累,有效保障隐私计算安全可控。
构建基于密码学工具和去中心化的部署架构,支持公有云、私有云、混合云等多种部署模式,适应不同客户环境,确保数据计算的灵活性与可扩展性。