1979年9月,来自东德的斯特雷尔齐克一家和韦泽尔一家,利用自制热气球,进行了一次大胆的逃往西德的行动。彼得·斯特雷尔齐克和根特·韦泽尔渴望自由,花费了一年多的时间,精心策划并制造了热气球,克服了无数挫折,包括一次失败的首次尝试,这引起了东德当局的警觉。
面对戒备森严的边境和射杀逃亡者的命令,他们用搜集到的材料制造了两只热气球,巧妙地设计了燃烧系统并充气了巨大的飞行器。他们的第一次尝试未能到达边境,但第二次,更大的热气球成功地载着八个人——包括四个孩子——飞越了墙壁。
尽管面临热气球燃烧和气温冰冻等挑战,他们最终安全降落在巴伐利亚。这次逃亡引发了东德加强安保措施,并成为了抵抗的象征。这个故事后来被电影《夜渡》(1982)和《气球》(2018)所记录,而热气球本身现在陈列在巴伐利亚博物馆中。
## 特征选择总结
特征选择对于构建高效且可解释的机器学习模型至关重要。面对包含500个潜在特征的数据集,目标是识别出最相关的*k*个(例如,15个),以达到最佳模型性能。本总结重点介绍“Filter”方法——在模型训练*之前*评估特征相关性的统计技术。
这些方法依赖于理解数据级别:**名义型**(标签)、**顺序型**(排序)、**等距型**(等距差异,无真零点)和**比例型**(真零点)。方法选择取决于这些级别。关键技术包括:
* **皮尔逊相关系数 (Pearson’s r):** 衡量两个连续变量之间的线性相关性。
* **肯德尔τ系数 & 斯皮尔曼ρ系数 (Kendall’s τ & Spearman’s ρ):** 评估单调关系(变量趋向于一起移动,不一定线性),适用于顺序型或非线性数据。
* **卡方检验 (Chi-Squared χ²):** 检验分类变量之间的独立性;较高的χ²表明更强的关系。
* **互信息 (Mutual Information MI):** 一种通用的方法,可以检测变量之间的*任何*关系,无论是线性的还是非线性的。
* **方差分析F值 & 点双相关 (ANOVA F-Score & Point-Biserial Correlation):** 专门用于连续特征预测分类结果,评估组间分离度。
选择合适的方法取决于涉及的数据类型。最终,背景至关重要——没有一种方法是普遍最佳的。理解潜在的统计原理对于有效的特征选择至关重要。
## 欧洲医疗互操作性导航
与荷兰的Zorgdomein等国家医疗门户集成,其工程挑战远不止简单的编码。该项目专注于在SaaS平台与荷兰医院之间实现安全、双向的患者数据交换,需要重点关注安全性、合规性和数据完整性。
主要障碍包括“双重锁定”安全系统——传输层使用Mutual TLS (mTLS),应用层使用JWT进行身份验证——这需要在IIS中进行专门配置,并构建自定义.NET中间件来处理Zorgdomein独特的JWT需求。
此外,数据转换也十分复杂。客户系统使用专有数据结构,而Zorgdomein使用FHIR标准(特别是HL7荷兰配置文件)。构建了专门的翻译服务,使用Hl7.Fhir.Net来准确映射数据,包括处理荷兰特定的扩展,如BSN。传入数据经过严格验证以防止损坏。
核心要点:互操作性不仅仅是连接系统,更是一种核心架构学科。优先考虑安全性、标准化数据格式和强大的验证,可以构建可扩展、面向未来的医疗平台。