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World File Search System瓶颈
信息瓶颈作为SSVEP- ...
在这项研究中，提出了信息瓶颈方法作为稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCI）的优化方法。信息瓶颈是一种信息理论优化方法，可在保留有意义的信息和压缩之间解决问题。它在机器学习中的主要实际应用是表示学习或特征提取。在这项研究中，我们使用信息瓶颈来为BCI找到最佳的分类规则。这是信息瓶颈的新颖应用。此方法特别适合BCIS，因为信息瓶颈优化了BCI传输的信息量。稳态视觉诱发的基于潜在的BCI经常使用非常简单的规则进行分类，例如选择与最大特征值相对应的类。我们称此分类为Arg Max分类器。这种方法不太可能是最佳的，在这项研究中，我们提出了一种专门设计的分类方法，以优化BCIS的性能度量。这种方法比标准机器学习方法具有优势，该方法旨在优化不同的措施。在两个实验的两个公开可用数据集上测试了所提出的算法的性能。我们使用标准功率频谱密度分析（PSDA）和规范相关分析（CCA）在一个数据集上的特征提取方法，并表明当前方法的表现优于该数据集的大多数相关研究。在第二个数据集上，我们使用与任务相关的组件分析（TRCA）方法，并证明所提出的方法在使用少量类时，根据信息传输率，标准ARG最大分类规则优于标准ARG最大分类规则。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。 该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。 它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。据我们所知，这是在基于SSVEP的BCI的背景下使用信息瓶颈的第一次。该方法是独一无二的，从某种意义上说，优化是在分类函数的整个空间中进行的。它有可能提高BCIS的性能，并使校准不同受试者的系统更容易。
在美国东部克服瓶颈...
全球对栗子的需求超过了除椰子和花生外的所有其他坚果。栗子是一种独特的温带坚果作物，具有淀粉状而不是油性质地，它们可以用作主食食物，并可以替代加工食品和工业应用中的玉米。这些特性结合了栗子Ge Nome和繁殖工作中数千年所做的遗传多样性，使栗子成为每一个恩尼尔作物的弹性，能够快速缩放。mod ern栗子品种相对较早，每年产生坚果，而营养成分与玉米和米饭的浓度非常匹配。栗子中的蛋白质是高质量的，含有类似于牛奶或鸡蛋的AMI酸平衡。全球栗子市场为54亿美元，预计在未来五年内每年增加2.2％。增长是由全球中期阶级不断扩大的驱动，并增加了对健康饮食和无麸质谷物替代品的兴趣。
瓶颈：原因和宏观经济影响
近期，原材料、中间制成品和货运方面的瓶颈最为严重。原材料价格大幅上涨，因为出现短缺，企业争相确保供应，随后随着生产增加或需求下降，价格突然下跌（图 1，第一面板）。在制造业，某些需求旺盛的计算机芯片价格大幅上涨，迫使一些客户暂停生产，另一些客户建立预防性库存以维持生产。与此同时，亚洲和北美之间的贸易运输成本飙升（第二面板），交货时间延长。船只被迫排队数天才能进入港口，堵塞了整个供应链的配送。卡车和空运价格也飙升，劳动力短缺加剧了这种情况。
