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World File Search System正规化
22 治理与监管...
本章探讨了非正规经济作为生计活动的重要场所，尤其是在全球南方国家，在全球化经济中劳动治理放松管制的背景下，高收入国家也日益如此。非正规经济的大多数定义都将其描述为缺乏国家监管。这意味着，除其他外，那些从非正规经济中获取生计的人无法从旨在确保他们获得劳动保护和体面工作的国家监管中受益。在这方面，人们通常认为，通过将国家监管扩展到非正规经济，正规化可以改善从事非正规生计的男女工人的权利和保护，从而为他们提供支持。然而，大量文献也质疑国家监管在确保非正规工人体面工作条件方面的作用（Chen，2005），并强调国家干预措施可能会取代非正规经济中的生计（Omoegun 等人，2019）。此外，研究还指出，社会监管作为保护非正规经济工人的手段也具有同等重要性（Song，2016）。基于这些讨论，本章探讨了国家监管和社会监管在保护那些从非正规经济中获取生计的人方面的协同作用范围。
the the the the fallyft平台的案例研究
人为因素始终代表了社区和社会功能中最重要的部分。社区成员之间工作任务的质量分配对于其运作至关重要。自早期社区时期的工作没有正式支付，而是基于资源共享，就已经存在。就业过程发展的一个重大转折点是工业革命，在此期间，人们通过从农村到工业区的过渡而完全改变了工作方式。就业变得更加正规化，导致成立了正式的就业合同和工会。20世纪通过引入劳动法，社会保障和雇员权利提升了这一过程，州机构成为就业中的中介机构。20世纪末和21世纪初，再次改变了整个工作和招聘过程。社会和技术的发展导致组织和业务流程的发展。除了改变员工招聘方式外，工作结构也发生了变化。概念（例如远程工作，自由职业和数字就业平台）已经出现了。商业界的这种剧烈变化增加了对质量和合格劳动力的需求。关键字：人力资源管理，数字化，云计算，招聘，数字招聘工具
等位基因特异性基因编辑以挽救主要的CRX- ...
由于非平稳性和脑电图信号的低信噪比（低SNR）特征，实现较高的分类性能是具有挑战性的。空间过滤通常用于改善SNR，但通常会忽略潜在的时间或频率信息中的个体差异。本文通过正交小波分解研究了运动图像信号，通过该分解，原始信号被分解为多个无关的子带分量。此外，通过加权渠道频谱过滤量滤波器进行过滤，并通过空间过滤共同实施，以提高EEG信号的可区分性，并具有嵌入在目标函数中的l 2-NORM正规化术语，以解决潜在的过度处理问题。最后，使用高斯先验的稀疏贝叶斯学习应用于提取的功率特征，产生RVM分类器。SEOWADE的分类性能比几种竞争算法（CSP，FBCSP，CSSP，CSSSP和Shallow Convnet）的分类性能要好得多。通过SEOWADE优化的空间滤波器的头皮重量图在神经生理学上具有更有意义。总而言之，这些结果证明了Seowade在提取单次脑电图分类的相关时空信息方面的有效性。
利用多时间汉密尔顿 - 雅各比PDES解决某些科学机器学习问题| Siam科学计算杂志|卷。 46，第2号|工业和应用数学学会
摘要。汉密尔顿 - 雅各比（Jacobi）部分微分方程（HJ PDE）与广泛的领域有着深入的联系，包括最佳控制，差异游戏和成像科学。通过考虑时间变量为较高的维数，HJ PDE可以扩展到多时间情况。在本文中，我们在机器学习中引起的特定优化问题与多时间HOPF公式之间建立了一种新颖的理论联系，该公式对应于某些多时间HJ PDES的解决方案。通过这种联系，我们通过表明我们解决这些学习问题时，我们还可以解决多时间HJ PDE，并通过扩展为其相应的最佳控制问题来提高某些机器学习应用程序的训练过程的可解释性。作为对此连接的首次探索，我们发展了正规化线性回归问题与线性二次调节器（LQR）之间的关系。然后，我们利用理论连接来适应标准LQR求解器（即基于Riccati普通微分方程的求解器）来设计机器学习的新培训方法。最后，我们提供了一些数值示例，这些示例证明了我们基于Riccati的方法在持续学习，训练后校准，转移学习和稀疏动态识别的背景下，基于Riccati的方法的多功能性和可能的优势。
电子时代的地球科学资源 - 电子图书馆
作者向新泽西州西长滩蒙茅斯大学的研究生表示感谢。我感谢他们在研究和审查地球科学网站方面提供的帮助，感谢他们对本手册的支持和热情，感谢他们将技术融入教学和日常生活的更广泛过程。许多学生审查了第一章的相关性和可用性。此外，三名研究生助理使审查过程正规化，并提供了一些作者审查过的网站，以供添加到手册中。我特别要感谢蒙茅斯大学的以下研究生：Cynthia Coughlin、Julia D’Alessandro、Dena DeFlora、Erica Golterman、Danielle Graham、Ryan Hamilton、Anne Hazeldine、Michael Iasparro、Colleen Kenny、Michael Lozinski、Karen Magaraci、Allison Meyer、Bradley Millaway、Jennifer Orgo、Eliza-beth Rogers、Laurie Rosenthal、Lisa Ruggiero、Laura Ryan、Christine Tor-toriello、Audra Trost、Lynn West、Cheryl Whinna、Mark Alfone 审阅了第 1 章，以及研究生助理 Hasmukh A. Patel、Abdel-ghani Lakmini 和 Jeff Portland。我向 Eleanora Von Dehsen 博士表示敬意和钦佩，她的远见和领导力促成了本手册及其后续系列的开发。最后，我要把这本书献给我的父母，他们鼓励我“接受教育”，还有我的儿子柯克·梅尔尼科夫，他一直是我最好的朋友。
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识代表和推理（KRR）和机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及原型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射门学习中利用语义特征，以构成缺乏数据的内容；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则或特殊类型的信息，例如
一致性引导的及时学习视觉语言...
我们提出了一致性引导的及时学习（COPROMPT），这是一种新的视觉模型微调方法。我们的方法在几次设置的下游任务上进行了微调时，改善了大型基础模型的概括。共同启动的基本思想是在预测可训练和预训练的模型的预测中执行一致性约束，以防止在下游任务上过度适应。此外，我们将以下两个组件引入我们的同意约束中，以进一步提高性能：在两个扰动的输入上执行一致性，并结合了调谐，提示和适配器的两个主导范式。在扰动输入上执行一致性可以进一步正规化一致性约束，从而改善了概括。此外，适配器和提示的集成不仅可以增强下游任务上的性能，而且还提供了提高的输入和输出空间的调谐灵活性。这有助于在几次学习设置中更有效地适应下游任务。实验表明，在一系列评估套件上，副业的表现优于现有方法，包括基本到新颖的概括，域的概括和交叉数据库评估。在概括方面，coprompt改善了零弹药任务的最先进和11个数据集的整体谐波平均值。详细的消融研究表明了共同局限性中每个组件的有效性。我们在https://github.com/shuvenduroy/coprompt上提供代码。
使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题使用信息素传感器检测虫害检测的生物学的反问题
大多数昆虫都能在其生命周期的关键阶段（例如繁殖）中改变气味景观，以便与其同伴进行交流。他们在附近环境中释放信息素，挥发性化合物由具有异常特异性和敏感性的同一物种的昆虫检测到。有效的信息素检测是害虫管理的有趣杠杆。使用信息素传感器对害虫的精确和早期检测是在出没之前的害虫管理策略。在本文中，我们开发了一个生物学知情的逆问题框架，该框架利用信息素传感器网络中的时间信号来构建昆虫存在图。使用种群动力学PDE残差，通过特定惩罚的平均值在反问题中引入了先前的生物学知识。我们将在简化的玩具模型中对生物信息的惩罚进行基准使用其他正规化术语，例如Tikhonov，Lasso或复合惩罚。我们使用classical比较标准，例如目标重建误差或在害虫散布的jaccard距离。，但我们还使用了更多的任务标准，例如推理过程中的信息传感器数量。最后，在秋季军虫（Spodoptera Frugiperda）的农业景观中，在现实的有害生物侵扰的背景下解决了反问题。
螺栓：fused窗口变压器用于fMRI时间序列分析
深度学习模型在分析高维功能MRI（fMRI）数据的分析方面已使性能飞跃。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中的时间段窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时整合信息，在每个窗口中的基本令牌和来自相邻窗口的边缘令牌之间计算跨窗口的注意力。逐渐从局部到全球表示，窗口重叠的程度以及在整个级联反应中的数量逐渐增加。最后，一种新型的跨窗口正规化用于整个时间序列的高级分类特征。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓对最新方法的出色性能。此外，解释性分析是为了确定有助于建模决策最大程度贡献的具有里程碑意义的时间点和区域，证实了文献中突出的神经科学发现。
能源契约提交
通过在 2025 年底之前实现煤炭对收入的零贡献，EDP 为可持续发展目标 13 做出了贡献，减少了 2022 年的 5 944 ktCO2e 二氧化碳排放量。作为受关闭影响的当地社区的积极支持者，EDP 也为可持续发展目标 8 做出了贡献，因为它推行以发展为导向的政策，支持生产活动、体面就业创造、创业，鼓励受影响地区的微型、小型和中型企业的正规化和发展，同时实施促进可持续旅游业的政策，创造就业机会并推广当地文化和产品。在锡尼什（葡萄牙），一家燃煤电厂于 2021 年 1 月关闭，制定了一项社会计划，考虑再培训计划和创业奖学金，并与当地政府和社区密切合作。在我们仍有煤炭业务的西班牙，EDP 已经开始走上公正转型的道路，朝着我们的目标迈进，即到 2025 年实现无煤，到 2025 年底煤炭对我们的收入的贡献为零。最后，通过精心规划退役过程，EDP 将特别注重循环性和对所有可能材料进行估价的可能性，实现废物的环境无害管理，尽可能减少垃圾填埋场作为最终目的地，为可持续发展目标 12 做出贡献。