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非正规经济面临的挑战
非正规经济：概念与影响 根据国际劳工组织 (ILO) 的说法，非正规经济（通常称为灰色经济、影子经济或隐性经济）“是指法律或实践上未得到正式安排或正式安排不足覆盖的工人和经济单位的所有经济活动”。必须澄清的是，非正规经济不包括任何非法活动。具体而言，它不包括提供服务或生产、销售、持有或使用法律禁止的商品。这包括非法生产和贩运毒品、非法制造和贩运枪支、人口贩运和洗钱。非正规经济包括家政工作、日工、未申报工作以及临时或兼职工作。国际劳工组织表示，非正规经济占全球劳动力的一半以上，占微型和小型企业的 90% 以上。此外，国际货币基金组织 (IMF) 估计，全球超过 60% 的成年劳动力从事非正规经济。
重新思考折扣正规化：新的解释，意外后果和增强学习方案的解决方案
在计算最佳策略时使用较短的计划范围的折扣正则化是一个流行的选择，可以避免面对稀疏或嘈杂的数据时过度使用。通常将其解释为脱颖而出或忽略延迟的影响。在本文中，我们证明了折扣正则化的两种替代观点，这些观点暴露了意外后果并激发了新颖的正则化方法。在基于模型的RL中，在较低的折现因子下计划的行为就像先前的，具有更强的州行动对，并具有更多的过渡数据。从数据集中估算过过渡矩阵时，跨州行动对的数据集估算了不均匀的数据集时，这会导致性能。在无模型的RL中，折扣正则化等同于计划使用加权平均贝尔曼更新，在该计划中，代理计划似乎所有州行动对的值都比数据所暗示的更接近。我们的等价定理促使简单的方法通过在本地设置个人状态行动对而不是全球的参数来概括常规ization。我们证明了折扣正则化的失败以及如何使用我们的州行动特定方法在经验示例中使用表格和连续状态空间进行纠正。
大卫·J·弗朗西斯中将 美国陆军训练与条令司令部副司令 弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡 大卫·J·弗朗西斯中将于 2024 年 8 月 1 日就任美国陆军训练与条令司令部 (TRADOC) 副司令，并于 2024 年 8 月 16 日就任初始军事训练中心 (CIMT) 司令。在担任 TRADOC 副司令和 CIMT 司令之前，他曾担任驻德国的美国非洲司令部参谋长。 1989 年，他毕业于宾夕法尼亚州伊利的甘农大学预备役军官训练团项目，并被任命为正规陆军军官，并被分配到航空兵部队。他的专业军事教育包括旋翼机军官基础课程、航空军官基础和高级课程、空军指挥参谋学院、美国陆军指挥和参谋学院以及美国陆军战争学院，并在美国陆军战争学院获得军事研究硕士学位。他获得了图罗国际大学的历史学学士学位和工商管理硕士学位。
大卫·J·弗朗西斯中将 美国陆军训练与条令司令部副司令 弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡 大卫·J·弗朗西斯中将于 2024 年 8 月 1 日就任美国陆军训练与条令司令部 (TRADOC) 副司令，并于 2024 年 8 月 16 日就任初始军事训练中心 (CIMT) 司令。在担任 TRADOC 副司令和 CIMT 司令之前，他曾担任驻德国的美国非洲司令部参谋长。 1989 年，他毕业于宾夕法尼亚州伊利的甘农大学预备役军官训练团项目，并被任命为正规陆军军官，并被分配到航空兵部队。他的专业军事教育包括旋翼机军官基础课程、航空军官基础和高级课程、空军指挥参谋学院、美国陆军指挥和参谋学院以及美国陆军战争学院，并在美国陆军战争学院获得军事研究硕士学位。他获得了图罗国际大学的历史学学士学位和工商管理硕士学位。
二次正规化线性程序的定量收敛
具有二次正则化的线性程序由于其在最佳运输方面的应用而引起了新的兴趣：与熵正则化不同，平方惩罚导致最佳运输耦合的近似值稀少。众所周知，当正则化参数趋于零时，在任何多层层上的四个正规化线性程序的解会收敛到线性程序的最小值解决方案。但是，该结果仅是定性的。我们的主要结果通过指定正规化参数的确切阈值来量化收敛性，然后正则化解决方案还求解线性程序。此外，我们在阈值之前绑定了调节解的次优性。这些结果与大规模正规化制度的收敛速率相辅相成。我们将一般结果应用于最佳传输的设置，在那里我们阐明了阈值和次级次要性如何取决于数据点的数量。
NISO 关于纳米比亚非正规经济的立场文件
纳米比亚非正规经济的重要性和持久性怎么强调都不为过。例如，全球统计数据显示，全球 60% 以上的就业人口在非正规经济中谋生（国际劳工局 – 日内瓦，2018 年，第 v 页）。纳米比亚也存在这种趋势。2018 年纳米比亚劳动力调查同样证实，纳米比亚非正规经济是该国经济的重要组成部分。在此背景下，调查显示该国约 58% 的劳动力在非正规经济中工作（纳米比亚统计局 [NSA]，2019 年，第 53 页）。因此，对许多纳米比亚人来说，非正规贸易是改善生计甚至基本生存的一种手段，这是毋庸置疑的。奇怪的是，无论是作为该国最高法律的纳米比亚宪法，还是任何其他立法文书，都没有明确承认该部门在国家经济发展进程中的核心地位。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
税收公平和非正规经济：
本文探讨了目前非正规工人的纳税方式、人们为何越来越关注对非正规工人及其企业征税，以及是否以及如何将非正规工人（尤其是非正规部门的自雇人员）纳入税网。本文回顾了增加税收的主要动机——从创收到建立社会契约——并研究了发展中国家非正规部门税收的一些近期经验。本文详细探讨了多重征税、税务骚扰和（累退或固定）推定征税。本文介绍了 WIEGO 最近在阿克拉进行的税收探索性研究的实证结果，研究发现，市场上的非正规工人支付各种地方费用和征税，相当于累退税率。本文还引用了一项研究，该研究发现，如果税收公平透明，并且非正规工人看到回报，他们愿意纳税。最后，本文确定了优先研究空白，以及需要更好的数据来指导政策制定者为非正规部门设计适当的税收制度。建议直接与非正规工人及其组织接触，以确保公平的税收制度。
海上交通分区：一种自适应半监督光谱正规化方法，用于利用多壁画进化流量交互
海上情境意识（MSA）长期以来一直是海上交通监视和管理领域中的关键重点。船舶交通的复杂性越来越多，源于多个船舶之间的复杂多属性交互，再加上交通动态的连续发展，在达到准确的MSA方面构成了重大挑战，尤其是在复杂的港口水域中。这项研究致力于建立高级MET的那言来分区海上流量，旨在增强交通模式的解释性和加强船舶反碰撞风险管理。具体来说，最初引入了三种相互作用措施，包括冲突临界，空间距离和接近速率，以量化船舶之间时空相互作用的不同方面。随后，设计了一个半监督的光谱正则化框架，以熟练地适应多个相互作用信息和从历史分配结构中得出的先验知识。该框架有助于将区域交通分割为多个集群，其中具有相同集群的船舶表现出较高的时间稳定性，冲突连通性，空间紧凑性和收敛性运动。同时，设计了一种自适应超参数选择模型，以寻求各种情况下的最佳交通分区结果，同时还将用户偏好纳入特定交互指标。使用来自宁波 - Zhoushan端口的AIS数据进行综合实验，以彻底评估模型的功效。研究发现，从案例分析和模型比较中发现了拟议方法清楚地展示了所提出的方法成功解构区域交通复杂性，捕获高风险区域并加强战略性海上安全措施的能力。因此，该方法具有巨大的希望，可以推进海上监视系统的智能并促进海上交通管理的自动化。
截至 2024 年 5 月的正规陆军士官 SLC 排程
MOS 穿过 OML# MOS 穿过 OML# MOS 穿过 OML# MOS 穿过 OML# 11B 11 15T 0 35T 7 68X 10 11C 0 15U 0 36B 0 68Y 0 12B 0 15W 8 37F 33 74D 121 12C 26 17C 70 38B 0 79R 153 12D 0 17E 13 42A 100 79S 0 12H 4 18B 0 42R 0 88H 0 12M 0 18C 0 46Y 0 88K 28 12N 0 18D 0 46Z 28 88L 0 12P 2 18E 0 51C 21 88M 0 12T 0 19D 0 56M 0 88N 31 12Y 0 19K 114 68A 29 89B 0 13B 50 25B 22 68B 12 89D 129 13F 32 25D 26 68C 15 91A 61 13J 60 25E 0 68D 13 91M 27 13M 123 25H 53 68E 10 91P 12 13R 0 25S 3 68F 11 91S 24 14E 82 25U 65 68G 8 91X 38 14G 0 27D 28 68H 1 92A 51 14H 38 31B 6 68J 0 92F 17 14P 76 31D 7 68K 0 92G 27 14T 71 31E 0 68L 1 92L 0 15C 18 31K 0 68M 0 92M 1 15E 0 35F 56 68P 0 92R 2 15K 0 35G 5 68Q 0 92S 18 15L 0 35L 78 68R 0 92W 13 15M 0 35M 0 68S 1 92Y 14 15P 0 35N 36 68T 1 94D 18 15Q 49 35P 0 68V 0 94S 14 15R 0 35S 0 68W 1 94W 75
Q值正规变压器用于离线加固学习
离线增强学习（RL）的最新进步强调了条件序列建模（CSM）的功能，该范例是一种基于历史轨迹和目标返回的范式，该范式学习了动作分布。然而，由于单个轨迹内的采样回报之间的不一致和在多个轨迹之间的最佳回报之间的不一致，这些方法通常与将最佳轨迹缝合在一起的最佳轨迹拼接在一起。幸运的是，动态编程方法（DP）方法通过利用价值函数来近似每个状态的最佳未来回报，提供解决方案，而这些技术容易出现不稳定的学习行为，尤其是在长期和稀疏回报的情况下。在这些见解的基础上，我们提出了Q值重新授权的变压器（QT），该变压器（QT）结合了变压器的轨迹建模能力与DP方法的最佳未来回报的可预测性。QT学习一个动作值函数，并将最大化行动值的术语整合到CSM的培训损失中，该损失旨在寻求与行为政策紧密相符的最佳动作。对D4RL基准数据集的经验评估证明了QT优于传统的DP和CSM方法，这突出了QT在离线RL中增强最新艺术的潜力。