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World File Search System正规化
冈比亚非正规经济部门的正规化
• 对政府收入有重大影响。非正规化程度高于平均水平的国家，其收入比非正规化程度低于平均水平的国家少 5-12% 的 GDP。 • 非正规化发生率与治理之间具有高度相关性，但因果关系的方向是什么？ • 治理更好 à 人力资本和财政资源水平更高 à 非正规化程度更低 • 非正规化程度更高 à 政府收入更低 à 有效治理能力下降（建设人力资本、提供基本服务、应对危机等） • 非正规化与实现可持续发展目标高度正相关
从金融发展到非正规化：因果关系
1 在文献中，“非正规”一词表示所有未受正式协议或仅部分受正式协议覆盖的经济活动。该术语非常笼统，涵盖其他更具体的术语，例如地下经济、影子经济或非官方经济。在我们的分析中，我们指的是这个一般含义。 2 例如，Pappada 和 Zylberg (2017) 表明，非正规边缘的经济活动可以改变各国税收遵从对税率的反应。Prado (2011) 表明，在 OECD 国家样本中，大多数国家都将受益于非正规性的减少。Restrepo-Echavaria (2014) 表明，对非正规部门规模的错误测量可能会给政策制定者理解衡量的周期性波动带来挑战。Ohnsorge 和 Yu (2021) 对大型非正规部门造成的政策挑战进行了全面回顾。 3 其他人记录了企业或工人层面非正规性的其他原因。 Kanbur (2017) 和 Loayza (2018) 讨论了企业和家庭层面非正式活动的原因。Ulyssea (2020) 总结了各种政策（注册支持、劳动法执行、增值税抵免制度、贸易协定）对个体企业的影响以及各种社会计划对个体工人的影响。
走出阴影：非正规化和数字化
非正规性无处不在，包括在亚太经合组织地区。它可以有多种形式：办公室附近熟悉的街头小贩、每个人都关注其 Instagram 故事的在线卖家，或者受欢迎的社区面包师，他们长期以来一直被典型企业注册伴随的官僚主义所吓倒。 新冠疫情凸显了解决非正规性和相关问题的迫切需要。疫情至少在两个方面影响了非正规部门：（1）非正规企业和工人往往位于受新冠疫情缓解措施严重打击的行业；（2）由于疫情引发的经济挑战，更多的企业和工人被推向非正规部门。 非正规性给非正规部门内外的人们带来了挑战。非正规工人和企业通常无法获得传统的金融服务、社会保障或司法系统的保护，这使他们特别容易受到伤害。对于政府而言，非正规部门代表着经济中尚未覆盖、尚未开发和不受监管的部分，如果正规化，将具有巨大的潜力。非正规性还存在性别角度，在亚太经合组织和全球许多经济体中，非正规性对女性的影响大于男性。 数字化的出现扩大了政府可用的政策选择。在解决非正规性和相关问题的背景下，数字解决方案在三个方面特别有用：（1）促进公共服务的正规化和提供；（2）改善金融服务的可及性；（3）扩大市场覆盖范围。 虽然数字化有助于解决非正规性的各个方面，但它也并非没有挑战。问题包括与数字鸿沟和基础设施有关的问题；网络安全、数据隐私和数字欺诈风险；以及竞争、数据可移植性和平台主导地位。此外，数字化提供的匿名性可能会鼓励向非正规性转变。 非正规性和数字化是复杂而多面的，这意味着使用数字化来解决非正规性通常不是一项简单的工作。政策制定者需要考虑一系列干预措施，这些措施不仅要鼓励非正规部门采用数字解决方案，还要激励它们将业务正规化。将这些干预措施与经济的内在特征结合起来也很重要。
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。
柬埔寨正规化之路 综合愿景
国际劳工组织将“非正规经济”定义为“法律或实践上未得到正规安排覆盖或覆盖不足的工人和经济单位的所有经济活动”。非正规经济包括非正规就业和非正规经济单位。非正规性给工人、企业、政府和社会带来了一系列挑战，但也许其中最重要的就是相关的体面劳动缺失。非正规工人收入较低，获得劳工权利保护和社会保障的机会较少。对于企业而言，非正规性与生产力较低有关，还会带来诸多挑战，例如融资和市场准入受限，以及危机时期政府企业支持计划和刺激措施的援助有限。
至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择
多视图无监督的特征选择（MUFS）最近引起了相当大的关注，可以从原始的多视图数据中选择紧凑的代表性特征子集。尽管有希望的初步性能，但大多数以前的MUFS方法都无法探讨多视图数据的歧视能力。此外，他们通常使用光谱分析来维持几何结构，这将不可避免地增加参数选择的难度。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的MUFS方法，称为基于结构正规化的歧视性多视图无监督特征选择（SDFS）。具体来说，我们从不同视图中计算样本空间的相似性矩阵，并自动加权每个视图特定图表以学习共识相似性图，其中这两种类型的图形可以相互促进。此外，我们将学习的潜在表示为群集指标，并在没有引入其他参数的情况下采用图形正则化来维护数据的几何结构。此外，开发了具有理论收敛属性的简单而有效的迭代更新算法。在几个基准数据集上进行的广泛实验验证了该设计的模型是否优于几种最新的MUFS模型。©2023 Elsevier B.V.保留所有权利。
（1）临时状态的正规化Mazdoor/批准的休闲Mazdoor和
根据第7 cpc薪酬量表对其工资进行修订。在这个问题上，我们认为，对于卡纳塔克邦的UMA DEVI/政府，TSM的正规化已在Apex法院的判决中停止，但该案件不适用于BSNL的TSM。由于DOT的多次通讯是通过固定时间表来实现的，因此可以授予经过批准的休闲Mazdoors的临时身份，此外，它们将以组D雇员的身份进行正规化。在公司化的前夕，DOT发出了明确的命令，该命令是关于临时身份的Mazdoor/Casual Mazdoor的正规化。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。