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World File Search System正规化
（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。
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。
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。
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
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。