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哥伦比亚的市政综合Gini指数：机器学习方法
本文在2000 - 2020年间介绍了哥伦比亚的Muipality水平上的Gini Coe效应的两个合成估计。该方法依赖于多种机器学习模型来选择用于数据插补的最佳模型。这是在两个随机森林模型中衍生的，第一个是通过包含主要固定效应的特征，而第二个则包含一组主要的不同因素。根据这些估计，检查了两个模型的合成Gini coe量，并生成公共链接以访问它们。主要的固定效应模型与不同的因子模型相反。因此，对于研究人员而言，建议将合成的Gini Coe效率与不同的因素使用，因为它在时间上含有比主要的固定效应模型更大的变异性。
Gini Ardiel-Hill，监管铅Inari Arriculture，Inc。肯德尔广场建筑600/700，套件7-501剑桥MA 02139 RSR编号23-296-01RSR
Gini Ardiel-Hill，监管铅Inari农业公司。一座Kendall Square 600/700，套件，7-501 MA 02139 RSR编号23-296-01RSR RE：调节状态审查，使用遗传工程生产的生产量的机制，该蛋白质的生产量降低了protighted proting a Proting a Proting a Proting a Proting a Proting a Protient a Protional a Proting a Protient a Protional a Protional，降低了该原理的生产，该概念是一种降低了该量的机构，该蛋白质的生产机构是一种机制，该原理是一种机构细胞分裂，增加了向种子的养分进口，并减少了抑制根结点的蛋白质的产生，亲爱的Ardiel-Hill女士：谢谢您的信函，日期为2023年10月20日，要求对使用基因工程（修改大豆）开发的大豆进行监管状态审查（RSR）。在您的信中，您描述了大豆通过减少调节植物发育的蛋白质的产生来增加种子数量，增加种子大小，增加生长并增加根结点，这是抑制细胞分裂的蛋白质产生的两种作用机制，可抑制细胞分裂的产生，增加养分为种子的养分，并降低蛋白质的产生，从而抑制抑制根源Nodumate的蛋白质。《 2000年《植物保护法》（7 U.S.C.§§7701et seq。 ）提供了USDA的权力，以监督对植物有害生物的传播以保护美国农业，环境和美国经济的检测，控制，抑制，预防或延伸。USDA通过动物和植物健康检查服务（APHI），调节“通过基因工程修饰或生产的生物的运动”，如7 CFR第340部分中所述。