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烟草产品标准的香烟尼古丁产量和某些其他燃烧的烟草产品
执行命令12866、13563和14094指导我们评估可用监管替代方案的所有福利，成本和转移，并且在必要时进行监管，以选择最大程度地提高净福利的监管方法（包括潜在的经济，环境，环境，公共卫生，公共卫生和安全以及其他优势；分配影响；平等；Rules are “significant” under Executive Order 12866 Section 3(f)(1) (as amended by Executive Order 14094) if they “have an annual effect on the economy of $200 million or more (adjusted every 3 years by the Administrator of [the Office of Information and Regulatory Affairs (OIRA)] for changes in gross domestic product); or adversely affect in a material way the economy, a sector of the economy, productivity, competition, jobs, the environment, public health或安全，或州，地方，领土或部落政府或社区。” OIRA已确定，根据行政命令第3（f）第（1）款，该拟议规则是一项重大的监管行动。
MSFO_YieldMax MSFT 期权收入策略 ETF
家庭托管 家庭托管是基金某些投资者可以选择的一种服务。家庭托管是一种交付方式，根据个人投资者的偏好，可以向拥有相同地址的投资者交付一份特定股东文件，即使他们的账户以不同的名称注册。基金的家庭托管可通过某些经纪商获得。如果您有兴趣加入家庭托管并收到一份招股说明书和其他股东文件，请联系您的经纪商。如果您目前已加入家庭托管并希望更改您的家庭托管状态，请联系您的经纪商。
NortheastChinasoyBeanyield2000M：2019年至2023年，中国东北部20 m的年度大豆收益数据集
1 Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China 2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 3 Ottawa Research and Development Centre, Agriculture and Agri-Food Canada, 960 Carling Ave, Ottawa, ON K1A 0C6, Canada 4 School of Science, China University of Geosciences (Beijing), Beijing 100083，中国10
增强西葫芦（Cucurbita pepo L.）生长和产量...
摘要 - 西葫芦种植的主要问题是水的可用性。作为葫芦科家族的成员，西葫芦对供水特别敏感，这会严重影响植物的生长和生产力。植物的每个生长阶段都有特定的水需求，必须满足最佳开发。这项研究的目的是确定根据西葫芦生长阶段量身定制的最佳浇水管理，以确保可持续的培养实践。该研究是使用带有12种处理的随机块设计（RBD）设计的。基于现场容量（40％，60％，80％和100％）的四个水平的浇水管理与两个主要生长阶段（营养和生成剂）结合使用。重复处理三次，导致36个实验单位。这项研究的结果表明，治疗v 40 g 60，v 40 g 80和v 60 g 60导致西葫芦植物的生长和产量降低。其中包括生长参数，例如植物长度，叶子数，雄花的数量，雌花数量，植物新鲜重量和植物干重。此外，V 40 g 60处理可显着降低产量参数，包括果实的重量和植物产量。
Agboola K等。玉米（Zea Mays L.）的生长和产量受雨林农业生态学中有机土壤修正的影响。 J Ecol＆Nat Resour 2025，9（1）：000402。
进行了现场研究，以评估受雨林农业生态学中土壤有机修正案的影响玉米（Zea Mays L.）的生长和产量，目的是研究土壤有机修正案对玉米生长和产量的影响。该实验有八（8）种治疗（对照，每公顷10kg的腐殖酸，每公顷20公斤的腐殖酸，每公顷30kg的腐殖酸，建议的NPK（900kg：60kg：60kg：60kg：60kg：60kg：60kg），每公顷，每公顷1/3，RNPK + 30kg + 30kg and Cienci -1/3 kulic Acile酸，1/3复制三（3）次的RNPK + 30公斤腐殖酸），实验设计是随机的完整块设计（RCBD）。从获得的结果中，在两个农作物季节，在大多数采样期内，腐殖酸在玉米上的应用对植物高度，叶子数量和茎的腰围没有显着影响（p> 0.05）。然而，除了COB直径外，所有测试的收益参数都存在显着差异（P> 0.05）。这项研究中获得的玉米的总产率表明，治疗60kgnpk/ha和ha 30 +1/2rnpk的产率最高，在第一个（6.13和5.74 t/ha）和第二个（7.56和7.56和7.38 t/ha）的裁切季节中统计学上。因此，可以考虑将建议的矿物质肥料速率与HA（1/2 RNPK + HA 30）结合使用1/2的一部分，以在研究地点使用最佳玉米收益率，以使农业可持续。
Invesco最佳产量多元化商品策略无K-1 ETF（PDBC）在2024年12月的以下分布：
$ 0.57471 /股票记录日期2024年12月23日应付日期，2024年12月27日，该基金通过其在衍生工具的子公司和其他经济链接的工具进行投资的策略，其业绩有望与商品市场相对应，可能会导致基金承认更多的普通收入。投资者应咨询其税务顾问，并在确定是否投资时审查所有潜在的税收注意事项。关于风险，投资ETF的风险，包括可能的资金损失。主动管理的ETF不一定寻求复制指定索引的性能。主动管理的ETF受到类似股票的风险，包括与短卖和保证金维护有关的风险。适用普通经纪委员会。基金的退货可能与索引的返回不符。该基金受某些其他风险的约束。请参阅当前的招股说明书，以获取有关与基金投资相关的风险的更多信息。该基金受到管理风险的约束，因为它是一个积极管理的投资组合。投资组合经理使用的投资技术和风险分析可能不会产生预期的结果。
Bondbloxx USD高收益债券电信，媒体和技术部门ETF
引用的性能代表过去的表现，并不能保证未来的结果。投资回报和本金将浮动。投资者的股票在出售或赎回时可能比原始成本多或低于原始成本。当前的性能可能低于所引用的性能。少于一年的收益未年化。基金的股票以市场价格（而不是净资产价值或“ NAV”）购买和出售，并且不会单独从基金中兑换。收益不反映股东将支付基金分配或基金股票的税款的税收。请访问hʃps：//bondbloxxeƞ.com/bondbloxx-usd-high-yield-bond-telecom-media-media-and-technology-sector-ecter-sector-eƞ/或，如果居住在美国以外，请致电800-896-5089，以获取800-896-5089以获取更多近期绩效数据。
使用机器学习算法的茶产量预测中的趋势和模式 - 文献分析Pallavi Nagpal 1，Deepika Chaudhary 2，Jaiteg
Trends and Patterns in Tea Yield Prediction using Machine Learning Algorithms – a Bibliometric Analysis Pallavi Nagpal 1, Deepika Chaudhary 2, Jaiteg Singh 3 1 Pallavi Nagpal, Research Scholar, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 2 Deepika Chaudhary, Professor, CUIET, Chitkara University, Punjab, India 3 Jaiteg Singh,印度旁遮普邦Chitkara大学Cuiet教授a）pallavi1008cs.phd20@chitkara.edu.in b）deepika.chaudhary@chitkara.enchitkara.edu.inc）预测产量已成为研究的重点领域，因为它在应对诸如自然灾害，市场波动和有效的农业规划等挑战方面的重要作用。在各种农作物中，茶产量预测尤为重要，印度是世界上最大的茶水出口商之一[11，13]。这项研究进行了文献计量分析，以检查茶产率预测和ML技术的收敛性。它旨在提供详细的文献计量概述，并突出未来探索的研究差距。分析需要从Scopus，Web of Science，PubMed或Google Scholar等受信任来源收集书目数据，并根据[7]对其进行评估。数据跨越2015年至2024年。通过书目分析，该研究试图提供有价值的见解：1。通过机器学习（ML）的茶产量预测涉及使用先进的计算方法来估计可以从特定区域收获的茶的数量，考虑到各种影响因素，例如天气状况，土壤健康，灌溉实践，作物疾病和害虫侵扰。ml可以创建预测模型，这些模型比传统方法提供了更准确，可靠和及时的预测，从而改善了对茶养殖业务的管理。关键词：茶产量预测，农业中的机器学习，作物产量预测，茶的ML技术，环境因素，土壤气候，遥感等。简介：茶是全球消费量最广泛的饮料之一，其耕种在印度，中国和肯尼亚等国家的农业经济中起着至关重要的作用。准确的茶产预测对于有效的农作物管理，收获计划和促进可持续的农业实践至关重要。近年来，机器学习（ML）在农业研究中获得了重要的吸引力，因为它可以在农业数据中对复杂和非线性模式进行建模[14]。ML通过引入数据驱动的方法来改变农业，从而提高生产率，提高效率并促进可持续性[3,8]。通过处理大型数据集，ML算法实现精确的收益预测，优化资源使用情况，监控环境条件并检测植物疾病。特别是，茶产率预测已成为ML的关键应用，支持更好的
BOXX 异常现象：ETF 税加剧收益率曲线倒挂
丹尼尔·赫默尔是纽约大学法学院的法学教授。他的研究范围广泛，涉及税收、知识产权、行政法和宪法以及非营利组织等主题。他在法律评论和经济学期刊上发表了 50 多篇学术文章和论文，他的学术著作被美国最高法院、多个联邦上诉法院和美国最高法院总统委员会引用。在加入纽约大学教职员工之前，他曾担任联合税收委员会的客座法律顾问、美国最高法院大法官埃琳娜·卡根的书记员，并曾担任芝加哥大学法学院的法学教授和罗纳德·科斯研究学者。他曾在哈佛大学、斯坦福大学和耶鲁大学法学院担任客座教授，并担任全国税务协会的董事会成员。