CRFB电子表格现在暂时；要更新。图1：CBO GDP从2025年1月开始的投影（黑色），暗示CEA 6月的预测（蓝色），均在BN.CH.2017 $，到财年。资料来源：CRFB。我在这里计算出的暗示的预测季度。两者之间的区别似乎归因于更快的增长CRFB […]
OCRF: Fostering careers of ovarian cancer researchers
通过卵巢癌研究基金会的资助，Maree Bilandzic 博士得以继续她的工作，开发新的靶向治疗方法。
ГКРЧ продлила лицензии на LTE с дополнительными условиями
国家无线电频率委员会 (SCRF) 在 8 月 2 日的会议上将运营商使用 800 MHz 和 2600 MHz 频段内的频率用于发展 LTE 网络的许可期限延长 10 年。这是加拿大皇家银行参考市场参与者以及一位与委员会成员关系密切的消息人士报道的。据该出版物的对话者称，该决定包含多项条件：从2023年起，电信运营商在建设LTE网络时只能使用俄罗斯电子产品登记册中包含的设备和国内软件登记册中的软件；到2024年9月8日，实现千人以上聚落100%LTE覆盖；到 2031 年 9 月 8 日 - LTE 网络覆盖 99.9% 的联邦道路。该出版物还从电信运营商那里了解了新的负担将导致什么。 Me
Bridging Ghana and the Gulf - How One ECRF Fellow Is Tackling Urban Flooding
社区必须从应对洪水转向适应洪水。前海湾研究计划研究员夸梅·奥乌苏-达库 (Kwame Owusu-Daaku) 解释了为什么他在家乡加纳经历了洪水，因此来到佛罗里达州帮助解决洪水与不公正之间的联系。
Сергей Чемезов: «Потолок у нашей „оборонки“ еще очень высокий»
Rostec首席执行官 - 逆转到该国，为ICRF
5 Things To Know About Trump's Order Banning Political Debanking
关于特朗普的命令的5件事，禁止凯文·斯托克林（Kevin Stocklin）通过《时报》（Epoch Times）进行的政治撤销，唐纳德·特朗普（Donald Trump）总统的行政命令禁止政治化撤销行为，旨在扭转某些分析师所说的银行和支付服务的趋势，这是对政治，宗教或意识性原因的银行和付款服务拒绝服务的趋势。反对政治起飞的倡导者列举了基督徒和保守派的案件，他们说是这一过程的受害者。这包括基督教组织的指控，包括总部位于田纳西州的非营利性土著预付事工以及全国宗教自由委员会主席Sam Brownback（NCRF）（NCRF）和总统本人。一月份向世界经济论坛上的银行高管宣传，特朗普在一月份的银行高
This Scene Perfectly Defines The Fake Legacy Media...
这个场景完美地定义了史蒂夫·沃森（Steve Watson）通过现代性撰写的假遗产媒体。撒谎，即使文件被解释以供所有人阅读。他与前拜登新闻秘书詹·帕西基（Jen Psaki）一起做到了这一点。约翰·布伦南（John Brennan）在周三与詹·帕斯基（Jen Brennan）一起在塔尔西·加巴德（Tulsi Gabbard）猛烈抨击，指责她说谎。 pic.twitter.com/i1fiss0zc1- 2025年7月25日，西部伦斯曼（@westernlensman）事实记者马特·塔比比（Matt Taibbi）添加了这种简洁的观察。现代“新闻”的完美快照：前白宫flack伪装成一名锚定，采访
The Return (Again) of Supply Side Economics – CEA Edition
从CRFB上获得6/25的“ CEA的梦幻经济假设”：
Musk Says "Massive Cyberattack" On X Originated "In The Ukraine Area"
马斯克在X上说“大规模网络攻击”起源于乌克兰地区”的更新（1657et）：在周一与福克斯商务的露面时，埃隆·马斯克（Larry Kudlow）说，埃隆·马斯克（Larry Kudlow）说，X上的“大型网络攻击”在X上有IP地址，IP地址为“乌克兰（Elon Musk）的伊斯兰（Elon Musk）。乌克兰地区“ pic.twitter.com/euqcrfcvzz - 内部论文（@theinsiderpaper）2025年3月10日 * * * * * * * * * * * * * *埃隆·马斯克（Elon Musk）确认X被“大规模的网络攻击”击中，表示攻击是由“大量资源”执行的，当前
The Mother of All Magic Asterisks
正如预期的那样，房屋预算不是一个严肃的文件 - 请参阅表。我将跳过幻想支出削减，并专注于收入计划。来自CRFB：预算解决方案假设宏观经济反馈的2.6万亿美元，新闻报告表明，这是导致平均年增长率增长到预计1.8％的2.8％的结果。如果[…]
Extending Trumps 2017 Tax Cuts
特朗普 2017 年税收减免延期图表和说明 。 。 。 资料来源：CBO（大多数条款）、*JCT（R&E 条款）、**CRFB（利息条款）国会预算办公室 (CBO) 的最新估计显示，延长所有特朗普-共和党税法的成本接近 5 万亿美元，该税法大部分计划于 2025 年底到期。这比 […] 文章延长特朗普 2017 年减税首先出现在 Angry Bear 上。
Illegal Immigrants Say They Won't Attempt To Enter US If Donald Trump Wins
非法移民称，如果特朗普获胜，他们不会试图进入美国作者：Paul Joseph Watson，来自 modernity.news，穿越南美的非法移民正拼命地试图在大选前越过美国边境，他们表示，如果特朗普获胜，他们不会试图进入美国。《每日电讯报》采访了大约 2,000 名从墨西哥南部靠近危地马拉边境的城市塔帕丘拉出发的移民中的部分人。据报道，这些移民已经出发，打算在 11 月 5 日之前到达美国与墨西哥的边境，并在特朗普可能于 1 月就职之前处理他们的庇护申请。第二支车队将于 11 月 5 日出发，以发出信息“让乔·拜登和卡马拉·哈里斯知道我们正在向他们走来。”特朗普誓言要保卫边境，监督大规模驱逐
What should the interest rate be? More on uncertainty at the Fed
第一篇文章是《华尔街日报》的 Greg Ip 撰写的《未来利率将会更高，特别是如果特朗普当选总统：高额联邦债务加上大幅减税以及美联储政策的放松可能为利率上升创造完美条件》。摘录：“用经济学家的术语来说，保持通胀和失业率稳定的‘中性利率’显然已经上升。就在 12 月，美联储官员认为中性利率是 2.5%。到 9 月，他们已将其提高到 2.9%，一些官员将其定为 3.5% 或更高。” [请参阅下面的相关文章链接 - 该文章有更多这种不确定性的例子和一个解释中性利率如何运作的图表]“自 2007 年以来，联邦债务已从国内生产总值的 35% 攀升至 98%。”“在过去的财政年度，华盛顿借了 1.8 万亿
Key GOP talking-point on the economy annihilated by new analysis
许多前总统唐纳德·特朗普的共和党盟友就美国联邦赤字问题对总统乔·拜登进行了猛烈攻击。对此，民主党战略家指责他们虚伪，并强调共和党人在特朗普执政期间从未抱怨过赤字。根据负责任联邦预算委员会 (CRFB) 6 月 24 日发布的分析，特朗普在增加赤字方面所做的努力比拜登更大。Axios 的 Neil Irwin 报道说：“两位候选人都应承担一定责任，因为他们在任期间都为这一数字增加了数万亿美元。但负责任联邦预算委员会的财政监督机构表示，特朗普的贡献要高得多，这要归功于他在白宫四年内达成的减税和支出协议。”阅读更多：'上层观众席无人出席'：特朗普因“半空”摇摆州演讲而受到嘲笑Irwin 指出，根据
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
Reward Isn't Free: Supervising Robot Learning with Language and Video from the Web
这项工作是 SAIL 和 CRFM 的一部分。近年来，深度学习提高了机器人在抓取 1 和运动 2 等一系列问题上的能力。然而，打造能够在新环境中执行从烹饪到清洁等一系列交互式任务的典型家用机器人仍然难以实现。虽然仍存在许多硬件和软件挑战，但一个必要的组件是机器人能够以零次或几次机会的方式将其先前的知识推广到新环境、任务和对象。例如，负责摆放餐桌的家用机器人无法承受为它可能需要与之互动的每个新盘子、餐具或餐厅进行长时间的重新训练。在我们的机器人中实现这种推广的一种自然方法是使用包含各种不同环境、任务和对象的丰富数据源对它们进行训练。事实上，这种大规模、多样化数据集与可扩展离线学习算法（例如自我监
