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博士奖学金：通过使用人工智能增强可持续性指标 (ASMAI) 描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些方面进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗时耗力，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。将人工智能应用于 LCSA 和 MCA 活动并加以整合具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用人工智能是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
博士奖学金：通过使用人工智能 (ASMAI) 增强可持续性指标描述：可持续性由三个关键部分组成 - 环境、经济和社会方面 - 必须对所有这些部分进行评估和平衡，以改进现有或开发新的可持续产品、服务和/或系统。这些标准的投入、产出和影响是使用生命周期可持续性评估 (LCSA) 方法和工具来衡量的，这些方法和工具支持许多工业和商业部门的明智决策。材料关键性评估增强了 LSCA，这是一种越来越重要的手段，用于监控一组具有高经济和技术重要性的资源的供应链风险和安全性。尽管 LCSA 和 MCA 是全球可持续发展的宝贵辅助手段，但它们耗费时间和资源，因此经常被忽视、利用不足或利用不当。在 LCSA 和 MCA 活动中使用和整合 AI 具有巨大的潜力，可以加速可持续实践的发展以及从线性经济向循环经济的转变。在 LCA 中使用 AI 是一项新兴活动，因此，该项目为世界领先的创新提供了潜力，将直接增强可持续性指标并鼓励更明智的可持续发展。
2021 年，意大利经济增长了 6.5%，到年底已收回了大部分疫情造成的产出损失。然而，短期前景
2021 年，意大利经济增长 6.5%，截至年底已收回大部分疫情造成的产出损失。然而，供应长期中断和能源价格大幅上涨给短期前景蒙上阴影。预计购买力下降和消费者信心减弱将在短期内削弱实际 GDP 增长，尤其是消费者服务。虽然新冠感染病例在 2022 年头几周激增，但高疫苗接种率可能会阻止大幅收紧遏制措施，并防止实际产出在今年头几个月萎缩。假设当前这波疫情势头强劲但持续时间短暂，预计经济活动将在 2022 年第二季度恢复势头，并在下半年继续保持扩张势头。
2022-23 年产出成果框架（主要中央部门和...
印度政府在过去几年中进行了重大支出改革。这不仅包括简化评估和批准流程，还包括预算制定过程本身的结构性变化，例如取消计划/非计划区别。因此，成本中心将以综合方式处理，仅在法定收入资本框架内。这使得另一项重大结构性改革成为可能，即将公共计划和项目纳入可监控的产出-结果框架。自 2017-18 年起，除了预算文件中注明各部委计划的财务支出外，计划的预期产出和结果也将与预算一起在合并的成果预算文件中提出。这些支出、产出和结果以可衡量的形式提交给议会，为参与执行政府计划和项目的机构带来更大的责任。支出是预算中为特定计划或项目提供的金额；而产出是指计划活动的直接和可衡量的产品，通常以实物或单位来表示。成果是提供这些服务所带来的集体结果或质量改进。成果预算提出了（a）2022-23 年的财政支出以及（b）明确定义的产出和成果（c）可衡量的产出和成果指标和（d）2022-23 财年的具体产出和成果目标。这将大大提高政府发展议程的透明度、可预测性和易理解性。通过这一做法，政府旨在从单纯的支出转变为以结果为导向的产出和成果，培育一种开放、负责、积极主动和有目的的治理风格。这一努力将使各部委能够跟踪计划目标并朝着他们设定的发展目标努力。这里介绍的文件摘录自《2022-23 年成果预算》，其中包含 2022-23 财年支出 50 亿卢比及以上的中央部门 (CS) 计划和中央赞助计划 (CSS) 的产出-成果框架。因此，本文件涵盖了 157 个 CS/CSS 计划。
农场能源投入产出分析及评估...
农业和环境可持续性的概念是指在增加作物产量的同时尽量减少自然资源的退化；评估流入和流出的能量资源有助于强调系统的弹性和维持其生产力。在这方面，本研究评估了棉花生产的能源投入产出量及其环境干预措施。数据是通过面对面访谈随机从400名棉农收集的。结果表明，主要能源消耗来自三大元凶，即化肥、柴油和灌溉水（分别为11,532.60、11,121.54和4,531.97 MJ ha −1）。温室气体（GHG）总排放量为1,106.12 kg CO2eq ha −1，主要来自柴油、机械和灌溉水。能源使用效率（1.53）、比能（7.69 MJ kg − 1 ）、能源生产率（0.13 kg MJ − 1 ）和净能源增益（16,409.77 MJ ha − 1 ）等能源刺激数据。进一步使用数据包络分析 (DEA) 进行分析表明，技术效率低下（即 69.02%）是能源使用效率低下的最可能原因。能源效率增长的无常趋势已被证实，能源节约潜力从 4,048.012 增加到 16,194.77 MJ ha − 1，温室气体排放量减少 148.96 – 595.96 kg CO 2eq ha − 1。进一步应用柯布-道格拉斯生产函数来发现能源投入与产出之间的关联，结果发现化肥、柴油、机械和杀生物剂对棉花产量有显著影响。边际物理生产力 (MPP) 值表明，燃料（柴油）、杀生物剂和机械额外使用的能量（1 MJ）可分别使棉花产量提高 0.35、1.52 和 0.45 kg ha − 1 。节能与能源共享数据联系最紧密，即 55.66%（直接）、44.34%（间接）、21.05%（可再生能源）和 78.95%（不可再生能源），进一步揭示了不可再生能源（化石燃料）的高使用率最终导致温室气体的高排放。我们希望这些发现能够有助于管理能源预算，我们相信这将减少温室气体的高排放。
肯尼亚经济分析：投入产出法
自 2008 年经济危机爆发以来，经济增长和发展一直处于经济研究的前沿（Francis 等人，[ 2019 ]；McDowall 等人，[ 2017 ]；Canova 和 Gambetti [ 2006 ]；Gallouj 等人，[ 2015 ]）。在这一研究领域，许多经济研究分析了影响发展中国家和新兴国家发展的因素；例如外国直接投资、财政政策或土地使用等因素（Berhanu 和 Poulton [ 2014 ]；Hanushek [ 2013 ]；Fedderke 等人，[ 2006 ]；M'Amanja 和 Morrissey [ 2005 ]；Block [ 1999 ]）。大多数撒哈拉以南非洲国家仍然以高贫困率和营养不良以及农业发挥的作用为特征。在非洲大陆的许多国家，农业仍占国内生产总值的 30% 以上，它雇用了大多数劳动力，撒哈拉以南非洲农业部门的许多参与者仍然是自给自足的农民。这意味着许多农户消费他们生产的产品，同时扮演着生产者和消费者的双重角色。肯尼亚的经济结构与典型的撒哈拉以南经济体相似。在肯尼亚，70% 以上的人口生活在农村地区。肯尼亚最新的经济和社会发展长期战略（肯尼亚 2030 愿景）将农业确定为推动经济增长的关键部门之一。在此背景下，已经制定了许多政策来提高农业生产力和收入。要成功实施这些政策，需要了解部门间的联系以及由此产生的冲击的不同传导机制
经济建模国家的就业和产出
i建立了一个动态的一般平衡模型，该模型与过去50年来美国和主要欧洲经济体的参与，失业和就业率的趋势一致。然后，我使用该模型来研究非竞争力和产品市场的相互依存关系，以阐明机构的影响以及政策对就业和产出的影响。失业会损害产出，因为它插入了劳动力供应（参与）和就业之间的楔子。跨工资的收入分配和利润在经济动态中起着核心作用。原因是工资份额推动了家庭的劳动力市场参与决策，而专业份额则推动了公司的入境决策。直觉，人们可以将入境决定视为另一个参与率。i发现了连接两个市场的反馈机制，这些市场扩大了对劳动和产品市场摩擦产出的不利影响。这些机制具有有趣的政策含义。
2021 财年航空安全研究组合产出报告
项目产出：少数民族外展——UAS 作为 K-12 的 STEM 少数民族外展学习平台 (A11L.UAS.53) 产出于 21 财年交付...................................................................................................................................................................................... 51
方法论指南：投入产出分析
这项练习可以通过所谓的投入产出模型来完成，该模型使用乘数来估计行业层面的经济影响，包括直接影响、间接影响和诱发影响。例如，如果建造了一个新的游客中心，就会雇佣一家建筑公司来完成这项工作（建筑公司/行业对当地经济的直接影响）。建筑公司在物资和劳动力上花费的资金将增加产出，并帮助为建筑公司的供应商创造就业机会（例如木材制造商，间接影响）。然后，建筑公司工人将他们挣来的工资花在当地经济上（例如餐馆、杂货店、酒店、零售、交通等，诱发影响）。
人工智能在欧盟政治决策中的作用：对公民对投入、产出和产出合法性的看法的影响
缺乏政治合法性削弱了欧盟解决重大危机的能力，并威胁到整个体系的稳定。通过将数字数据整合到政治进程中，欧盟寻求越来越多地以可靠的经验证据为基础进行决策。特别是，人工智能 (AI) 系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果和评估政策有效性来提高政治合法性。本文探讨了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、产出和产出合法性的看法：(a) 欧盟政客的独立人工决策；(b) 基于人工智能的系统进行的独立算法决策 (ADM)；(c) 欧盟政客和基于人工智能的系统共同进行的混合决策 (HyDM)。一项预先注册的在线实验 (n = 572) 的结果表明，现有的欧盟决策安排仍然被认为是公民参与度最高、最容易获得的 (投入合法性)。然而，就决策过程本身（生产量合法性）及其政策结果（产出合法性）而言，现状和 HyDM 之间没有差异。受访者倾向于认为 ADM 系统作为唯一决策者是不合法的。本文讨论了这些发现对 (a) 欧盟合法性和 (b) 数据驱动的政策制定的影响，并概述了 (c) 未来研究的途径。