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报告研发支出：技术经理和高级管理人员的视觉方法
摘要 - 可视化有可能成为一种强大的交流手段，尤其是用于定量数据，帮助管理人员“看到”重要的模式和偏差。要有效，视觉效果需要适合任务并正确设计。大多数组织倾向于将自己限制在相当简单的图形和图表的小曲目中。可以部署更具表现力和直观的表示形式，以提供有用和引人入胜的格式。本文提出了一种新的可视化形式，旨在更好地将研究和开发预算和支出数字传达给高级管理人员。除了提供数据概述外，该功能设计的可视化还提供了一种在管理会议中构建讨论的方法，并激发了对数据在财务分配，最高预算持有人，要求的资金，潜在的短缺，潜在的短缺，弱/强的表现方面的含义。可视化部署了Sankey Flow流，迷你饼图，技术准备水平，条形图，带注释的Tick-Marks和图形均衡器式的TALLY TALLY栏的组合。使用现实世界数据集，提供了一个说明性示例。这种新颖的视觉对象组合提供了一个典范，其他组织可以适应和应用，以支持资金评论和投资决策。关键词：研发预算，战略规划，技术管理，可视化I.简介
居民能源支出的种族差距
∗ 加州大学伯克利分校哈斯商学院经济与能源研究所。elyubich@berkeley.edu。感谢 NSF GRFP（DGE 1752814）的资金支持。感谢 Susanna Berkouwer、Severin Borenstein、Lucas Davis、Karl Dunkle Werner、Meredith Fowlie、Hilary Hoynes、Jesse Rothstein、Nina Roussille、Emmanuel Saez、Jim Sallee、Joe Shapiro、Reed Walker 和 Catherine Wolfram 提供的有益评论和建议。1 住宅能源支出不同于汽油购买等交通能源支出。2019 年，住宅能源使用约占美国能源消费的 20%，交通能源使用约占 30%。这两个部门是个人能源消费的最大排放源，了解这两个部门的能源支出差距对于评估可能的气候政策的影响至关重要。我将交通能源支出差距的分析留待未来的研究。
原始研究乙酸补充：对静止和行使能量消耗和底物利用的影响Kolton M. Cobb†，Domeni
摘要国际运动科学杂志14（2）：222-229，2021。这项研究的目的是研究乙酸（苹果醋； ACV）对静息和行使能量消耗和底物利用的影响。使用随机，双盲，跨界设计，将16个健康受试者补充4 d，用ACV（30-mL/d）混合在1 L的非蛋白柠檬味饮料或安慰剂（PLA）中。然后通过间接量热法对他们进行静止能量消耗（REE）和底物利用率进行评估。紧随其后的是在40 W（EEE-40）和80 W（EEE-80）和底物利用率时评估稳态循环锻炼能量消耗。结果：组之间的REE或静息底物利用率均未显着差异（P≥.05）。在40W和80W的循环练习期间，能量支出组之间没有明显差异（EEE-40：ACV 4.13±0.79，PLA 4.37±0.61 kcal/min; eee-80; eee-80：acv 6.09±0.87，pla 6.26±0.72 kcal carrate：40w carborate：40w carborate：40w（40w） 0.72±0.19，PLA 0.76±0.16;脂肪：ACV 0.15±0.07，PLA 0.16±0.06 g/min（80W碳水化合物：ACV 1.28±0.32，PLA 1.34±0.35;结论：最近的发现表明，补充慢性乙酸与体重和体内脂肪的显着减少有关。但是，本研究的发现表明，半急性（4 d）补充乙酸不会影响静息或行使能量消耗或底物利用。此外，醋已经引言醋的起源在很大程度上笼罩在神秘之中。传奇人物指出，巴比伦的一个朝臣（公元前5,000）“发现”了葡萄酒，从被遗忘的葡萄汁中“发现”，导致最终发现醋及其食品保留能力（7）。古老的文明将醋用于多种目的，希波克拉底使用它来治疗伤口，发烧和疮（2）。美国早期的从业者用它来治疗常春藤，臀部，胃痛，高烧和水肿（2）。随着家庭医学的日益普及，研究人员最近开始调查一些醋的健康益处（4）。最值得注意的是，改善的心血管功能（12、18）和血糖控制（1、8、13）。
埃及的能源支出：基于分位数回归方法的实证证据
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
美国经济中的总广告支出
本文致力于纪念Interpublic Group高级副总裁Robert J. Coen。Coen先生被认为是麦迪逊大街的“首席预报员”，并钦佩麦肯 - 埃里克森（McCann-Erickson）在美国广告支出的历史数据库的专门策展人。科恩先生于2016年11月18日去世。这项研究得到了研究部，哈佛商学院和麻省理工学院斯隆管理学院的支持，但尚未获得赞助。我们感谢Michael Leszega和Vincent Letang在访问Magna Global的数据方面提供的帮助。我们还承认与W. Erwin Diewert（不列颠哥伦比亚大学）和Kevin J.福克斯（新南威尔士大学），以及美国劳工统计局的凯瑟琳·弗劳利（Kathleen Frawley）和莎拉·埃安（Sarah Eian），生产商价格指数计划。但是，作者负责任何错误和遗漏。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
apoE4通过有氧糖酵解增加通量来降低能量消耗并损害葡萄糖氧化
Brandon C. Farmer 1，Holden C. Williams 1,2， Young 3，Jude C. C. C. 2.7，Sun 7，Lance A. Johnson 1.2 *Brandon C. Farmer 1，Holden C. Williams 1,2，Young 3，Jude C. C. C. 2.7，Sun 7，Lance A. Johnson 1.2 *
2021 年支出报告
明年，核心经常性支出将增长 38 亿欧元，增幅略高于 6%，其中卫生支出将增长近 19 亿欧元，增幅为 10.7%。卫生是 2021 年预算的主要优先事项，因为卫生服务资金对于满足我们公民在疫情期间的卫生需求至关重要。2021 年预算旨在通过将新冠疫情相关资金重新分配给核心卫生服务资金来解决我们卫生服务的容量问题，其中近 125 亿欧元用于核心资金中的新措施。这是为卫生部提供可持续和全面的拨款，以帮助建立我们卫生系统的必要能力和弹性。住房的经常性支出分配增长了 10.5%，反映了政府在这一领域的优先事项。除了这些关键优先领域外，政府其他部门的平均增长率为 4%，延续了近年来稳步改善公共服务的做法。
ESSER III 支出计划
kandoe@palermok8.org 530-533-4842 学区、县教育办公室或特许学校（统称为 LEA）根据《美国救援计划法案》获得小学和中学紧急救济 (ESSER) 资金（称为 ESSER III 资金），需要制定计划说明如何使用其 ESSER III 资金。在计划中，LEA 必须解释其打算如何使用其 ESSER III 资金来解决学生的学业、社交、情感和心理健康需求，以及任何在 COVID-19 大流行之前就已存在并因大流行而加剧的机会差距。LEA 还可以以其他方式使用其 ESSER III 资金，如说明的财政要求部分所述。在制定计划时，LEA 可以灵活地纳入社区意见和/或包含在其他规划文件（例如地方控制和问责计划 (LCAP)）中的行动，前提是这些意见和行动与 LEA 的学生支持计划相关。欲了解更多信息，请参阅说明。本计划中引用的其他 LEA 计划
中国政府人工智能研发支出概况
中国的四大资助机制分别是国家自然科学基金 (NSFC)、国家重点研发计划 (NKP)、重大项目和政府引导基金 (GGF)。据报道，它们都用于支持人工智能活动。每种资助机制的支出数据主要来自中国政府官方渠道。中国的人工智能研发支出要想与美国联邦政府的支出相当，必须满足以下条件：由中央政府支出；专注于人工智能；专注于研发；并且中国政府很可能真正提供资金。为了支持对这四个标准的评估，我们解决了每项支出的八个关键方面，这些方面基于之前发布的描述我们的方法的报告 (Colvin 2019)。关键方面是：可用数据的深度；资金来源；资金的最终接受者；资金如何从来源流向接受者；支出的时间范围；对人工智能以外活动的任何支持；对研发以外活动的任何支持；以及资助机制可能无法按宣传的那样运作的潜在证据。为了评估一项支出是否集中在人工智能上，我们根据网络和信息技术研究与开发 (NITRD) 计划所使用的方法开发并应用了一种启发式方法，该方法用于官方估计美国联邦非国防人工智能研发支出。
中国政府人工智能研发支出概况
中国的四大资助机制分别是国家自然科学基金 (NSFC)、国家重点研发计划 (NKP)、重大项目和政府引导基金 (GGF)。据报道，它们都用于支持人工智能活动。每种资助机制的支出数据主要来自中国政府官方渠道。中国的人工智能研发支出要想与美国联邦政府的支出相当，必须满足以下条件：由中央政府支出；专注于人工智能；专注于研发；并且中国政府很可能真正提供资金。为了支持对这四个标准的评估，我们解决了每项支出的八个关键方面，这些方面基于之前发布的描述我们的方法的报告 (Colvin 2019)。关键方面是：可用数据的深度；资金来源；资金的最终接受者；资金如何从来源流向接受者；支出的时间范围；对人工智能以外活动的任何支持；对研发以外活动的任何支持；以及资助机制可能无法按宣传的那样运作的潜在证据。为了评估一项支出是否集中在人工智能上，我们根据网络和信息技术研究与开发 (NITRD) 计划所使用的方法开发并应用了一种启发式方法，该方法用于官方估计美国联邦非国防人工智能研发支出。