今天的主要政策问题涉及能源政策应该是什么样子，才能足够稳健和灵活，以应对未来的不确定性。因此，依赖于能源系统模型的情景方法对于支持决策至关重要，因为现代能源系统分析提供了确保决策在中长期内不会后悔的最佳机会。培养分析能力（即工具和员工技能）是复杂而耗时的。为了保持——特别是扩大——一个国家的长期能源规划能力，需要分配足够的资源，特别是分配给一个专门的建模团队，以确保连续性。此外，能源建模和情景分析还需要可靠的能源统计数据作为输入数据，以描述能源部门的现状。因此，能源建模能力的发展应辅之以国家能源统计数据的收集、验证和分析的改进。本报告基于国际能源署对长期能源政策规划的分析，进一步探讨了不同工作领域在国家层面所需的能力。它同样针对处于制定长期能源计划早期阶段的国家和那些拥有更成熟结构的国家，寻求进一步发展特定领域或部门。它还包括一个自我评估框架，以确定需要进一步改进的关键领域，以及一份国家利益攸关方可以立即利用的可用资源清单。

本文研究了与水的战略投资规划和融资有关的三组问题：一）不确定背景下的投资规划；ii）在考虑投资途径的情况下补充项目级规划的好处；三便利获得更广泛的融资来源，最重要的是商业融资。在（公共和私人）债务高企和融资成本上升的背景下，这些问题加在一起可以提高与水有关的融资的绩效，最大限度地利用现有资金和资产。这是环境工作文件系列中四份工作文件中的第一份，旨在支持进一步实施《水框架指令》的经济支柱。这四篇论文最好结合阅读，并提供与欧盟以外的国家相关的经验教训。

美国国防部（DoD）的规划、编程、预算和执行（PPBE）流程是国防部完成其使命的关键推动者。但鉴于动态的威胁环境、日益强大的对手和快速的技术变革，人们越来越担心国防部的资源规划过程过于缓慢和不灵活，无法满足作战人员的需求。因此，国会在《2022财年国防授权法》第1004条中授权成立一个立法委员会，以（1）审查PPBE程序和相邻国防部实践的有效性，特别是在国防现代化方面；（2） 考虑这些过程和实践的潜在替代方案，以最大限度地提高国防部及时应对当前和未来威胁的能力；以及（3）提出立法和政策建议，以改进此类流程和做法，从而部署超越同类竞争对手所需的作战能力，提供数据和分析见解，并支持与战略防御目标相一致的综合预算

美国国防部（DoD）的规划、计划编制、预算编制和执行（PPBE）系统最初是在20世纪60年代开发的，是一种用于规划长期资源开发、评估项目成本效益和将资源与战略相一致的结构化方法。然而，战略环境、工业基础和军事能力性质的变化提出了一个问题，即美国现有的国防预算程序是否与国家安全需求保持良好一致

美国国防部（DoD）的规划、计划编制、预算编制和执行（PPBE）系统最初是在20世纪60年代开发的，是一种用于规划长期资源开发、评估项目成本效益和将资源与战略相一致的结构化方法。然而，战略环境、工业基础和军事能力性质的变化提出了一个问题，即美国现有的国防预算程序是否与国家安全需求保持良好一致

任务规划涉及将离散资产分配给优先目标，包括在复杂的环境条件下将这些资产动态路由到目的地。由于快速周转的价值和模拟作战环境的相对简单性，人们对通过增加人工智能的强化学习技术来改进任务规划过程产生了相当大的兴趣，这可以产生更好、更快或简单独特的解决方案供人类考虑。本报告描述了如何使用人工智能进行任务规划，以及人工智能方法与更传统的运筹学方法的比较

战略准备和反应管理局（ASPR）的劳动力规划问题仍在继续。这些问题是我们在2022年将卫生与公众服务部在突发公共卫生事件中的领导地位列入高风险名单的部分原因

随着欧洲竞相成为第一个气候中立的大陆，东南欧国家正在将煤炭抛在身后，并计划建设一个可再生的、对自然有利的未来。

本简介介绍了一种新的水资源评估和规划插件（WEAP）软件，用于计算水资源

当国会考虑新的法律或支出方案时，分析人士会计算其对联邦预算的可能影响。当涉及到气候变化立法时，这些数字并不能反映全貌。潜在的节约和其他好处被大大低估了。