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疫苗接种、启蒙价值观和创始人 | 1
讽刺的是，许多最直言不讳地为开国元勋辩护的人，对开国元勋的启蒙价值观最为敌视。开国元勋们坚信科学是改善人类状况的一种方式。疫苗接种问题表明，开国元勋们与他们的潜在崇拜者相距甚远。这些反启蒙运动（因此也是反开国元勋）的态度也是同一政治派别拒绝气候科学的关键。今天有些人可能倾向于拒绝令人不快的真相，但开国元勋们更清楚这一点。
Enlight 可再生能源有限公司
Enlight Renewable Energy Ltd.（“Enlight”或“公司”）宣布签署一项协议（“销售协议”），将持有以色列可再生能源项目 Sunlight 集群（“集群”）的合伙企业（“合伙企业”）的 44% 股份出售给 Harel Insurance Investments & Financial Services Ltd. 和 Amitim Senior Pension Funds（“投资者”），后者将分别获得 25% 和 19% 的股份。投资者将以现金形式购买合伙企业 44% 的股份，总投资额为 5000 万美元 1，其中 4500 万美元将预付，500 万美元将作为递延对价，投资者在满足销售协议中规定的某些条件后将支付。交易预计将于 2025 年第一季度完成，完成后，公司将停止将合伙企业的财务结果合并到其财务报表中，并将根据合伙企业中包含的整个项目集群 1.14 亿美元的估值确认 9,400 万美元的利润。Sunlight Cluster 由运营和建设前项目组成，总计 69 兆瓦太阳能发电和 448 兆瓦时储能容量，占 Enlight 在以色列总投资组合容量的 5% 和 Enlight 全球总投资组合容量的 1%。2 投资者将收购合伙企业 44% 的有限合伙人权利，并承担一定比例的相关股东贷款。公司的全资子公司将担任合伙企业的普通合伙人。交易的完成取决于获得以色列竞争管理局的批准。截至 2024 年第三季度，阳光集团的净股权价值（资产减去银行债务）为 2000 万美元。交易完成后，公司将相应确认 9400 万美元的利润。目前在集团内运营的项目预计在 2024 年将产生 500 万美元的收入和 400 万美元的 EBITDA，而集团预计在其所有项目（包括目前处于建设前阶段的项目）全面运营的第一年将产生 1900 万美元的收入和 1600 万美元的 EBITDA。出售协议完成后，双方将达成多项额外的商业安排：
2024年11月18日 恩莱特医疗科技（深圳）...
贸易/器械名称：Synxess 神经血管导丝 法规编号：21 CFR 870.1330 法规名称：导管导丝 监管类别：II 类 产品代码：MOF 日期：2024 年 3 月 30 日 收到日期：2024 年 10 月 15 日 亲爱的 Kason Gui： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类的器械基本等同，这些器械不需要获得上市前批准申请 (PMA) 批准。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 上的“510(k) 上市前通知”数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意，设备和放射健康中心 (CDRH) 不评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到额外控制。联邦法规第 21 章第 800 至 898 部分列出了影响您设备的现有主要法规。此外，FDA 可能会在联邦公报上发布有关您设备的进一步公告。有关可能需要新的上市前通知的变更的其他信息，请参阅 FDA 指导文件“决定何时提交 510(k) 以更改现有设备”
风险感知的强化学习 - 启发出版物
摘要 - 强化学习方法表明，在无人系统中解决具有挑战性的方案的问题。然而，在高度复杂的环境中解决长期决策序列，例如在密集的情况下的连续车道变化和超车仍然具有挑战性。尽管现有的无人车系统取得了长足的进步，但最大程度地降低了驱动风险是第一个考虑。风险意识的强化学习对于解决潜在的驾驶风险至关重要。但是，在无人车辆中应用的现有强化学习算法并未考虑多种风险来源带来的风险的可变性。基于上述分析，本研究提出了一种具有风险感知的加强学习方法，并通过驱动任务分解，以最大程度地减少各种来源的风险。特别是，构建了风险潜在领域，并结合了强化学习以分解驾驶任务。建议的强化学习框架使用不同的风险分支网络来学习驾驶任务。此外，提出了针对不同风险分支的低风险发作抽样方法来解决高质量样本的短缺并进一步提高采样效率。此外，采用了一种干预培训策略，其中人工电位场（APF）与增强学习相结合以加快训练并进一步确保安全。最后，提出了完整的干预风险分类双胞胎延迟的深层确定性政策梯度任务分解（IDRCTD3-TD）算法。两个具有不同困难的场景旨在验证该框架的优越性。结果表明，所提出的框架在性能方面具有显着改善。
快速稳定锁相环 - Enlighten Publications
摘要 — 快速稳定锁相环 (PLL) 在许多需要快速获得稳定频率和相位的应用中起着关键作用。在现代通信标准中，这些 PLL 被广泛用于确保精确符合动态资源分配要求。在处理器中，这些 PLL 管理动态电压频率缩放。此外，快速稳定 PLL 加快了复杂电子雷达装置中频谱的扫描速度，这对成像和扫描雷达应用特别有利。这些 PLL 所表现出的快速响应也被用于量子技术，满足了对精确频率调整以有效操纵量子比特状态的迫切需求。本文将实现快速稳定 PLL 的策略主要分为五大类技术：增强型相位频率检测、混合多子系统、VCO 启动、变速和查找表或有限状态机。本文探讨了这些技术的基本操作原理，并介绍了文献中报道的每种方法的最佳稳定时间。最后，将根据这些技术的品质因数 (FoM)、稳定时间和调谐范围对采用这些技术的架构进行评估。
人工智能技术在幼儿启蒙教育中的应用研究
摘要。本文所涉及的“人工智能教育”主要是指将人工智能技术应用于幼儿人工智能科普启蒙教学，使教育信息化。如何将其应用到新时代的教育理念中，如何有效结合，成为社会发展中各政府教育部门和社会公众关注的重要课题。需要发挥社会各方面力量的积极作用，其中科技发展的重要性和科技人员的作用更是不容忽视。事实上，人工智能的出现是基于国家发展和社会发展对高效率的要求以及人们在快节奏的社会生活中的需要。从现有的研究成果和时代条件来看，学术界和实践界对人工智能在幼儿启蒙教育研究中的作用还缺乏相应的认识和重视。
C.、Tee、BT 和 You、S. (2022) - Enlighten Publications
Ahmed, A., Ge, T., Peng, J., Yan, W.-C., Tee, BT 和 You, S. (2022) 可再生能源发电对净零能耗建筑的评估：综述。能源与建筑，256，111755。（doi：10.1016/j.enbuild.2021.111755）