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锂离子电池资源池上的白皮书
供应系统，同时最小化配置而不会影响备份时间？换句话说，当UPS以冗余模式工作时，如何减少或消除冗余电池？锂离子电池广泛用于数据中心。根据整个生命周期（在其中更换了两次铅酸电池）计算得出的，锂离子电池的总成本非常接近铅酸电池。毫无疑问，如果使用具有高可靠性的首选体系结构（例如双电源系统），并且可以进一步降低锂离子电池的配置成本，那么在客户中促进锂离子电池解决方案并加速使用Lithium-iro-iro-iro-iro-ion仪的铅酸电池的替代。
智能共享：人工智能驱动的 COVID-19 检测
当疾病的流行程度较低时，池中所有样本呈阴性的概率很高，但随着流行程度的增加，这种方法会失效，如图 2a 所示。在这里，我们介绍了智能池，这是一种机器学习方法，可以提高池化测试策略的效率。智能池利用样本的临床和社会人口统计信息来估计它们对 COVID-19 检测呈阳性的概率。如图 2b 所示，我们的方法使用这些概率将所有样本安排到池中，以最大限度地提高在最多池中产生阴性结果的概率。也就是说，我们对样本进行分组，将阳性样本排除在池化过程之外，并在单独的测试中进行评估，从而减少对相同数量样本使用的测试次数。机器学习和回归模型已用于根据基因测序对新型病原体进行分类 [13]、支持 CT 扫描诊断 [14]、协助患者临床预后 [15] 以及预测大流行的演变 [16]。使用患者报告的症状和实验室测试结果训练的回归模型已用于根据症状预测感染 [17]。这些策略可能会损害敏感性和信心。相比之下，智能
使用子图池化改进逻辑公式的图神经网络表示
深度学习与自动定理证明相结合的最新进展主要集中在将逻辑公式表示为深度学习系统的输入。特别是，人们对采用结构感知神经方法来处理逻辑表达式的底层图形表示的兴趣日益浓厚。虽然基于图形的方法比字符和标记级方法更有效，但它们通常会做出表示权衡，从而限制其捕获输入的关键结构属性的能力。在这项工作中，我们提出了一种嵌入逻辑公式的新方法，旨在克服先前方法的表示限制。我们的架构适用于不同表达能力的逻辑；例如，一阶和高阶逻辑。我们在两个标准数据集上评估了我们的方法，并表明所提出的架构在前提选择和证明步骤分类方面都实现了最先进的性能。
