在国际护士节到来之际习近平向全国广大护士致以节日的祝贺和诚挚的慰问

新华社北京5月11日电 在国际护士节到来之际,中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平代表党中央,向全国广大护士致以节日的祝贺和诚挚的慰问!

习近平指出,新冠肺炎疫情发生后,广大护士义无反顾、逆行出征,白衣执甲、不负重托,英勇无畏冲向国内国外疫情防控斗争第一线,为打赢中国疫情防控阻击战、保障各国人民生命安全和身体健康作出重要贡献,用实际行动践行了敬佑生命、救死扶伤、甘于奉献、大爱无疆的崇高精神。

防下这次进攻后,马塞洛像进球一样振臂怒吼,兴奋无比。

紧随其后,也将在4月17日,推出车万翔教授另一名高徒侯宇泰的直播,其工作探究了少样本槽位提取问题(Few-shot Slot-Tagging)。此次直播,他将分享针对few-shot序列预测任务带来的建模序列标签依赖等独有挑战,给出全新的方法。

位于边境经济合作区的绥芬河方舱医院即将投入使用。张庆伟来到医院听取改造建设情况介绍,实地察看医护通道、患者病房、转运通道等建设情况,与光荣完成支援孝感医疗救治任务转战绥芬河的医护人员亲切交流。强调要进一步完善方舱医院设施,按方舱医院设计和改建的技术标准做好验收,按有关流程要求规范运行管理,做好消防、安全、氧气保供等工作,确保方舱医院有效发挥作用。在绥芬河市人民医院,张庆伟详细了解隔离病房诊疗情况,询问在院患者治疗和医疗力量配备情况,强调要细而又细加强医护人员和保洁、送餐等所有工作人员院感防护,绝不可懈怠和疏忽大意,确保不出现交叉感染。要加强对污水、垃圾等医疗废弃物无害化处理,防止环境污染。随后,张庆伟乘车考察了绥芬河公路口岸防疫工作。在绥芬河海关,张庆伟详细了解旅检通道防疫流程,对绥芬河海关克服困难筑牢国门检疫防线给予肯定,希望抓实抓细口岸检疫各项措施,守住外防输入、严守国门的第一防线。

9年前,他单枪匹马击溃了皇马整条防线,马塞洛更是当了他无数次的背景板。但到了2020年,在冲刺时,梅西的双腿已无法提供充足的动力了。

作者:宋皓宇,王琰,张伟男,刘晓江,刘挺

如果是年轻的小小罗,他会向前带球吧

在追平大罗世界杯进球纪录的历史性时刻,36岁的克洛泽想做一个标志性的空翻庆祝,但已没法完成这个高难度动作,一屁股坐到了地上。

举全省之力做好疫情跨境输入防范工作

13日,省委书记、省人大常委会主任、省应对新冠肺炎疫情工作领导小组组长张庆伟深入绥芬河市,检查指导疫情防控工作。他强调,做好境外疫情经绥芬河口岸输入防控工作是一次大考,事关全省人民生命安全和身体健康,事关全国新冠肺炎疫情防控全局。要深入学习贯彻习近平总书记重要讲话和重要指示批示精神,认真落实中央政治局常务委员会会议、中央应对新冠肺炎疫情工作领导小组会议精神,坚决扛起政治责任,扎实做好“外防输入、内防反弹”各项工作,科学调配医疗资源,全面提高救治水平,落实落细落小落具体各项防控救治措施,举全省之力做好疫情跨境输入防范工作。

在自己的最后一场欧冠比赛上,体力不足的伊涅斯塔被换下场,只能在替补席上眼睁睁地看着巴萨被罗马完成惊天翻盘。

习近平强调,护理工作是卫生健康事业的重要组成部分。各级党委和政府要关心爱护广大护士,把加强护士队伍建设作为卫生健康事业发展重要的基础工作来抓,完善激励机制,宣传先进典型,支持优秀护士长期从事护理工作。全社会都要理解和支持护士。希望广大护士秉承优良传统,发扬人道主义精神,再接再厉,真情奉献,为健康中国建设、维护世界公共卫生安全不断作出新的贡献。

老兵永不死,只是渐凋零。总有那么一个瞬间会让你感慨,那些曾经意气风发的球员,终于变成了老将。这些瞬间不会有损他们的伟大,只会让人叹息:再牛,也敌不过时间啊。

梅西在访谈中也服老了:“每一年都会变得更加困难,你必须更好地照顾好自己,才能为每一天、每场比赛做好准备。现在我看起来像刚开始的时候一样,但身体可毫不留情。你到了这个年龄,不得不照顾好自己。你的一切是由大脑支配,而当你处在不错的精神状态,那就会容易些,但同时,在长途旅程、高强度比赛下,你的身体会有所感受。这会变得越来越难。”

除此之外,我们也将通过录播形式展示刘挺教授和张伟男副教授共同指导的博士生宋皓宇的研究工作,主题为「生成、删除和重写:提高对话生成中人物角色一致性的三阶段框架」,听着就很带感。简单来说便是,提出一个全新的三阶段对话生成框架,解决对话过程中角色一致性问题。

在4月16日,将首先推出一场有关「对话系统」的直播。主讲人为著名青年学者车万翔教授高徒覃立波,他的分享主题为「多领域端到端任务型对话系统」。覃立波目前在西湖大学张岳教授的组里访问,因此这项工作也有张岳教授的指导在。

国务院应对疫情指导组组长张学高,国家卫健委支援绥芬河工作组组长张宗久;省委赴绥芬河市疫情防控工作组组长张安顺,省应对新冠肺炎疫情工作领导小组成员张雨浦、孙东生,省委赴绥芬河市疫情防控工作组副组长程志明及有关部门负责同志分别参加上述活动。

张庆伟强调,要把医疗救治作为当前的重中之重,按照“四集中”原则,做到应收尽收、应治尽治,集中优势医疗资源和技术力量,分批调集省内专家及有援鄂和一线救治经验的医护人员支援牡丹江市和绥芬河市。坚持关口前移,总结救治经验,坚持中西医结合,科学精准施治,全面加快救治进程,加强无症状感染者治疗,防止轻症转为重症,竭尽全力救治患者,切实提高治愈率、降低病亡率。要切实提高隔离和救治承载能力,抢抓重要“窗口期”,挖掘现有资源,提早谋划各种紧急情况应对预案,宁可备而不用,也不能用而不备。要从严从细抓好全流程闭环管控,扎实做好监测筛查、隔离管控、对接转运等工作,各项工作责任落实到每个单位、每个人,对在绥芬河市结束隔离返回本地人员继续加强防控,每个环节、每个节点都要做到心中有数、绝对安全、万无一失。要切实加强内部防控,牡丹江市和绥芬河市要强化管控措施,加强社区管理,做好隔离场所工作人员培训管理,做好重点场所消杀,防止出现境外输入关联病例,坚决遏制疫情向内扩散。要全力做好医疗物资保障工作,加大财政支持力度,建立科学的医疗设备物资接收和统筹调配机制,做到救治一线和重要岗位工作人员应保尽保。要做好医护人员和工作人员防护工作,抓紧制定落实医疗工作者和有关工作人员待遇政策,关心关爱一线人员,科学调配力量、不打疲劳战。要统筹考虑安排开学和复工等问题,加强与俄地方政府沟通,做好在俄人员工作。要切实保障好民生,做好医院和居民供暖保障,保证生活物资市场供应,加快建立同疫情防控相适应的经济社会运行秩序。

在本赛季欧冠与马竞的比赛中,C罗获得一次绝佳的反击机会,他从半场开始得球奔袭,面前是一大片开阔地。但他显然冲不起来了,在禁区前就被追上,最后只得停下来,草草的一脚打门终结了这次进攻。相似的一幕,在皇马效力的末期就曾发生过。C罗与胡安-弗兰赛跑,没有跑赢对手。

都说人老先老腿,运动员恐怕是感受最深的。30岁过后,爆发力和体能的下滑会让他们在某些时刻感觉力不从心。智慧的球员会通过转型来延长自己的职业生涯,但当他们发现,曾经自己能轻松做到的事,现在变得做不到了,他们还是会不服气但无奈地咬牙。

比利时首相维尔梅斯此前表示,受疫情影响,有关抗疫措施将至少延长至4月19日,并有可能进一步延长至5月3日。据报道,这些措施包括只有在必要时才离家,禁止公众集会,以及关闭学校等。

上述三场直播/录播的论文简介如下:

在伯纳乌包厢看球的C罗

当小贝在米兰时期频频无助受伤,当肥胖的大罗踩起笨拙的单车,当普约尔被迪玛利亚晃了个大马趴,当稳健的布冯在欧冠生死战出现低级脱手……

ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行,因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流,方便国内师生提早了解自然语言处理(NLP)前沿研究,AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容,同时欢迎更多实验室参与分享,敬请期待!

他还称,“这些数字表明所作的努力已初见成效。但是,医院和疗养院的困难仍然存在,因此继续努力很重要。”

不知在看到这一幕的时候,伯纳乌包厢里的C罗是否会感同身受。他比梅西年长2岁,虽然对身体精心保养,但也切身体会到了岁月的无情。

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面对在梅阿查撒野的贝尔,萨内蒂只能在身后追赶,却被越甩越远。

与时间为敌的无力感,每名球员都曾经历过。

作者:侯宇泰,车万翔,赖勇魁,周之涵,刘一佳,刘晗,刘挺

摘要:在对话过程中保持一致的角色属性信息对人类来说是很容易的,但对机器来说,这仍然是一项有待探索的任务。近几年,基于角色属性的对话生成任务被提出来,旨在通过在对话生成模型中加入显式的角色文本来解决属性一致性问题。虽然现有的基于角色的对话生成模型在生成类似人类的回复上取得了成功,但是它们的单阶段解码框架很难避免生成不一致的角色词。在这项工作中,我们提出了一个三阶段的对话生成框架。该框架使用生成-删除-重写机制从生成的原型回复中删除不一致的词语,然后进一步将其改写为属性信息一致的回复。我们通过人工评价和自动指标进行了评估。在PersonaChat数据集上的实验表明,我们的方法获得了非常好的性能。

张庆伟还主持召开绥芬河市疫情防控工作座谈会,研究部署疫情防控工作。在听取省委赴绥芬河市疫情防控工作组、牡丹江市、绥芬河市工作汇报和与会同志发言后,张庆伟指出,省委赴绥芬河市疫情防控工作组工作有力,发挥了重要作用;牡丹江市和绥芬河市识大体、顾大局,坚决落实属地责任,做了大量细致有效的工作,为全省防控境外疫情输入作出了贡献,工作值得肯定。他代表省委省政府对国务院应对疫情指导组、国家卫健委支援绥芬河工作组的大力支持表示感谢,向奋战在抗疫一线的医务工作者等各方面同志表示慰问。

从处理球的方式上,就可以看出C罗自己也服老了。在反击拿球时,他不是选择向前冲击,而是向后停球等待队友。如果是年轻时的他,想必会顺势延边路突进,和马竞后卫飚一飚吧。

人们不愿承认,但看到他们在球场上无法再随心所欲,也不得不承认,以C罗和梅西为代表的一代球员,慢慢老去了。

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替补席上目睹球队被逆转却无能为力的伊涅斯塔

摘要:最近,端到端的任务型对话系统的研究已经取得了巨大的成功。但是,大多数神经网络模型都依赖于大量的训练数据,这些数据往往局限于一些特定的领域,例如导航和查询天气等领域。这使得现有模型很难泛化到标注数据以外的新领域下。并且,如何有效利用源领域的标注数据来提升较少标注数据的新领域,或者是没有标注数据的新领域的性能,这样的工作很少。因此,我们首次在端到端任务型对话系统中提出一个shared-private 框架去显式学习领域特有的和领域共享的知识。此外,我们提出了一种新颖的动态融合网络(DF-Net)来动态探索目标领域与每个领域之间的相关性。在两个公开的数据集上的实验结果表明我们的模型不仅达到SOTA性能,并且,在few-shot的场景下,我们模型的性能要比之前的最佳模型平均高13.9% F1 score,这进一步验证了我们模型的可迁移性。

克洛泽空翻也做不出来了

这个机会,也许是梅西的趟球处理有些失误,但也不得不感慨一句:梅西老了。

摘要:在本文中,我们研究了少样本槽位提取问题(Few-shot Slot-Tagging)。与其他广泛研究的少样本问题相比,少样本槽位提取面临着“建模标签间依赖关系”的独特挑战。但是,由于不同领域间存在标签集的差异,我们很难将先前学习的标签依赖应用于新的领域。为了解决这个问题,我们在CRF中引入了折叠的依赖关系迁移机制(Collapsed Dependency Transfer),通过建模抽象的标签依赖关系来实现这种迁移。在小样本和元学习的情景下,CRF的发射概率可以用利用度量学习得到:计算为单词与每个标签类别的相似度。为了计算这种相似性,我们在近期的图像小样本分类模型TapNet基础上,利用标签名称语义来表示标签,提出了一种标签增强的任务自适应投影网络(L-TapNet)。实验结果表明,我们的模型在1-shot实验中以14.14 F1的分数明显优于最强现有相关系统。