领导讲话稿
原标题：自然语言处理顶会 NAACL 2018 最佳论文、时间检验论文揭晓
雷锋网 AI 科技评论按：ACL、EMNLP、NAACL - HLT、COLING 是 NLP 领域的四大顶会。前三者都由 ACL（Association of Computational Linguistics）举办， 其中 NAACL - HLT（Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies，一般简称为 NAACL）虽然名义上只是 ACL 北美分会，但在 NLP 圈里也是无可争议的顶级会议，名称中的 HLT 也直接宣告了对于人类语言处理技术的关注。
第 16 届 NAACL （NAACL 2018）将于今年 6 月 1 日至 6 月 6 日在美国路易斯安那州新奥尔良市举行，接受论文名单已经公布，共收到长论文投稿 647 篇，其中接受 207 篇，接受率 32%；短论文投稿 425 篇，接受 125 篇，接受率 29%。会议官网也已经提前揭晓了本届会议的 4 篇杰出论文（Outstanding Papers）和 3 篇时间检验奖获奖论文（Test-of-Time Award Papers）。
Outstanding Papers
Deep Contextualized Word Representations
深度上下文单词表征
地址：https://arxiv.领导讲话稿
原标题：央行加强互联网金融风险防范化解 腾讯为金融云入股长亮科技 | AI金融评论晚报
央行：继续做好互联网金融风险防范化解
雷锋网AI金融评论消息，人民银行相关负责人23日在防范和处置非法集资法律政策宣传座谈会上介绍，当前互联网金融领域非法集资形势呈现4个特点，下一步人民银行将会同互联网金融风险专项整治工作领导小组相关成员单位，继续做好互联网金融风险防范化解，积极稳妥推进专项整治工作，督促从业机构严格落实整改要求，逐步化解存量不合规业务，并及时将涉嫌非法集资等违法违规问题的从业机构移送相关部门或机制。
下一步人民银行将继续按照《国务院关于进一步做好防范和处置非法集资工作的意见》(国发(2015)59号)(以下简称“59号文”)的职责分工做好以下工作：
一、配合司法部推动《处置非法集资条例》和《非存款类放贷组织条例》出台。
二、按照59号文的要求，密切监测民间借贷利率运行情况，引导民间借贷利率、用途和借款方式合理化，压缩非法集资活动生存空间。
三、继续依托反洗钱系统做好非法集资监测工作。通过完善制度、进一步加强与执法机构的合作和加强对报告机构可疑交易报告工作的监督与指引，切实提升非法集资类可疑交易报告的领导讲话稿
原标题：微软 AI 可帮助预测学生辍学风险；深圳 700 多辆公交车已搭载人脸识别系统 | AI 掘金晚报
微软AI可帮助预测学生辍学风险
雷锋网消息 据外媒报道，德拉邦政府正在使用微软的Azure Machine Learning功能预测学生在下学年辍学的风险。
Azure Machine Learning是一项云端预测分析服务，支持快速创建和部署预测模型作为解决方案。它不仅提供了用于模型预测分析的工具，还提供了一项完全托管的服务，可以用来快速部署预测模型，作为随时可用的web服务。
基于性别、社会经济、学业表现、学校基础设施和教师技能等人口统计数据，该应用甄别出了19500名维萨卡帕特南地区的具有高辍学风险的学生。政府将为这些学生提供一系列的帮扶项目和咨询服务进行干预。
“该计划还旨在通过提高学生对公立学校的认知，提高公立学校的入学人数。我们将利用预测数据找到那些可能在下学年辍学的学生，为他们提供建议，帮助解决困难。”政府官员表示。
有意思的是，微软的AI还能分析出学生辍学的主要诱因，比如家具和厕所等基础设施不足。这表明资源的可用性和合理配置，是帮助学生迈向成功的关键。
维萨卡帕特南地区教育官员透露，当地将于4月23日至30日期间举行领导讲话稿
原标题：关于模型可解释性的深入思考：从哪里来，到哪里去？
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Cody Marie Wild，不仅是一位机器学习领域的数据科学家（目前任职 phos 公司），在生活中还是名不折不扣的猫咪铲屎官，她钟爱语言和简洁优美的系统，与此同时，Cody Marie Wild还标榜自己是一位专业求知欲者。
最近，Cody Marie Wild 开始围绕着一些机器学习领域的热门话题开始了自己的思考：学习出一个通用智能行动者的潜力和局限性，算法公平方面细微的以及可以被真正规范化的挑战，以及现在的热门话题：能向人类解释、能被人类理解对模型来说意味着什么？Cody Marie Wild 撰写了一篇文章介绍了她的思考，雷锋网 AI 科技评论把这篇文章整理翻译如下。
随着人们的新点子已经被越来越复杂的模型架构所取代，在一层又一层的模型的重压之下快要依稀不见，人们呼吁重视机器学习的可解释性的呼声也越来越高。过去的两年内，NIPS 举办过关于相关话题的研讨会，DARPA（美国国防部高级研究计划局）也正资助一项可解释 AI 项目，与此同时，欧洲各国的 AI 项目也均争先响应欧盟的新要求：纷纷表示 AI 模型所作出的任何「重大决策」无一例外都会对用户做出领导讲话稿
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