<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:SimSun;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        text-align:justify;
        text-justify:inter-ideograph;
        font-size:10.5pt;
        font-family:DengXian;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:blue;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:#954F72;
        text-decoration:underline;}
pre
        {mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"HTML \9884\8BBE\683C\5F0F \5B57\7B26";
        margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:12.0pt;
        font-family:SimSun;}
span.HTML
        {mso-style-name:"HTML \9884\8BBE\683C\5F0F \5B57\7B26";
        mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"HTML \9884\8BBE\683C\5F0F";
        font-family:SimSun;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
/* Page Definitions */
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 90.0pt 72.0pt 90.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style></head><body lang=ZH-CN link=blue vlink="#954F72"><div class=WordSection1><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Hi Adapters,</span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>       In this week, I will talk about a fresh ACL 2019 paper, <b>Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP</b>, which </span><span lang=EN-US style='color:black'>discussed several phenomenon in current  neural network training, quantitively calculated the carbon footprint of training and fine-tuning several well-known NLP models, and proposed their suggestions regarding those results. It is an interesting and technique-less talk. Hope you enjoy it  XD<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='color:black'><o:p> </o:p></span></p><pre><span lang=EN-US style='font-size:10.5pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black'>Time: 17:30, June, 12<o:p></o:p></span></pre><pre><span lang=EN-US style='font-size:10.5pt;font-family:"Arial",sans-serif;color:black'>Venue: SEIEE 3-414<o:p></o:p></span></pre><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt'>Best,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt'>Hongru<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal>发送自<span lang=EN-US> Windows 10 </span>版<span lang=EN-US><a href="https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=550986"><span lang=EN-US><span lang=EN-US>邮件</span></span></a></span>应用</p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US style='font-size:12.0pt;font-family:SimSun'><o:p> </o:p></span></p></div></body></html>