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标签:人工智能

概要在编码:戴安娜亚纳基耶夫，优步ATG，匹兹堡

Bea Schuster.-
自动驾驶汽车一直被认为是未来的交通工具，但它们每天都在变得越来越现实。优步ATG(先进技术集团)是这一技术的前沿，帮助带来安全、可靠的自动驾驶汽车……
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介绍Neuropod, Uber ATG的开源深度学习推理引擎

Vivek Panyam-
由Uber ATG开发的Neuropod是一个抽象层，它提供了一个通用接口，可以在任何深度学习框架上运行模型。
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增强诗人:通过无限的学习挑战和解决方案的发明，无限的强化学习

瑞旺-
在我们现有的开放式学习研究的基础上，优步AI发布了Enhanced POET，这是一个包含改进雷竞技是骗人的算法的项目，允许更多样化的训练环境。
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优步数据科学领域的女性:2020年及以后用数据移动世界

艾米莉贝利-
2019年10月，优步举办了我们的第二届年度举行数据举行，展示了2019年的一些最有趣的数据科学挑战。
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优步Eats的食物发现:使用图学习增强推荐功能

Ankit耆那教徒的-
通过将图形学习技术与我们的优步聚合，我们在我们的平台上为食用者创造了更加无缝和个性化的用户体验。
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2019年，优步将登陆NeurIPS

马提亚Poloczek-
优步在加拿大温哥华举行的2019年NeurIPS大会上提交了11篇论文，并赞助了包括Women in Machine Learning (WiML)和Black in AI在内的研讨会。
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在ICCV，Corl和Iros 2019上了解Uber ATG

拉奎尔Urtasun-
参加ICCV，CORL或IROS 2019年？通过签出我们的研讨会，海报和keynotes来了解优步ATG雷竞技是骗人的最近的人工智能研究。
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用优步西雅图工程缩放机器学习的三种方法

Bea Schuster.-
2019年4月，在Uber西雅图举行的ML和人工智能会议上，我们的工程团队成员讨论了三种不同的方法来增强ML生态系统。
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介绍EvoGrad:一个基于梯度进化的轻量级库

Alex Gajewski.-
优步AI实验室发布了EvoGrad，一个用于催化基于梯度的进化研究的库，以及Evolvability ES，一个由该库支持的新的元学习算法。雷竞技是骗人的
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介绍柏拉图研究对话系统：灵活的对话AI平台雷竞技是骗人的

Alexandros Papangelis-
柏拉图研究对话系统使雷竞技是骗人的专家和非专家能够快速构建、训练和部署对话型人工智能代理。
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解决城市空中旅行问题:与Uber ATCP总监Francois Sillion的问答

韦恩·坎宁安-
作为巴黎的优先技术中心的负责人，Francois Sillion和他的团队负责支持Uber Air背后的研发，我们努力使用飞行器为我们的平台添加第三个维度。
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在优步(Uber)用机器学习获得模拟市场的洞见

Haoyang陈-
优步的市场仿真平台利用ML在无风险环境中快速原型和测试新产品特征和假设。
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解构彩票:零、符号和超级面具

海蒂周-
优步通过提出这些机制背后的解释并导出令人惊讶的副产品：超级掩码来构建彩票假设。
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介绍优步研究出版物网站雷竞技是骗人的

Zoubin Ghahramani.-
优步首席科学家宣布启动优步研究出版物网站，这是一个展示我们对研究社区贡献的门户网站。雷竞技是骗人的
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缩放数据科学：与优步弗兰钟的谈话

莫莉Vorwerck-
我们与数据科学总监弗兰·贝尔(Fran Bell)就Uber的机器学习以及她认为自己工作中最具挑战性和最有回报的地方进行了交谈。
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Horovod为Pyspark和Apache MxNet提供了支持以及更快的培训的其他功能

Carsten Jacobsen.-
Horovod在最新版本中增加了对更多框架的支持，并引入了新功能，以提高多功能性和生产力。
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Pyro被LF深度学习基金会接受为托管项目

Fritz Obermeyer.-
Pyro由优步于2017年创建，经Linux基金会深度学习技术委员会投票，成为最新加入优步基金会的孵化项目。
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Uber开源:Catching Up with Fritz Obermeyer and Noah Goodman from the Pyro…

莫莉Vorwerck-
我们与Pyro项目联合主管Fritz Obermeyer和Noah Goodman就开源人工智能软件在优步和其他公司的潜力进行了交谈。
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介绍Ludwig，一种免费的深度学习工具箱

Piero Molino.-
优步人工智能开发了一个无代码的深度学习工具箱Ludwig，让非专业人士更容易接触到深度学习，并使模型迭代周期更快。
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诗人:不断产生越来越复杂和多样化的学习环境和他们的解决方案通过…

瑞旺-
优步人工智能实验室推出了配对开放式开拓者(POET)，这是一种利用开放性来推动机器学习边界的算法。
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