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标签：ai.

Omphalos，优步的并行和语言可扩展时间序列反向工具

罗伊杨-
Uber Engineering创建了omphalos，我们的新的反垄断框架，以实现跨语言预测模型的高效可靠的比较。
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SBNet：利用激活块稀疏性加速卷积神经网络

蒙友仁-
Uber ATG多伦多开发出稀疏的块网络（SBNET），是Tensorflow的开源算法，加速我们的3D车辆检测系统的推断，同时降低计算成本。
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Cota：通过NLP和机器学习改善优步客户服务

华溪郑-
在本文中，优步工程介绍了我们的客户痴迷票务助理（COTA），这是一个新工具，将机器学习和自然语言处理模型在客户服务中施加服务，帮助代理商提供改进的支持体验。
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一年的评论：2017来自优步开源的亮点

Brian Hsieh.-
随着我们接近新的一年，优步开源从2017年重新访问一些超级工程最受欢迎的项目。
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审查年度：2017来自Uber Engineering Blog的亮点ti8 竞猜雷竞技app雷竞技到底好不好用

Molly Vorwerck.-
在新的一年中响起，优步工程博客分享了我们2017年的一些编ti8 竞猜雷竞技app辑选择。雷竞技到底好不好用
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欢迎深度神经发展的时代

Kenneth O. Stanley-
通过利用神经发展来培训深度神经网络，优步AI实验室正在开发解决方案，以解决加强学习问题。
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来自优步合作伙伴活动矩阵的收集洞察力与基因组双板和机器学习

清峰-
Uber Engineering的合作伙伴活动矩阵利用Biclustering和机器学习，以更好地了解我们的驱动程序应用程序的用户体验的多样性。
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欢迎Peter Dayan到Uber Ai Labs

Zoubin Ghahramani.-
抵达现在：优步首席科学家Zoubin Ghahramani介绍了优步AI Labs的最新团队成员，屡获殊荣的神经科学家Peter Dayan。
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工程更可靠的运输运输与超级机器学习和AI

Chintan Turakhia.-
在本文中，我们突出了优步利用机器学习和人工智能如何在规模上解决工程挑战。
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优步AI实验室开放消息来源Pyro，一种深刻的概率编程语言

诺亚古德曼-
Pyro是一种开源概率编程语言，将现代深入学习与贝叶斯建模，以获得AI的工具第一方法。
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使用优步ATG工程百万英里之旅

Poornima Kaniarasu.-
优步ATG的Poornima Kaniarasu股票她如何在自动驾驶车辆背后开发机器学习技术的方式。
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遇见Michelangelo：优步的机器学习平台

遇见Michelangelo：优步的机器学习平台

杰里米·赫尔曼-
Uber Engineering推出了Michelangelo，我们的机器学习服务系统，使团队能够轻松构建，部署和运行ML解决方案。
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在我们的技术日展示优步背后的工程

斯蒂芬妮罗奥-
由我们的Ladyeng集团赞助的Uber Palo Alto办事处的日龙活动展示了Uber Engineering的技术工作，以及领导和建立这些项目的人。以下是一些结果的演示文稿。
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