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标签:地图

Uber的科学：通过映射来推动优步的骑士技术

Molly Vorwerck.-
数据科学总监Dawn Woodard认为出行时间预测是优步最有趣的地图问题之一。
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通过Catchme提高优步的映射精度

岳海徐-
Catchmaperror（CatchMe）是一个系统，它在Uber的地图数据中自动捕获错误，并使用驱动程序应用程序匿名GPS追踪。
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Uber的开源:见见Alex Sergeev, Horovod项目负责人

Molly Vorwerck.-
我们坐在Horovod项目领先地位，Alex Sergeev，讨论他对开源的道路以及最令人兴奋的是超级分布式深度学习框架的未来。
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在优步与米开朗基罗的缩放机器学习

杰里米·赫尔曼-
Uber建造了Michelangelo，我们的机器学习平台，2015年。三年后，我们反映了我们在优步和沿途吸取的经验教训的旅程。
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优步应用显示地图的照片

应用客户反馈：NLP和深度学习如何改善优步的地图

春辰科-
为了改进我们的地图，Uber Engineering通过自然语言处理和深度学习分析客户支持门票，以识别和更正不准确的地图数据。
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H3:优步的六边形层次空间指数

Isaac Brodsky.-
优步开发了H3，我们的开源网格系统优化乘坐价格和调度，使地理空间数据可视化和探索更容易，更高效。
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从美丽地图到可操作的见解：介绍kepler.gl，优步的开源地理空间工具箱

山他-
Kepler.gl是由Uber的可视化团队创建的，是一个开源数据不可知论，高性能基于Web的基于大规模地理空间可视化应用程序。
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重新思考GPS:优步的下一代定位工程

丹尼Iland-
优步的传感，推理和研究团队发布了Android手机上的GPS软雷竞技是骗人的件升级，从而显着提高了城市环境中的位置准确性。
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庆祝优步班加罗尔的技术

Disha Pancholi-
为了纪念国际妇女节（3月8日），Uber Bancholi，Uber Bangalore Engineering的网站经理，坐在办公室的成员，讨论其作为妇女的经验。
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在UBER及更远的情况下导航工程面试过程

在UBER及更远的情况下导航工程面试过程

马特迪克森-
以前所未有的规模开发挑战？首先，了解掌握优步的技术面试过程所需的内容。
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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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印度可靠的交通：符合优步班加罗尔工程

Disha Pancholi-
在本文中，优步班加罗尔工程的成员讨论了在为印度的规模建立可靠的运输系统 - 及以后的作用。
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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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优步与太阳共乘:追踪2017年日食

山他-
Uber Engineering的数据可视化团队使用其Deck.GL和Voyager可视化平台来在2017年8月21日的日志中映射骑行者行为。
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开放源Deck.GL 4.0：Uber Engineering的高级数据可视化框架

Nicolas Garcia Belmonte.-
Uber Engineering eguts deck.gl 4.0，我们的开源数据可视化框架的最新版本具有增强的地理空间探索，重新归档的代码库和更全面的文档。
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