Uber于2018年11月15日举行了首次开源峰会，邀请了专家在大数据，可视化，机器学习和前端Web领域贡献的一些项目的开源社区成员进行演讲申请楼。
开始Uber Open Summit 2018，吉姆·泽姆林（Jim Zemlin），执行董事Linux基金会，提供了一个主题演讲，概述了开源软件的好处以及使用它的许多行业。Uber AI首席科学家Zoubin Ghahramani结束了这一天，最后的主题演讲涵盖了人工智能的进步和挑战。
在旧金山举行的为期一天的活动包括三首曲目，里面有有启发性的演讲，包括有关如何应用开源项目的实用提示，例如Fusion.js，，，，Horovod，，，，pyro，，，，kepler.gl，，，，H3， 和Jaeger。Uber的主持人，高级研究工程师Fritz Obermeyer，软件工程师雷竞技是骗人的Nadiia Dmytrenko，可视化尼古拉斯·加西亚·贝尔蒙特（Nicolas Garcia Belmonte）和高级软件工程师Xiaoji Chen的主持人分享了他们的知识，这些知识是通过每天在生产环境中在生产环境中与这些项目合作而建立的知识。
以下视频选择了Uber Open Summit 2018的概述。请查看Uber工程YouTube频道有关我们活动的更多信息。
吉姆·泽姆林（Jim Zemlin）的主题演讲
Highlighting the news of Uber’s Gold membership in the Linux Foundation, Executive Director Jim Zemlin led the Uber Open Summit with the first keynote of the day, showing how open source software benefits and enables an increasingly wide array of industries, along with the role of newly-minted open source program offices at many companies.
Pyro - 深度通用概率编程
高级研究工程师雷竞技是骗人的Fritz Obermeyer讨论了Pyro如何作为现代，贝叶斯机器学习的平台以及其富裕，稳定的工具集，用于开源社区开发的概率机器学习研究。
缩放React组件库 - 构建Uber的新设计语言
软件工程师Nadiia dmytrenko对Uber在UI平台中的使用方式进行了基础讨论，定义了设计模式和组件的解剖结构。
高级可视化的城市计算
可视化负责人尼古拉斯·加西亚·贝尔蒙特（Nicolas Garcia Belmonte）涉及在Uber开发的开源可视化技术可用于了解城市现象甚至预测城市未来的方式。
甲板上的浏览器中的大规模地理空间可视化
高级软件工程师Xiaoji Chen通过现实世界中的示例提供了有关Deck.GL的核心概念和能力的动手研讨会，展示了此WebGL驱动的数据可视化框架如何帮助我们了解城市中的运输。
Horovod：在5行Python中分布深度学习
高级软件工程师Travis Addair展示了如何在任何深度学习框架中编写的单个GPU培训脚本，并将其扩展以有效地在数百个GPU上使用Horovod上的几行代码。
Petastorm：直接从Apache Parquet格式的数据集对深度学习模型的培训和评估
Uber ATG的高级软件工程师Yevgeni Litvin解释了与传感器衍生的大型数据集合作的困难，以及Patastorm如何使这些数据可用于深度学习模型。
与Zoubin Ghahramani的主题演讲
Uber AI首席科学家Zoubin Ghahramani发表了封闭的主题演讲，依靠他在人工智能方面的丰富经验，不仅展示了它可以做什么，而且还表现出了一些挣扎的领域。Uber通过研究和开源项目（包括Pyro和Horovod）为机器学习做出了贡献。雷竞技是骗人的
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