当地时间 5 月 10 日上午，出行巨头 Uber 在纽交所挂牌上市，Uber 崛起背后的技术文化，也是众多专家们研究的对象之一，本文将和大家盘点下 Uber 都开源了哪些项目
项目 GitHub 地址 Star 6063
deck.gl ，是由 Uber 开源的基于 WebGL 的可视化图层。用于React 的 WebGL 遮罩套件，提供了一组高性能的数据可视化叠加层。为数据可视化用例提供测试、高性能的图层，如 2 维和 3 维的散点图、choropleths 等。
项目 GitHub 地址 Star 5590[……]
这是一份非常详实的备忘单，涉及具体内容包括：
Altair 的另一个美妙之处就是，我们可以从现有的图表中创建新的图表。例如，我们现在要加入新的数据 income，我们唯一需要做的就是告诉 Altair：用 income 作为y轴，代码如下所示：
如果想添加数据提示的功能（tooltip，鼠标悬停在数据上时，会显示该数据的详细信息），只需要增加一行代码：
本文首先从 4 个方面（张量、生成模型、序列学习、深度强化学习）追踪深度学习几十年的发展史，然后再介绍主流的 26 个深度学习模型。
主要按最早研究出现的时间，从 4 个方面来追踪深度学习的发展史。
如何将我们的数据以更好的形势呈现出来？擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包，比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2，但它不支持 Python；以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib，一个很强大的可视化库，不过它的局限也非常严重，制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具—— Altair，一个 Vega-Lite 的包装器，也许这些概念你都还不没了解过，接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
ggplot2 是 R 的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。然而不幸的是，ggplot2 并不[……]
微软亚洲研究院（MSRA），刚刚送出最新一批 AI 资源和福利。
在“中国高校人工智能人才国际培养计划” 2019 国际人工智能专家论坛暨 2019 微软新一代人工智能开放科研教育平台合作论坛，MSRA 面向高校提供最新的人工智能技术、工具、科研成果，以及数据集。
在新一代人工智能开放科研教育平台的合作框架下，微软开放了自身人工智能领域的数据集供合作高校在科研和教育工作上进行引用，如微软机器阅读理解（MS MARCO）、微软研究院社交媒体对话语料库、18K 数学文字题测试集 SigmaDolphin 等。
高校也通过平台贡献了各自在多个领域的数据[……]
5 月 6 日，人工智能学院院长周志华教授在微博上分享了最新出炉的《南京大学人工智能本科专业教育培养体系》（简称《培养体系》），这是南大在 AI 本科专业人才培养方面的初步探索成果，还成为了国内第一本 AI 本科专业教育培养体系的著作。[……]
2019 年两会政府工作报告，正式提出了 “智能+” 的重要战略：“深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能。”
如何把握从 “互联网+” 向 “智能+” 的演进？如何理解智能经济的经济学含义？如何感知 “智能+” 向社会经济各个领域、各大产业的扩散进程？如何想象智能时代的就业与生活？智能化又将给经济治理带来哪些机遇和挑战？
鉴于社会各界对 “智能+” 的广泛关注，2019 年 3 月 12 日，阿里巴巴研究团队发布了关于 “智能+” 的重磅报告：《从连接到赋能：“智能+” 助力中国经济高质量发展》。报告从四个方面展开：
随着机器学习算法和技术的进步，出现了越来越多需要在多台机器并行计算的机器学习应用。然而，在集群计算设备上运行的机器学习算法目前仍是专门设计的。尽管对于特定的用例而言（如参数服务器或超参数搜索），这些解决方案的效果很好，同时 AI 领域之外也存在一些高质量的分布式系统（如 Hadoop 和 Spark），但前沿开发者们仍然常常需要从头构建自己的系统，这意味着需要耗费大量时间和精力。
UC Berkeley AI 研究院内的研究员，发布的分布式系统 Ray。开发者称，Ray 专门为人工智能应用设计，通过这款框架，运行于笔记本电脑上的原型算法仅需加入数行代码就可以转化为高效的分布式计算应用。近[……]
