会员服务
Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。
FAIR Jupyter: a knowledge graph approach to semantic sharing and granular exploration of a computational notebook reproducibility dataset
Arxiv
0+阅读 · 4月19日
Explainability in JupyterLab and Beyond: Interactive XAI Systems for Integrated and Collaborative Workflows
Arxiv
0+阅读 · 4月2日
Leveraging Speculative Sampling and KV-Cache Optimizations Together for Generative AI using OpenVINO
Arxiv
0+阅读 · 4月9日
SuperNOVA: Design Strategies and Opportunities for Interactive Visualization in Computational Notebooks
Arxiv
0+阅读 · 3月28日
Surface-based parcellation and vertex-wise analysis of ultra high-resolution ex vivo 7 tesla MRI in neurodegenerative diseases
Arxiv
0+阅读 · 3月28日
Building Efficient Universal Classifiers with Natural Language Inference
Arxiv
0+阅读 · 3月22日
Reconciling Conflicting Data Curation Actions: Transparency Through Argumentation
Arxiv
0+阅读 · 3月13日
A Flexible Cell Classification for ML Projects in Jupyter Notebooks
Arxiv
0+阅读 · 3月12日
Cieran: Designing Sequential Colormaps via In-Situ Active Preference Learning
Arxiv
0+阅读 · 2月25日
Unlocking Insights: Semantic Search in Jupyter Notebooks
Unlocking Insights: Semantic Search in Jupyter Notebooks
Arxiv
0+阅读 · 2月20日
Using the IBM Analog In-Memory Hardware Acceleration Kit for Neural Network Training and Inference
Arxiv
0+阅读 · 1月26日
Towards Automatic Translation of Machine Learning Visual Insights to Analytical Assertions
Arxiv
0+阅读 · 1月15日
Building Efficient Universal Classifiers with Natural Language Inference
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月29日
Adaptive Differential Evolution with Diversification: Addressing Optimization Challenges
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月22日
Operationalizing Assurance Cases for Data Scientists: A Showcase of Concepts and Tooling in the Context of Test Data Quality for Machine Learning
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月8日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top