1、TristeMars丶搁浅

2、 Sakura：樱花。

3、 Fairy：仙女

4、　　Habit(习惯)

5、报告人：马艳军(2022年最流行的网名英文)。

6、Nefertari(深渊)

7、joker_

8、摘要：AiForge是启智社区下的开源项目，启智AI协作平台即基于该项目搭建。AiForge提供了代码托管、数据集管理、模型管理及云脑任务等功能模块，全面支持AI开发流水线。本报告将分享AiForge的核心架构和技术体系，底层异构环境的支持；该项目如何支撑人工智能开源协作；并通过实例介绍开发者如何更好地使用该平台完成AI开发任务。(2022年最流行的网名英文)。

9、Againstconscience(违心)

10、 crush：短暂地热烈地但又是羞涩地爱恋。

11、Bubble(泡沫)

12、　　演绎、滥情ゝ

13、　　逢场作戏

14、 Waddles：怪诞小镇里的摇摇猪。

15、crazymiss(思之如狂)

16、宣传委员会

17、ins英文小众干净的网名带翻译

18、　　Love me well(爱我好么)

19、开源库是现代软件工程的基础设施。不同编程语言的常用开源库组成了庞大且增长迅速的生态系统(JavaScript/npm、Python/PyPI、Java/Maven、…)；于此同时，现代软件系统也深度依赖开源库，组成了错综复杂的软件供应链。开源库生态的繁荣极大地提升了软件开发的效率，然而频发的安全漏洞、供应链攻击、和可持续性失败为软件工程领域带来了新的挑战。本论坛邀请从事相关前沿研究的学者和工业界的相关专家，就前沿研究和实践给出报告，并设置专题讨论环节。本论坛为从事相关学术研究和技术开发的同行提供交流最新成果和探讨亟需解决的重大问题的平台，以期对相关研究和技术落地指出未来方向。

20、Tears(眼泪)

21、技术论坛

22、对话嘉宾：单致豪、万慧

23、　　微白世界

24、　　社会你九轩

25、Apache在中国论坛

26、Virus 病毒

27、Bus 站台的女孩■

28、　　爱恨随心

29、论坛主席：

30、论坛内容：

31、　　念念不忘

32、　　萌萌呆兔

33、　　笑望人非

34、 agony：极大的痛苦。

35、Deadly(致命的)

36、落荒而逃　яuηαωαγ°

37、　　〥﹎釖爺﹎ぃ

38、瑾年.Invader.

39、2022年8月20日

40、王 涛：开源社区激励机制分析与思考   

41、sincere(真心)

42、报告人：姜宁

43、红桃、方块代表白昼，梅花、黑桃代表黑夜。

44、　　仙女贩卖机

45、　　缥缈淡如风

46、　　深爱成碍

47、　　命蔠/mg鉒锭

48、　　人美骨子污

49、ー个亽の江湖

50、论坛摘要：

51、　　凉人ゐ暖颜凉

52、The future(未来)

53、醉凡尘￠ World1y

54、 Swilder：薄年。

55、章文嵩

56、lack of love(缺爱)

57、久了就旧了

58、荒年 Memory

59、　　不再畏惧Ta

60、摘要：随着ApacheTVM、LLVMMLIR等AI编译器相关的开源生态在近几年开始兴起，越来越多的AI开发者也逐渐从应用和框架层面专向更为底层的编译器基础设施中台。在本议题中，我们将介绍在启智OpenI社区中发起的有关AI异构硬件统一编程接口的倡议，我们如果构建植根中国的开源编译器基础设施生态，以及相关中远期规划

61、论坛内容：

62、Neither candidate 逾期不候

63、摘要：近年来，研究人员开始研究如何将神经网络应用到到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮。图神经网络不仅成为人工智能的热点技术方向，而且广泛应用在电商、生物医药等众多领域。虽然提出了很多图神经网络模型，但是在实际应用中仍然面临一些棘手问题：如何针对具体问题设计和选择合适的网络架构，如何为科研和工程人员提供可用的最新模型。本报告将介绍我们在图神经网络的设计空间方面的工作，为图神经网络的自动化奠定基础。另外，将介绍我们设计的两个开源库：异质图神经网络算法库OpenHGNN和图神经网络算法库GammaGL。

64、 Azure：蔚蓝

65、Trouble(麻烦)

66、论坛摘要：木兰开源社区开源项目孵化组、许可证治理运营组、地方投融资落地组等三个SIG组的工作进展情况，以及木兰社区后续规划。

67、　　南凉北暖

68、论坛主席：

69、　　我是糕富帅

70、　　谁人知红妆

71、↓↓↓

72、开源软件社区积累了大量代码、文档、开发历史等软件开发数据，同时在线软件开发论坛也积累了大量的软件开发问答信息，这些都为数据驱动的软件智能化开发提供了基础。近些年来，基于开源软件开发大数据的代码推荐与生成、软件开发问答、软件缺陷分析与修复、开发人员推荐等方面的软件智能化开发技术研究已经成为学术界的一个研究热点，同时也得到了企业的广泛关注。围绕这一主题，本论坛邀请了多位来自学术界和工业界的专家进行技术报告，同时围绕相关问题开展互动讨论，希望为数据驱动的软件智能化开发方面的研究者和实践者提供一个交流研究与实践成果、了解技术发展趋势的平台。

73、嗒咘溜Ю

74、 blue：因为每天爱你because love u everyday

75、彭 鑫：基于知识图谱的可解释代码推荐

76、多米诺、

77、来广州听会

78、 Felicity：发现生活中惊喜与美好的能力。

79、Appoint 约定

80、　　浪货界扛把子

81、　　恶魔女狱长

82、Mo Maek 莫陌

83、　　浅吟半夏

84、　　rining、爱恋

85、shopwang.net

86、你想要的，你想看的，你想听的

87、　　Love heart☀

88、　　很高冷不撩人