Heterogeneous Network Representation Learning: A Unified Framework with Survey and Benchmark 由于现实世界中的对象及其交互通常是多模态和多类型的，因此异构网络被广泛用作传统同构网络（图）的更强大、更真实和更通用的超类。同时，表征学习（又称嵌入）最近得到了广泛的研究，并被证明对各种网络挖掘和分析任务是有效的。在这项工作中，我们的目标是提供一个统一的框架，以深入总结和评估现有的异构网络嵌入（HNE）研究，包括但不限于一般的调查。由于已经有了大量的HNE算法，作为这项工作的第一个贡献，我们提供了一个通用的范例，用于系统地分类和分析各种现有HNE算法的优点。此外，现有的HNE算法虽然大多声称是通用的，但通常在不同的数据集上进行评估。由于HNE的应用优势，这种间接比较在很大程度上阻碍了将改进的任务性能正确地归因于有效的数据预处理和新颖的技术设计，特别是考虑到从实际应用数据构建异构网络的各种可能方式。因此，作为第二项贡献，我们从不同来源创建了四个基准数据集，这些数据集具有关于规模、结构、属性/标签可用性等的各种属性，以方便和公平地评估HNE算法。作为第三个贡献，我们仔细地重构和修改了实现，为13种流行的HNE算法创建了友好的界面，并在多个任务和实验设置中对它们进行了全面的比较。

表征学习为各种人工智能领域提供了一种革命性的学习范式。在本次调查中，我们研究和回顾了表征学习的问题，重点是由不同类型的顶点和关系组成的异构网络。这个问题的目标是自动将输入异构网络中的对象（最常见的是顶点）投影到潜在的嵌入空间中，这样网络的结构和关系属性都可以被编码和保留。然后可以将嵌入（表示）用作机器学习算法的特征，以解决相应的网络任务。为了学习表达性嵌入，当前的研究进展可以分为两大类：浅层嵌入学习和图神经网络。在对现有文献进行彻底审查后，我们确定了几个尚未解决的关键挑战，并讨论了未来的方向。最后，我们构建了异构图基准以促进对这个快速发展的主题的开放研究。

A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources 异构图 (HG) 也称为异构信息网络，在现实世界中无处不在；因此，HG 嵌入旨在在低维空间中学习表示，同时保留下游任务（例如，节点/图分类、节点聚类、链接预测）的异构结构和语义，近年来引起了相当大的关注。在本次调查中，我们对 HG 嵌入方法和技术的最新发展进行了全面审查。我们首先介绍了 HG 的基本概念，并讨论了与同构图表示学习相比，HG 嵌入的异质性带来的独特挑战；然后我们根据他们在学习过程中使用的信息系统地调查和分类最先进的 HG 嵌入方法，以解决 HG 异质性带来的挑战。特别是对于每一种有代表性的HG嵌入方法，我们都进行了详细的介绍，并进一步分析了其优缺点；同时，我们还首次探索了不同类型的 HG 嵌入方法在现实工业环境中的变革性和适用性。此外，我们进一步介绍了几个广泛部署的系统，这些系统已经证明了 HG 嵌入技术在解决具有更广泛影响的实际应用问题方面的成功。为了促进该领域的未来研究和应用，我们还总结了开源代码、现有图学习平台和基准数据集。最后，我们探讨了 HG 嵌入的其他问题和挑战，并预测了该领域的未来研究方向。

对《Heterogeneour Computing with OpenCL 2.0 (Thrid Edition)》英文版的中文翻译

Green Air-Ground Integrated Heterogeneous Network in 6G Era.pdf

mining heterogeneous information networks for principles and methodologies hanjiawei 编写的关于异构信息网络的方面的理论书籍

开源fft实现论文 gearshifft – The FFT Benchmark Suite for Heterogeneous Platforms

(1)ASN.1 Complete.pdf (2)ASN.1 Communication between Heterogeneous Systems.pdf

冷启动用户推荐，该文章发表于ICONIP-2020

Building Mega Data Center from Heterogeneous Containers