氧化钙催化臭氧化处理高浓度硝基苯类废水的研究，廖敏会，陈际达，本文选用氧化钙作为非均相催化臭氧化的催化剂，用于降解硝基类废水。研究结果表明：氧化钙能催化臭氧产生更多的羟基自由基，使得

Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated Accelerated Processing Units (APUs). This fully-revised edition includes the latest enhancements in OpenCL 2.0 including: • Shared virtual memory to increase programming flexibility and reduce data transfers that consume resources • Dynamic parallelism which reduces processor load and avoids bottlenecks • Improved imaging support and integration with OpenGL Designed to work on multiple platforms, OpenCL will help you more effectively program for a heterogeneous future. Written by leaders in the parallel computing and OpenCL communities, this book explores memory spaces, optimization techniques, extensions, debugging and profiling. Multiple case studies and examples illustrate high-performance algorithms, distributing work across heterogeneous systems, embedded domain-specific languages, and will give you hands-on OpenCL experience to address a range of fundamental parallel algorithms. Updated content to cover the latest developments in OpenCL 2.0, including improvements in memory handling, parallelism, and imaging support Explanations of principles and strategies to learn parallel programming with OpenCL, from understanding the abstraction models to thoroughly testing and debugging complete applications Example code covering image analytics, web plugins, particle simulations, video editing, performance optimization, and more

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Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构”的关键，即无法探索到不同节点之间，监督标签之间的联系，而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子，学术网络图，它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类

Mining Heterogeneous Information Networks: Principles and Methodologies. Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery

低速HFR的双变量生成 编写的一种的纸面码。 消息 DVG的扩展版本在IEEE TPAMI 2021中发布（ ），其代码在发布。 新发布的扩展版本比该版本具有更强大的性能。 先决条件 Python 2.7 火炬0.4.1和火炬视觉0.2.1 训练发电机 下载已在MS-Celeb-1M数据集上进行预训练的LightCNN-29模型（ ）。 训练发电机： sh run_train_generator.sh 请注意，这是我们原始代码的简化版本： 1.消除了论文中的多样性损失和对抗性损失。 2.分布对齐损失由最大平均差异（MMD）损失代替。 训练期间生成的结果将保存为./results 。 从噪点生成图像 使用训练有素的生成器来采样100,000个配对的异构数据： Python val.py --pre_model './model/netG_model_epoch_50_iter_0

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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。