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OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node\\_regression任务支持连续值预测。新版本重点优化文档体系与复现路径，统一模型接入规范，强化基于DGL的模型体验，并新增辅助skill便于用户运行与贡献。推荐环境为Python3.11、PyTorch2.4.0、DGL2.4.0+cu121，用户可通过GitHub或pip安装。

dgl-ascend0.0.3版本发布，由北邮GAMMALab联合华为昇腾团队开发，实现DGL图神经网络库在昇腾NPU上的适配运行。新版本支持950PR+CANN9.1.0编译，新增10+算子，修复2969个测试用例，适配60+基础模型。提供pip安装和源码编译两种方式，并给出GCN训练示例。后续计划扩展PyG适配和更多模型支持，同时招募开发实习生。

OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node\\_regression任务支持连续值预测。新版本重点优化文档体系与复现路径，统一模型接入规范，强化基于DGL的模型体验，并新增辅助skill便于用户运行与贡献。推荐环境为Python3.11、PyTorch2.4.0、DGL2.4.0+cu121，用户可通过GitHub或pip安装。

OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node\\_regression任务支持连续值预测。新版本重点优化文档体系与复现路径，统一模型接入规范，强化基于DGL的模型体验，并新增辅助skill便于用户运行与贡献。推荐环境为Python3.11、PyTorch2.4.0、DGL2.4.0+cu121，用户可通过GitHub或pip安装。

OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node\\_regression任务支持连续值预测。新版本重点优化文档体系与复现路径，统一模型接入规范，强化基于DGL的模型体验，并新增辅助skill便于用户运行与贡献。推荐环境为Python3.11、PyTorch2.4.0、DGL2.4.0+cu121，用户可通过GitHub或pip安装。

OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node\\_regression任务支持连续值预测。新版本重点优化文档体系与复现路径，统一模型接入规范，强化基于DGL的模型体验，并新增辅助skill便于用户运行与贡献。推荐环境为Python3.11、PyTorch2.4.0、DGL2.4.0+cu121，用户可通过GitHub或pip安装。

文章总结： OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node_regression任务支持连续值

文章总结： OpenHGNN0.9版本发布，新增10个异质图神经网络模型，覆盖节点分类、链路预测、推荐等任务，并新增node_regression任务支持连续值

D-Link DGL-5500存在多个漏洞（CNVD-2014-03081）CVE编号
N/A利用情况
暂无补丁情况 N/A披露时间 2014-05-19漏