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软件特色

【视频】

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在农村生活污水治理方面，海南省水务部门推进农村生活污水问题设施动态“清零”，已完成17348个自然村治理，治理率由2024年年底的80.1%提高至今年8月底的84.9%。同时，按照“退出一批、优化一批、修复一批”的原则整改问题设施，截至8月底，排查发现的3269处问题设施已完成整改2918处，整改率达到89%。

在水环境综合治理方面，海南省持续推进劣V类水体和黑臭水体治理。王晓霞介绍，南洋河、佛罗溪2条顽固V类水体，1—8月水质改善为Ⅳ类；消除农村黑臭水体4条；新增的6条城市黑臭水体已于6月底完成工程建设，预计10月完成销号。此外，全省完成水土流失治理面积54.6平方公里，打造生态清洁小流域10条，31条河流生态流量保障实施方案已编制完成，其中7条河流10个断面纳入国家考核，达标率100%。

【多元】

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接收到基层治理工单后，驻区综治中心法官何术清迅速安排特邀调解员与住建委、属地综治中心共同化解矛盾纠纷。特邀调解员通过“背对背”方式，一方面向业主释明小区东口不具备开放条件的客观情况及业主应负全责的认定，另一方面向物业指出车库出入口双向车辆交会存在安全隐患，物业应加强管理。最终，双方逐渐从情绪的漩涡中走出，业主同意自行承担损失，物业给予一定补偿并承诺后续将通过安装广角镜、派专人巡查等方式加强安全管理。

此次纠纷的成功化解是平谷区综治中心实体化运行的生动实践，也是法院立足指导调解职能，携手联动综治中心多元解纷合力，提升各解纷主体矛盾纠纷化解法治化水平的实际行动。去年以来，平谷法院深入参与区综治中心规范化建设，有序推进诉讼服务团队与专职调解团队双入驻。经其他入驻单位化解不了的纠纷，可以通过12368热线向法院“吹哨”，法院将无缝链接指导调解、诉调对接等职能，实现矛盾纠纷分层过滤、高效化解、依法办理。

接到镇综治中心求助后，张贺珍立即联合镇政府实地勘界、查阅档案、走访老干部，厘清历史沿革和地方惯例。了解到当地有“七分水面三分帮”的习惯，她组织双方重新协商，从法律、政策、乡规民约入手阐明鱼池和“帮子”的不可分性，最终确定新的承包面积计算方式，即确定承包和补助面积为水面和“帮子”面积之和，纠纷成功化解。

平谷法院紧抓镇街综治中心这一基层治理关键节点，通过特邀调解员巡回下沉镇街，实现“直接去基层调解”到“指导帮带调解”的转变，将政法职能下沉到基层治理一线，以“手把手”实践教学赋能基层矛盾纠纷自主化解和治理能力提升。该项工作全面开展以来，巡回调解员已指导调解155件，成功86件，成功率达55.48%，还开展了多场次的专题调解培训和普法讲座。

接到网格员报送的纠纷线索后，村综治中心立即响应。村委会联合人民调解员进行调解，由驻网格的法院干警进行法律指导。法院干警从法律角度，充分阐述了相邻不动产的所有人或使用人行使权利应当尽量避免对相邻的不动产权利人造成损害。因安装光伏板侵害了邻居的采光权和通风权，邻居有权要求排除妨害。矛盾双方最终握手言和。

【互动】

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此次大会以“推动中医药高质量走向世界”为主题，汇聚来自中国内地及港澳台地区、东南亚等“一带一路”共建国家和地区的近500位专家学者、行业及企业代表，包括20余位院士、国医大师、岐黄学者，以及超过130家参展机构。大会通过稀有中药材展览、中医药文化体验、中医药产品展销、名医讲座等多元形式，展现中医药的实用价值与发展前景，吸引“政、产、学、研”各界代表参与，共商中医药国际化发展的新路径与新机遇。

香港特区政府政务司司长陈国基致辞表示，特区政府积极配合国家战略，全力推动中医药高质量发展。香港第一份《中医药发展蓝图》将于今年年底公布，为中医药发展勾画清晰愿景、制定具体策略。展望未来，香港将继续在中医药医疗服务、人才培育、科研创新和文化推广等方面，贯彻国家推动中医药发展的政策，为中医药提质发展贡献力量。

25日上午和下午，分别举行了两场“2025紫荆中医药国际峰会”。两场峰会云集海内外专家学者、业界代表，分别从国际合作、中西协同、跨文化研究大三巴注册，以及医院建设、产业标准化、区域合作等角度分享见解，进一步丰富大会的国际视角。当晚，在中环大会堂美心皇宫，逾200位专家学者、行业领袖出席了大会举办的“药食同源”晚宴。

【极速】

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今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？

目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。

不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题大三巴注册，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长大三巴注册，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。

这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。

在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包大三巴注册，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。

目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。

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故事情节让我着迷

我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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