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软件详情

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软件内容

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软件特色

【视频】

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严格规范招生行为，全面落实属地招生和“公民同招”政策，严禁省属、省会城市高中违规面向县域掐尖招生。合理确定县中招生计划奥门威奥门威斯人，严禁无计划、超计划招生，严禁空挂学籍、跨区域抢挖生源。要求各地树立和践行正确政绩观，不得下达升学指标或以升学率考核下一级政府、教育部门、学校，坚决纠正片面追求升学率倾向，落实学校办学自主权，激发办学活力。

【多元】

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2025年8月18日1时46分，尚某某驾驶云J号牌小型轿车沿江勐高速由澜沧县往思茅区方向行驶，当其驾车行驶至江勐高速K151+400M时，其所驾车与冯某某驾驶的云J号牌轻型多用途货车尾部发生碰撞，碰撞后云J号牌小型轿车偏离原行驶路线再次与道路南侧加宽车道隧道墙壁碰撞，造成尚某某受伤、两车不同程度受损、路产受损的道路交通事故。

2025年8月19日4时22分，张某某驾驶云D号牌小型轿车沿麒麟北路由南向北行驶至白石江公园东门对面路段时，袁某某拖行装载物品的小拖车沿麒麟北路东侧机动车道由南向北拖行，该车前部与袁某某及小拖车相撞奥门威奥门威斯人，造成小拖车及装载物品、袁某某随身物品及云D号牌车辆受损，袁某某受伤经医院抢救无效于当日死亡的道路交通事故。

2024年8月8日17时12分，那某驾驶粤A号牌小型轿车载5人由砚山往富宁方向行驶至广昆高速K971+600M路段时，车辆碰撞道路中央隔离栏后停于左侧车道内，车上驾乘人员自行转移至右侧应急车道内。17时20分，赵某岗驾驶冀E号重型半挂牵引车行驶至该路段，在避让粤A号牌车辆过程中发生侧滑，致车辆尾部碰撞位于应急车道内的2人，造成2人死亡的道路交通事故。

【互动】

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9月25日傍晚，中山陵园管理局、南京市公安局、南京市交通运输局发布《钟山风景名胜区交通优化提升措施的通告》，决定从10月1日起，对陵园路（梅花谷路至四方城东路段），以及陵园路其他路段、梅花谷路、博爱路、博爱东路、博爱西路等实行交通管控措施。其中，工作日9：00-17：00，节假日、双休日8：30-17：30，陵园路（梅花谷路至四方城东路段）实行“步行道”管理：节假日、双休日禁止所有车辆通行（残疾人机动轮椅车除外），工作日允许景区内接驳车辆、残疾人机动轮椅车通行，禁止其他车辆通行。寒暑假等客流高峰时段参照节假日、双休日规定执行。    

24日晚，钟山风景名胜区官网发布“公众意见采纳情况公告”，表示听证会现场收到意见合并21条，向社会征求意见以来共收到意见合并24条，内容较为集中，与听证会意见基本一致。公告称，采纳大多数公众提出的分时段管控建议，已按节假日、双休日、工作日、寒暑假等明确差别化管控措施；采纳大多数公众提出的优化接驳线路的建议，已完善外围公交串联、内部接驳线路，方便公交、地铁抵达，换乘接驳进入景区。另外，采纳大多数公众提出的允许残疾人机动轮椅车通行的建议，该类车型不受管控措施限制；采纳大多数公众提出的预约系统优化的建议，在预约系统中对内部单位、居民开辟专门报备通道等。

【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模式奥门威奥门威斯人，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，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，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奥门威奥门威斯人，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奥门威奥门威斯人，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奥门威奥门威斯人，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，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奥门威奥门威斯人，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奥门威奥门威斯人，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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