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软件特色

【视频】

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9月26日，住房城乡建设部信息中心主办的数字住建应用与发展大会在宁夏回族自治区中卫市召开。大会以“贯彻落实中央城市工作会议精神，深入推进数字住建创新与发展”为主题，围绕贯彻落实中央城市工作会议精神、加快推进数字住建建设、做好“十五五”数字住建建设规划编制工作等内容进行了深入交流研讨，汇聚了各方发展共识，凝聚了行业协同合力。

会议集中学习了中央城市工作会议精神，交流了公共数据资源开发利用实践经验，实地观摩了中卫市云展馆和当地一家国家级一体化算力数据中心。围绕当前数字住建建设进展情况、现存问题，聚焦破解数字住建建设难点痛点堵点，从城市治理网格化数智化创新、全域数字化转型、数据资源体系建立等方面，结合理论创新与实践案例进行务实讨论。

与会代表纷纷表示，下一步将以习近平总书记关于网络强国的重要思想和关于加快数字中国建设重要指示精神为指引，深入学习贯彻中央城市工作会议精神，落实住房城乡建设重点工作部署，持续深入推进《“数字住建”建设整体布局规划》实施，更好地满足人民群众对高质量居住、新科技赋能、好服务保障的需求，更好地满足城市管理、运行、监督需要。同时，聚焦数字住建工作主线，深化需求调研、强化应用研究、发掘典型场景、推广优秀案例、完善指导评估，全力推动数字住建工作实现跨越式发展，为助力住房城乡建设高质量发展注入新活力、增添新动能。

【多元】

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同时，持续加大典型案件曝光力度，今年以来，全国税务系统分类分级曝光了300余起涉税违法案件，从曝光加油站偷油偷税，到网络主播、MCN机构偷税骗补，再到“新三样”行业骗享税费优惠、涉税中介机构违法违规……这不仅释放出税务部门维护公平公正经济税收秩序的坚定态度，也为守法经营者筑牢权益保护屏障，持续推动税收法治公平落地见效。

及时澄清不仅是消除误解，更是守护合法企业的生存发展空间。面对不实举报对经营主体商誉和经营的冲击，税务部门快速核查，依法对核查后未发现问题的检举事项出具无问题稽查结论，尤其是对网上实名不实举报和恶意举报等侵害守法者合法权益的案件，第一时间通过官方渠道主动发声澄清，及时为守法者“正名”，为合法经营主体营造清朗的舆论环境。

“不实举报不仅会误导公众，更会让守法企业陷入‘舆论漩涡’，影响合作、融资等正常的经营活动。”施正文指出，及时主动发声澄清，既是对守法企业合法权益的有利保护，也是对“职业举报人”牟利行为的精准打击，通过清晰传递“举报需属实，造谣不得逞”的鲜明信号，切实遏制不实举报，为企业筑牢诚信经营、公平竞争的法治屏障。

【互动】

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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，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百家乐赌博大全，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，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百家乐赌博大全，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，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百家乐赌博大全，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。

【极速】

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有记者提问：日前，在第80届联合国大会高级别周期间召开的中国、俄罗斯、巴基斯坦、伊朗四国外长阿富汗问题非正式会议发表了《联合声明》。声明提及，“四方强调阿富汗的主权、独立和领土完整应得到尊重，坚决反对那些对阿富汗当前局面负有责任的国家在阿富汗及本地再建军事基地，这无助于地区和平稳定”。有舆论认为，上述内容是对美国总统特朗普希望夺回巴格拉姆军事基地的言论作出的回应。请问中方对此有何评论？

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