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软件内容

1、VIP特权上线送，享受最爽的游戏体验

2、随着已征服领土的增多，解锁特殊加成。

3、全新的图鉴里可以看见更多新的口袋妖怪。

4、丰厚十足的奖励，风格迥异的高性能座驾等待你的入手。

5、画质革新打造，经典世界、人物全新登场

6、在我的水族箱饲养你所钓来的宝贝鱼儿!

软件特色

【视频】

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中国工程院院士、华南农业大学教授罗锡文，中国科学院院士、广州大学教授张景中，中国工程院院士、中国科学院南海海洋研究所研究员、南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)主任张偲等科学家25日走进广州南沙12所学校，围绕数学、物理、海洋科学等领域开设科普讲座，用生动的案例、通俗的语言带领学生探索科学奥秘。

启动仪式后，“少年π”科普品牌的首场系列活动——“百名科学家·π课堂”拉开帷幕。罗锡文院士走进广州市南沙东涌中学，带来以《从刀耕火种到无人化生产——水稻生产的昨天、今天和明天》为题的科普报告。罗锡文院士以“一粒稻谷”作引，回溯了农具与耕作方式的迭代：从1.0的原始锄犁到4.0的智能无人农场，勾勒出水稻生产跨越数千年的升级曲线。

俄罗斯工程院外籍院士、华南理工大学原校长刘焕彬走进广州大学附属中学南沙实验学校，为学子们带来了一场题为《亲近AI拥抱未来》的科普讲座。他通过生动的案例展示了AI在医疗、交通、教育、制造等领域的广泛应用，并特别介绍了其团队研发的“工艺大模型”在造纸、陶瓷等传统行业中的成功实践，为企业带来显著效益与绿色转型。(完)

【多元】

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7月30日晚，巷口派出所民警在巡逻时发现一名躲在墙角哭泣的学生。民警立即上前安抚其情绪。经了解，女孩来自单亲家庭，因与母亲在交友问题上发生矛盾九游国际，一气之下离家出走。民警将她带回派出所休息。“巷小美”警务服务室的民警叶沅琼及时为她进行心理疏导，并联系其母亲到场。经过沟通协调，母女俩最终敞开心扉，重归于好。

据悉，“爱心100”公益团队作为巷口派出所温情触角的重要延伸，通过“警察+志愿者”双重身份，构建起“需求发现+特色协作”帮扶机制。民警在日常案件办理中主动识别困难群众，依托社区走访精准锁定帮扶对象，联动公益组织提供经济援助、生活物资等全方位支持，让救助更具温度与实效。2025年以来，已累计为29户困难家庭提供帮扶服务。

“‘巷小美’警务服务室是我们推进预防警务的一项重要举措。”巷口派出所所长王中华介绍九游国际，该所选派已取得国家二级心理咨询师证的社区女民警驻守“巷小美”警务服务室，及时为有需要的人群提供心理咨询、沙盘游戏治疗、特殊学生家访以及涉校纠纷调解等服务，让预防警务有力度更有温度。警务服务室运行两年来，已为20余名未成年人及其家庭提供经济、生活上的帮助。

不仅如此，巷口派出所还建立了“巷安”网上警务室，与辖区各小区业主微信群、物业群及企事业单位内部群实现“跨群互动”，实时推送防火、防盗、防骗等安全宣传信息，在线接受群众咨询与求助，并根据治安态势动态指导小区业主加强自防，物业及企事业单位保安开展联防。今年以来，辖区盗窃车内物品、故意损毁财物等可防性侵财类案件发案率同比下降47.3%，刑事立案数持续下降。

【互动】

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近年来，广东大力推进实施“百县千镇万村高质量发展工程”，并作出建设“环南昆山—罗浮山县镇村高质量发展引领区”的重要部署。这片连接着广州、深圳两大城市的引领区，面积近5000平方公里，优质的自然人文环境孕育出了红色文化、山水文化、客家文化等多元璀璨的岭南文脉，是以文化为引领打造生态文旅示范区的一方热土。

【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九游国际，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。一般来说九游国际，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模式九游国际，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，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。例如九游国际，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，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模式九游国际，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天的扶持流量包九游国际，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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