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软件特色

【视频】

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围绕交通、环保等智慧城市建设核心领域，西安市发布《项目需求和场景机会清单》，2024年以来分批次发布了62个项目需求、城市治理大模型等8大领域场景需求，引导科研机构和企业联合攻关，形成“技术创新方案+产业落地能力”的解决方案。同时，畅通“场景需求—科技创新—产业应用”链路，实现科技创新与产业创新发展双向赋能。

同时，西安市围绕数据“供得出、流得动、用得好、保安全”四个环节，采取“标准引领、平台创新、政策配套、生态筑基、产业聚集”的“五位一体”模式亚美手机app，全力推进“丝路数港”建设。当前，已上架1364个数据资源和产品，入驻262家数据企业，以数据要素流通激发科技创新与产业创新融合，初步构建数据产业发展新业态。

【多元】

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案情显示，罪犯王某星，男，1988年12月出生，户籍所在地湖北省老河口市。2013年3月14日，王某星因抢劫罪被湖北省老河口市人民法院判处有期徒刑十五年，并处罚金人民币1万元，刑期至2027年7月5日止。2013年4月3日，罪犯王某星被交付湖北省襄北监狱服刑（以下简称襄北监狱）。服刑期间，分别于2016年5月6日、2022年6月27日被襄阳市中级人民法院裁定减刑八个月、二个月。

襄阳城郊检察院以罪犯王某星在已裁定减刑的考核期内是否存在违反监规行为及监狱民警是否存在违法行为为重点，开展调查核实工作：一是调查核实罪犯王某星“借卡消费”问题。审查王某星减刑案卷中计分考核、立功奖惩、评审记录、原判刑罚及生效裁判中财产性判项的履行情况等材料，发现王某星虽然财产性判项已经履行完毕，但违反罪犯零用金管理要求，于2019年12月至2021年5月期间利用罪犯林某某、高某的账号，违规个人消费1.25万元。

襄阳城郊检察院根据调查核实情况，认为罪犯王某星使用他人账户消费、转账，违反了罪犯零用金管理制度，于2023年12月1日向襄北监狱发出《检察建议书》，建议监狱撤销罪犯王某星相关奖励及所获的减刑，并完善相关管理制度；认为民警谢某某、黄某某违反规定私自为罪犯传递物品，于2023年12月25日向襄北监狱发出《纠正违法通知书》，建议纠正处理；认为罪犯王某星存在请托民警传递信件或者物品等行为，不能认定确有悔改表现，于2024年1月24日向襄阳市中级人民法院发出《纠正不当减刑裁定意见书》，提出撤销减刑裁定的意见。

最高检表示，人民检察院在办理减刑监督案件时，应当加强对“借卡消费”、违规“捎买带”等违规违法问题的调查核实。既要审查罪犯交付执行后的一贯表现，也要审查罪犯的犯罪性质、具体情节、社会危害程度、原判刑罚及生效裁判中财产性判项的履行情况等；既要审查罪犯劳动改造、监管改造等客观方面的表现，也要审查罪犯思想改造等主观方面的表现。对“借卡消费”、违规“捎买带”、计分异常、奖惩不适当等违规违法问题，应当充分行使调查核实权，通过与刑满释放人员谈话、复听会见和亲情电话录音、数据对比、查看监控视频等方式，准确认定罪犯是否“确有悔改表现”。

【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。在读者冷启动阶段亚美手机app，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，无论阅读时长多长亚美手机app，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亚美手机app，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亚美手机app，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。

【极速】

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在此背景下，该奖项不能仅是表彰平台，更应通过理念引领、技术赋能、文化对话等路径，构建起跨越地域与文化的教育经验交流网络，成为全球教育创新的“实践实验室”与经验共享的“核心枢纽”。以问题为导向、技术为纽带、文化为根基，既为解决“数字扫盲”难题提供可落地的路径，也为使全球教育合作从理念共识走向行动协同。

刘续兵，孔子研究院副院长、研究员，《走进孔子》副主编，全国优秀社会科学普及专家，山东省社科理论重点研究基地“中外文明交流互鉴研究基地”首席专家。兼任国际儒学联合会理事、中华孔子学会理事、中国孔庙保护协会专家委员会副主任委员。长期从事文庙、文庙祭祀制度及儒家经典的研究和普及工作，出版著作10余部。

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