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软件特色

【视频】

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9月22日，四川省眉山市仁寿县公交车司机李林在行驶过程中，突遇一块飞来的钢筋将前挡风玻璃击碎，玻璃碴刺入他双眼内。紧急时刻，他忍痛完成一系列操作，最终将公交车安全停靠在路边，保证了车上16名乘客的安全。 9月26日中午，新京报记者从仁寿县公交公司获悉，李林目前仍在成都一家医院住院治疗。 “教科书式”的应急操作据“仁寿公交”官方公众号，9月22日9时40分，李林驾驶16路公交车行至义和站附近时，一块突然飞来的钢筋击碎了前挡风玻璃，飞溅的玻璃碴刺伤了李林的双眼，使其视力几近失明。危急时刻，他凭借着过硬的职业技能和强烈的责任担当，完成了一系列“教科书式”的应急操作，成功将公交车安全停靠，确保了全车16名乘客的生命安全。 据车上乘客回忆，当时天气晴朗，路况平稳。突然，一声刺耳的 “砰” 传来，前挡风玻璃碎片向驾驶位飞溅而来。“当时我就坐在靠前的位置，亲眼看到玻璃碴一下子就溅到了司机师傅的脸上，尤其是眼睛部位，血从他的眼眶里不停地流下来，他瞬间皱紧了眉头，使劲睁开眼睛，看着特别痛苦。”乘客陈先生心有余悸地说道，“我当时很慌，以为要出事了。” 事发瞬间。视频截图尽管李林的双眼被玻璃碴刺痛亚投国际平台，视线迅速模糊，几近失明，但他强忍着剧痛，双手紧握方向盘，努力保持车身平稳，用眼角仅存的微弱视力，快速观察前方路况和后视镜，同时果断松开油门亚投国际平台，缓慢踩下刹车，将车速逐渐降低。 公交车最终平稳地停靠在了路边的安全区域。停车后，他又强忍不适，将手伸出窗外向对向驶来的公交车求助，并打开了车辆的双闪灯和前门，引导乘客有序下车，贴心嘱咐大家注意安全，等待后续的换乘车辆。直到确认所有乘客都安全离开车厢后，李林才在随后赶来的驾驶员和其他热心乘客的帮助下，前往附近的医院。 由于伤势过重，李林于22日下午被转送至成都的一家眼科专科医院治疗。 右眼伤势较重 9月26日下午，新京报记者从李林就诊的成都爱迪眼科医院获悉，李林抵达医院后，急诊医生立刻接诊并为其检查，发现他的右眼眼球破裂、前房积血、外伤性虹膜嵌顿伴玻璃体溢出、左眼内眦结膜下片状出血、结膜囊可见少许碎玻璃碴亚投国际平台，随即立即安排入院实施手术。 9月22日17时许，值班手术专家廖俊主任、杨丽源医师开始为李林实施“角巩膜裂伤缝合术+前房成型术”。由于眼内溅入大量细碎的玻璃碴，两位专家在显微镜下为李林清理碎玻璃碴、清理结膜囊、缝合角巩膜裂口、还原嵌顿全部虹膜、切除溢出玻璃体、注入医用凝胶恢复前房等。 手术历时2小时8分钟。廖俊主任介绍，李林左眼的伤势较轻亚投国际平台，下结膜囊内的少许玻璃碎片经过清理，未对左眼进行二次伤害，目前术后视力仍能达到1.0。 “但他的右眼伤势较重，因为眼睛破裂，眼内容物已经溢出，经过紧急手术之后，还要分几个阶段进行康复治疗。第一阶段的治疗算是成功的，目前他右眼伤口愈合良好；但目前角膜仍有水肿，且并发外伤性白内障，后续还会再进一步检查眼底情况，根据他的病情按计划进行治疗。”杨丽源医师表示，在手术过程中，最难的是清理眼内的碎玻璃碴。 9月26日下午，医院相关工作人员告诉新京报记者，该院院长、华西医院眼底玻切手术奠基人胡玉章教授带队会诊后认为，李林术后情况良好，感染基本控制，视网膜没有脱离。“右眼眼球完全能保住，视力今后可以恢复。主要是角巩膜缘伤口缝线，导致角膜散光较重，拆线后会好些，继续观察中。”新京报记者 吴淋姝 编辑 杨海 校对 陈荻雁

列车继续向北。一排排“磕头机”映入眼帘——我们来到了新中国第一个大型油田。70年过去，克拉玛依不仅仍是我国重要的石油石化产业基地，如今更是新疆重点建设的新型工业化城市。远处，一幢幢造型独特的现代建筑鳞次栉比，高性能数据中心正在它们之中悄然运行，支撑着新疆云计算、人工智能和大数据处理等前沿产业高速发展亚投国际平台，也助力克拉玛依大步迈向“算力新城”。

就连最艰苦的塔克拉玛干沙漠，也有了新变化——2022年亚投国际平台，和若铁路建成，世界首条环沙漠铁路线画出壮丽圆环；2023年，塔里木盆地高速公路环线全面建成；2024年，3046公里生态屏障全面“合龙”，给塔克拉玛干沙漠系上了“绿围脖”；今年7月，塔里木盆地装上了电力“能量环”，为南疆的用电保障再加一层保险。

【多元】

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“雪龙2”号、“极地”号双船在楚科奇海台、加拿大海盆和北冰洋中央区域完成了海洋环境综合考察、载人深潜保障等任务，在冰边缘区多学科综合调查、气-冰-海立体协同观测等方面取得重要进展。一是两船在高纬海域开展协同作业，提升了北冰洋考察同步观测能力，填补了北冰洋高纬海区观测数据空白，为提升海洋环境预测预报能力提供支撑。二是长期准实时监测浮冰漂移过程以及冰下水文和生态变化，为进一步揭示北冰洋多圈层季节性演变及其内在机理提供支撑。三是首次按不同水深梯度和时间尺度布放多套海底生物影像观测系统，获取了多要素、多层次、多时空尺度的冰边缘区调查数据；多次捕捉到次表层叶绿素的极大值现象，增进了对北极“海雪”形成机制的理解，为深入研究北极冰边缘区生态系统对海冰消退的响应奠定基础。

【互动】

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当前，韩国部分地区特别是首尔明洞、大林洞等地不时发生针对中国人的示威游行，中韩双方都对此明确反对。希望中国游客保持高度警惕亚投国际平台，增强自我保护意识，同当地政治集会保持距离，勿公开发表政治言论，谨慎前往人员示威游行场所，留意集会引起的交通管制。如遇意外情况请保持冷静，避免同示威游行人员发生言语和肢体冲突，确保人身和出行安全。

【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亚投国际平台，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亚投国际平台，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亚投国际平台，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亚投国际平台，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亚投国际平台，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、爱好等信息亚投国际平台，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。此外亚投国际平台，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亚投国际平台，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，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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