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软件内容

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5、画质革新打造，经典世界、人物全新登场

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软件特色

【视频】

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长三角铁路部门公布，今年铁路国庆黄金周运输期限自9月29日始，至10月10日止，为期12天。从订票情况看，长三角地区旅游流、探亲流、学生流出行需求将全面释放，客流将呈现出行总量大、持续时间长、高峰客流高等特征，部分区间和时段客流高度集中。据预计，长三角铁路客流最高峰日将出现在10月1日，当日预计发送旅客430万人次。

较去年国庆节期间运输临时旅客开行方案，今年的长三角铁路临时旅客列车开行方案中增开了62.5对，增幅达32%。为缓解直通热门方向运力紧张情况，长三角铁路部门在启用图定66对高峰线的基础上，计划安排加开热门方向直通旅客列车64对。针对管内客流占比较大的情况，长三角铁路部门在启用图定37对管内高峰线的基础上，向客流集中的上海、南京、杭州、合肥与周边城市间加开管内旅客列车195对，并将视客流情况，适时采取动车组重联、加挂车辆、普速列车卧代座等措施进一步增加运力。

节日期间，江苏计划投入道路客运运力2.9万辆，城市公共汽车5万辆，城市轨道列车6407辆；全省34个汽车客运站旅游集散中心开通景区直通车BG视讯，已累计开通旅游班线(公交)720条；计划增开铁路列车166对，其中沪苏湖高铁10对；全省运输机场稳定开通南京至悉尼、墨尔本等40条国际及地区航线，加密南京至吉隆坡等热门出境航线等。

【多元】

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国家气候战略中心战略规划部主任、研究员柴麒敏在大会现场见证了这一历史时刻。他说，这是我国首次提出碳达峰阶段后全经济范围、全温室气体净排放下降等一揽子应对气候变化目标，系统性构建了涵盖能源和产业转型、政策工具创新等多维度指标的行动纲领，标志着中国迈入了更加系统全面的低碳韧性发展新征程，并将为《巴黎协定》长期目标实现作出积极贡献。

柴麒敏认为，我国应对气候变化取得积极进展，为2035年国家自主贡献制定和实施奠定坚实基础。我国落实2030年国家自主贡献取得显著成效，积极稳妥推进碳达峰碳中和，单位国内生产总值二氧化碳排放持续下降，2024年非化石能源占一次能源消费比重达到19.8%，已提前完成到2030年风电、太阳能发电总装机容量（截至2025年6月底已达16.7亿千瓦）、森林蓄积量（已达209.88亿立方米）目标。当前中国已经构建了全球最大、发展最快的可再生能源体系，建成了全球最大最完整的新能源产业链，为全球提供了80%以上的光伏组件和70%的风电装备，推动风电和光伏发电项目平均度电成本近10年来分别累计下降超过60%和80%，创造了全球可再生能源领域46%的工作岗位，帮助其他国家实现更低成本的大幅减排。

中国是世界绿色发展和全球气候治理的坚定行动派和重要贡献者。张海滨说，自2000年中国宣布碳达峰碳中和目标以来，中国构建了全球最大、发展最快的可再生能源体系，建成了全球最大、最完整的新能源产业链，贡献了全球四分之一的新增绿色面积。中国应对气候变化的积极行动赢得了世界的高度肯定和广泛赞誉，发挥了良好的示范作用，为发展中国家实现绿色发展提供了新的选择。此次中国宣布新的国家自主贡献目标，以更大的力度应对气候变化，就像过去历次发布的国际承诺一样，将转化为具体的、更强有力的气候行动。这些行动既有力推动中国的应对气候变化进程，也将进一步强化全球层面的国际气候行动。

2035年是中国实现碳达峰之后迈向碳中和进程中的关键节点，柴麒敏说，2035年中国国家自主贡献与基本实现社会主义现代化和美丽中国的宏伟蓝图紧密衔接。该“1+3+3”的一揽子目标是基于中国国情、发展阶段和长期战略，并对照《巴黎协定》及全球盘点要求，在跨学科多模型综合评估比较和“1+14”专题研究严密科学论证的基础上，综合考虑经济增长、能源保供、产业链供应链安全等国际国内复杂因素影响，统筹发展与减排、需要与能力，尽最大努力制定的国家自主贡献。

柴麒敏分析称，新一轮国家自主贡献涵盖了能源、工业、建筑、交通、农林业等所有部门，贯穿生产、分配、流通、消费等各经济环节，并首次将甲烷、氧化亚氮、含氟气体等非二氧化碳温室气体都纳入了总量控制范围，历史性地实现了相对下降目标向绝对下降目标的转变，标志着应对气候变化工作向全经济领域、全链条综合治理纵深推进。

柴麒敏认为，到2035年，中国温室气体净排放较峰值下降绝对量预计将超过10亿吨CO2e，超过美欧达峰后五年下降绝对量之和，远超美国（6.3亿吨/9.4%）、欧盟（3.6亿吨/6.7%）、德国（1.1亿吨/7.8%）、英国（0.5亿吨/5.8%）、加拿大（0.4亿吨/4.9%）等发达经济体历史同期水平下降绝对量和下降幅度，符合《巴黎协定》将温升控制在2℃和1.5℃以内长期目标的减排路径及政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告情景范围，体现了前所未有的雄心与力度，也将指引中国未来十年的产业和技术发展路径。

【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BG视讯，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，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BG视讯，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BG视讯，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BG视讯，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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少年时期对科幻大片的着迷，在他心中埋下了探索人工智能的种子。如今，他专攻多模态大模型领域，目标明确：“青春就是要找到自己热爱的、有价值的方向，勇敢尝试，不懈努力。面对人工智能领域的‘卡脖子’难题，新时代青年理应勇担使命。我的目标是要聚焦那些能够落地、能应用的方向，做出真正能够解决实际问题的成果。这是我作为年轻人的责任，也是我的兴趣所在。”

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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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