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软件特色

【视频】

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中国围棋协会主席常昊在致辞中称赞女子围甲联赛自2013年诞生以来，已从单纯的竞技舞台蜕变为融合竞技、文化、公益与时代责任的标杆品牌，先后推出名校行、一带一路·美丽中国行、红色之旅、扶贫·我们在行动，寻根中国·遇见名城，百年华诞·致敬经典、乡村振兴·美丽中国等主题。本届联赛以乡村振兴·文旅融合为主题，正是响应国家“跟着赛事去旅行”号召的生动实践。希望通过围棋这座桥梁，将体育赛事带入景区、街区、商圈，以棋促旅，以旅兴棋。

根据赛程，从9月26日起，本届女子围甲联赛连着进行三轮比赛，第十轮比赛对阵：成都银行VS江苏国缘V3，山东平原桃花开VS上海清一，广东围棋协会VS杭州智运学校，北京棋院VS杭州云林决破，上海星小目VS浙江体彩。焦点对局有：唐嘉雯六段VS李思璇六段，陆敏全六段VS於之莹八段，李赫六段VS方若曦五段，芮乃伟九段VS潘阳四段等。

【多元】

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此次走访并非“泛泛而谈”，而是聚焦商户经营中的高频法律痛点提前谋划。干警们前期精心梳理《中华人民共和国民法典》中合同订立、债务履行、侵权责任等核心条款，以及《中华人民共和国消费者权益保护法》中与商户日常经营紧密相关的内容，形成针对性普法清单。走访过程中，采取“一对一精准讲解+行业集中答疑”的模式，根据不同商户业态定制普法内容：针对餐饮商户，重点解读食品安全责任划分标准与消费投诉处理流程，反复强调食材采购台账规范记录、票据妥善留存的重要性，从源头规避经营风险；面向零售商户，深入普及商品退换货的法律边界，结合常见纠纷案例提醒口头协议的潜在风险，指导商户通过书面约定明确权责；围绕超市、批发店等业态，细致讲解买卖合同签订要点、货款催收的证据固定方法，现场示范如何拟定规范的简易合同条款，帮助商户堵住法律漏洞。

“客户拖欠货款半年多，怎么通过法律途径要回？”“员工没签劳动合同要离职，现在反过来要赔偿，该怎么处理？”面对商户提出的一个个实际问题，干警们没有简单“给答案”，而是结合近期审结的同类典型案例，从法律关系分析、证据收集要点、维权路径选择等方面提供“一站式”指引，让商户不仅知法，更懂用法。同时，干警们还现场推广“人民法院在线服务”平台，手把手教学网上立案、先行调解、在线庭审等操作流程，详细说明线上纠纷解决渠道的低成本、高效率优势，帮助商户打破“打官司难、打官司贵”的认知误区。活动现场，共发放《商户法律风险防范指南》等宣传资料20余份，解答合同纠纷、劳动争议、消费维权等各类疑问10余条，切实为商户纾困解难。

此次“送法进商户”活动，不仅让法律知识从“纸上”落到“实处”，更让司法服务从“法庭内”延伸到“经营中”，有效拉近了司法与市场主体的距离。下一步，洞嘎人民法庭将持续聚焦商户需求，把“进商户”走访变为常态化服务，推动司法服务从“被动响应诉求”向“主动靠前服务”转变，通过精准普法、高效解纷、便捷服务，为辖区商户营造安全、稳定、有序的法治经营环境，为区域经济持续健康发展注入更多司法动能。

【互动】

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16进8轮次，世界排名第9位的肖国栋对阵世界排名第57位的苏格兰球手安东尼·麦克吉尔。比赛中，肖国栋虽然在首局通过多次上手拿到81分获胜，但难掩状态低迷。麦克吉尔在此后的比赛中掌控局面，很快就凭借上佳手感扳回一局，随即又以单杆105分拿下第三局实现局分反超。第四局，肖国栋单杆打出52分将比分扳成2比2，但麦克吉尔在第五局又以单杆87分拿到赛点。第六局，肖国栋在打出单杆64分的局面下被对手逆转，最终以2比4不敌麦克吉尔，无缘八强。

【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，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)数据牛宝体育·官方入口，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，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牛宝体育·官方入口，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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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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