农文旅融合绘出故乡枝江“好景物”
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近期，中新网南京9月29日电 (周勇)近日，由南京台湾青年守业学院主理的2025年两岸青年AI年夜健康交流与产业协同活动在南京江宁启动，吸收了来自两岸青年创业者、医疗科技专家及各界家产代表50多人到场。活动现场。周勇 摄 活动现场，“万能医生”AI年夜衰弱治理体系成为关注焦点。参会者通过特性化健康评估、智能问诊摹拟等交互环节，亲身感觉AI在疾病预防、远程诊疗中的操作潜力。台湾青年史京祐在体验后表现：“这套系统对医疗技术具备紧张意思，期待能将该AI年夜健康经管零碎向两岸推行。” 在随后停止的财产协同交换会上，与会人员就AI医疗数据合规、中医药行业智能化等议题展开交换。台湾青年林芯泽表示，本次展现的AI年夜衰弱办理体系患上到两岸青年高度评估，他打算将该零碎复制到上海、广东横琴等地，经过区位上风，搭建两岸青年正在伶俐医疗范围的翻新创业平台。 流动主办方表现，希望经过AI年夜安康打点系统展现、实地参访与家当对于话，推动两岸共绘聪慧医疗进展蓝图，共同摸索野生智能与大衰弱财产协同创新路径。(完)--> 【编纂:李岩】
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其实，作者：江铭欣 本年七月，起点中文网进行了建站以来最年夜的旧书举荐算法改革，收费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展现的“流量包形式”。这一改革在作者中激发极年夜反响以及宽泛评论辩论，由此也引出一系列关节却缺少议论的问题：甚么是网文的引荐算法？推举形式的变革为奈何此重要？PK形式是甚么？流量包形式又是甚么？ 举荐算法正在网文中的使用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效处置了长尾网文的散发与供应。收费平台番茄小说往常日活跃用户近亿，远超付费浏览平台，基本就在于以推荐算法为外围内容的散发模式。是以，原以编纂、经营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出特性化推荐功能。 与短视频等平台的内容引荐零星一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层以及工程层构成。数据层主要剖析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘法则，天生举荐结果。网文平台使用较多的两种引荐算法是基于内容的推举以及协同过滤。基于内容的引荐依附对于网文自身特征的剖析，经过赋予内容的范例与标签，联合读者的偏偏好信息，推荐与读者兴趣附近的网文。例如，历史数据发明读者喜爱看规则怪谈范例的网文，算法就将更多和正直怪谈相干的网文举荐给读者。协同过滤引荐算法则不剖析内容自身，次要依靠读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到以及读者A相似的读者B，给读者A保举读者B看过然而读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到旁不雅两个差别网文的用户群体，经过剖析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则停止合并推荐。平常推荐系统都会混淆以上的算法，按照用户操作行动选择分歧的引荐策略，无操纵时用热门默许推荐，少许操纵时用基于内容的引荐，交互充足多时用协同过滤举荐。工程层则是对上述数据和推选的解决、排序、评估与优化。--> 现在支流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N展望义务”为核心，以“点击展望事情”为帮助来实现海量作品的个性化引荐。即结适用户的浏览时长、留存率等指标猜测用户点击某本小说的多少率，按照推算出的引荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或者更新后，会根据其差别特征进入差别的内容候选池，当用户拜访保举feed(即推举信息流，如番茄小说的首页引荐和终点中文网的猜你喜好)时，管事端就会申请推选，体系便会凭据用户特点从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排挤的小量级网文，会依据算法模子的预估推荐分来排序，偶然也会加之广告或者平台力推的内容，在混排后展示为用户阅读页面的推荐feed，由此完成一次引荐。一般来说，猜你喜爱等个性化推举feed有数目限制，一直刷就没有断新。但榜单类推荐资本位的展示数无限，排序只能选取top-N。登程点中文网此前的新书引荐位PK形式，即由4轮PK以合作推荐位(一轮“后劲旧书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书须要轮轮升级能力取得更多推荐。动身点之外的付费平台虽未明确标注其引荐为PK形式，但年夜致道理相同，面对于有限的资本位只能曝光推举分排序前线的作品。 不难发明，不管是以上哪类推荐算法，都需建设在肯定数据上能力停止举荐。新读者、新网文或新类型会因缺少汗青行动数据，无奈准确启动本色化引荐的状况。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，网文平台会积极聘任新注册读者或者一段光阴未利用的读者供给反应，包括性别、年龄、天文地位、兴趣等信息，以创立读者兴趣画像。全体平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，患上到用户在其余平台的行为数据。此外，通过用户的登录装备、时间、地点IP也可取得局部用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大局部平台会应用混合引荐算法，先是供应年夜众化、抢手、高分的网文内容兜底，再凭据读者的初启行动(如停止、点击、浏览)数据，用基于内容的举荐算法给读者推荐他过往没有雅看过的、相似的内容。等用户的底子属性较为完美，有更多的交互数据后，共同协同过滤算法为读者供给更多元的网文内容。比方，新用户登录番茄小说平台，填写用户名以及性别为女，首页推举就会出现较多今世言情女频网文热点年夜众范例文和《十日终焉》等番茄小说独家高分文，没有同范例的网文也会适度曝光让读者抉择。如果用户点击霸道总裁文，无论浏览时长多长，番茄平台都会鄙人一次推荐feed革新后推荐更多现代言情文以及霸道总裁文。后续也会根据读者相似度以及网文相似度，对于海量网文停止协同过滤算法推荐，为读者引荐更多新鲜且能够感兴趣的网文。 这次起点中文网的革新主要针对于网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，固然内容本身有一些关头词标签特色，但因为新书不效户表达过行为，推荐零碎无法判定网文的黑白，也没有知道将正在候选池中的旧书推荐给谁，且新书的自然推选分排序因为偏偏后也难以曝光。而患上不到用户交互数据，就简单导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因而，年夜部分网文平台都是强迫保举零碎给新网文肯定的流量曝光，等有了用户针对于这篇网文本身的用户行为，引荐零碎再更有针对于性地举荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推选系统中常说的boost。它指的是正在推荐分上削减或者淘汰一个数，多由经营以及编纂在推荐系统中非自然操作，应付新作、冷门作品以及优良作品会举行boost增分，从而进步推举量，对于低质作品也会deboost减分。普通来说，举荐零碎已经经在最优用户体验指标上给到每一部作品稳当的推荐量，惟独在出于冷启动以及作者生态角度等营业需要时会患上当boost运营。由于新书的前期暴光不比较精准的共性化推选，boost实际上是正在丧失用户体验的基本上做引荐，因此新书的曝光周期以及总体流量也会被管制在肯定额度。 在资本位和曝光值流动的条件下，终点中文网做了两种新书保举机制的尝试。原有的四轮PK形式，会担保新书起码有一轮推荐，即曝光正在起点客户真个“后劲新书”中，一轮最长曝光周期为七天，升级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品举荐”，如二轮PK失败则基础再没有曝光能够，除了非联系编纂复活上推。升级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮升级则暴光在新书推荐中位置最好、流量最年夜的“小编力荐”。这类模式让不一致级的上推会患上到不同程度的暴光，PK升级多的作品可取很多次曝光以及更优的引荐位，PK升级少的作品则可能一轮游，因为无推荐而苦苦坚持创作或者快速切书。新的流量包模式则是没有牢固推选位，为更多新书供给了长周期的候推举荐以及更多资本位暴光或者许。如新书入库作品首次亮相后，会供给试水期和培养期流量保举。新书在七天试水期中平均取患上流量扶持，再依据作品体现获患上差别档的流量包boost。优秀作品会获患上更低档次的放量流量包boost，显露欠佳的旧书也不会被雪藏，也能在哺育期患上到延续21至42天的搀扶流量包，让引荐系统以及新书新人有更多试错和调解的可能，也必然作者适度追求前期流量而侵害前期成长。 现在各内容行业举荐系统的推荐道理、算法、流程都年夜致一致，只是因为贸易形式的分歧，番茄小说等免费平台对于野生智能推荐有相对充裕的放权，终点中文网以及晋江文学城等付费平台则有更多的编辑野生参预。整体而言，开航点中文网这次新书举荐算法变革，概况上是将PK形式变成流量包形式，本质则在于对于新书培养周期的拉长以及不限资源位向野生智能共性化推荐的让权，旨在鼓动作者和作品更加重视长期效益而非短期长处。 (作者系中山年夜学中国现现代文学硕士钻研生) 【编纂:叶攀】
好比，经常，中新网重庆9月27日电 (记者 钟旖)第十四届中国风物园林教导年夜会、2025年全国风光园林业余学位钻研生教育年会27日正在西南年夜学揭幕。 本届大会以“鼎新创新·协同融合”为主题，是我国风物园林教导范围两项紧张学术活动的首次联合举办，旨在深入交换教育教学革新后果，探索学科扶植新门路，推动产学研用深度融合，服务国家生态文明扶植和美丽中国计谋。图为第十四届中国风物园林教导年夜会、2025年天下风光园林业余...
