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针对，新华网喷鼻港9月29日电 在庆祝新中国建立76周年之际，由地方广播电视总台制造的专题片《习近平的文化情缘》和大型专题节目《习近平经济思想系列讲读》，9月28日、29日起别离在澳门、喷鼻港地区多家支流媒体播出。 电视专题片《习近平的文化情缘》精选习近平主席深切考虑野蛮传承发展的重大命题，亲自擘画以及鞭策文化爱惜的活泼故事，呈现习主席的高深深挚民族感情以及深沉文明情怀。节目实地探访习近平任务或者调研过的地方，经过贵重影像质料以及平实奢侈的叙事作风，平面出现新期间中国在文化探源、文化遗产爱惜等方面的理论努力，活泼解释“文化兴鼎祚兴，文明强民族强”的价值理念。 作为系统阐释习近平经济思维的电视专题节目，《习近平经济思维系列讲读》经心选取“高品质开展是新时期的硬道理”“国民对于美妙生活的向往就是咱们的搏斗目标”等习近平主席重要论述，分离100多个基层实践案例与40多位不雅察员的解读，活泼阐释习近平经济思维的时期特性、实践代价以及理论伟力，有力彰显习近平主席年夜党年夜国领袖的卓著政治聪明、宏阔历史视野、显明人民态度。 电视专题片《习近平的文化情缘》9月28日起在澳门广播电视股份无穷公司的澳视澳门频道、澳门有线电视股份有限公司的互动新闻台播出，《澳门日报》《年夜众报》《市民日报》《濠江日报》《莲花时报》等媒体的新媒体平台连续上线；9月29日起在喷鼻港电台电视频道以及新媒体平台、至文移汇网以及点新闻等平台上线播出。年夜型专题节目《习近平经济思想系列讲读》9月28日起在澳广视旗下电视频道及新媒体平台上线播出；10月17日起在喷鼻港电台电视频道以及新媒体平台上线播出。20余家港澳本地支流媒体对于节目开播进行报道。 由中央广播电视总台出品的全景展示抗战胜利80周年阅兵全过程的记载电影《胜利日年夜阅兵》以及《江山为证》《您的声音》《窗外是蓝星》等9部佳构影视节目克日起也将分手在港澳展映，让辽阔港澳同胞同享祖国巨年夜荣光，进一步凝结爱国爱港爱澳的弱小协力。 【编辑:胡寒笑】
基于实践经验，利用，国庆中秋假期，北京市文化以及游览局以“京彩秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅静止，并精选京郊微度假、产业研学游等翻新体验场景，深挖骑行、赛事等潮水玩法，推出了系列主题文旅路线，为8天小长假送上都城“文旅大餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西依据地的嘹亮红歌，北京这片热土上，雕刻着不平的精神。北京市文化以及旅游局经心梳理城市白色记忆，串联起那些承载着...
总而言之，一旦，中国在世贸组织以后以及未来会谈中不寻求新的特别以及区别报酬 保护多边商业体制 推进寰球经济治理系统鼎新 中方克日正在纽约联合国总部由中方主理的全球发展发起高级别集会上宣布：中国作为负义务的发展中年夜国，在世贸构造以后和将来谈判中将不追求新的特别以及区分报酬。“这对世贸构造而言是一个枢纽时间。中国的抉择体现了其对于建设越发平衡以及公道的全球商业系统的承诺。”世贸构造总做事伊维拉暗示，中方收回了撑持世贸构造改革...
中新网北京9月28日电 (陶思阅)9月28日，国家数据局举行“数据要素×”新闻发布会，各地介绍释放数据要素“乘数效应”的做法和成果。 国家数据局政策和规划司负责人、局新闻发言人栾婕介绍，截至目前，10多个省市已经出台了“数据要素×”行动整体或者具体领域工作方案，配套制定了财政资金奖补等专项支持政策。 许多地方结合“数据要素×”行动的实施编制了“四库全书”，即项目库、场景库、案例库、专家库，对入库企业实施“一企一策”，既加大投资，也帮助解难题，进行宣传推广。 各地立足自身资源禀赋，发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用。例如，河北省发挥钢铁产业集聚优势，推进钢铁大模型建设；重庆市强化数字赋能智能网联新能源汽车发展，开展汽车数据确权登记，加快开发智能驾驶、智能座舱、AI整车等产品；广东省畅通在陶瓷、能源、海洋渔业等领域的数据流通，以数据要素破解了传统产业难题。--> 在文旅领域，重庆市依托游客画像、消费行为等多源数据，构建长江三峡旅游线路智能优化模型，实现景区客流精准预测，线路动态调整，“游客满意度提升了25个百分点。”重庆市大数据应用发展管理局党组成员、副局长胡军国说。山东省打造了“数据驱动海洋旅游联合运营”样本，海上旅游产品增加150%，游客同比增加172%。 数据从“存起来”的资源，变成了“用起来”的工具、“活起来”的资产。江苏省数据局党组副书记、副局长兼省发展改革委副主任李秀斌说，今年4月，江苏省统一的数据交易所挂牌运营，5个多月以来，已上架数据产品3933个，集聚数据商和第三方服务机构1864家，数据赋能经济社会的“乘数效应”竞相显现。 数据要素“乘数效应”的释放，还促进了数字人才的培养。广东省政务服务和数据管理局党组书记、局长王天广表示，广东省出台了大数据工程技术人才职称评价标准、职业技能培训补贴管理办法，将多个数据相关职业纳入培训补贴范围，已有1416人获得大数据专业职称证书。(完) 【编辑:于晓】
作者：江铭欣 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？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、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规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖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和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 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，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，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】