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从运营策略，虽然，国庆中秋假期，北京市文化以及游览局以“皮蛋秋韵 双节同庆”为主题，推出2400余场特色文旅活动，并精选京郊微度假、产业研学游等创新体验场景，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“文旅年夜餐”。--> 主题文旅路线 【重温峥嵘光阴】 从卢沟桥的滔滔硝烟到平西根据地的响亮红歌，北京这片热土上，雕刻着没有平的精神。北京市文明以及旅游局经心梳理都会红色影象，串联起那些承载着...
大约，“小张，2号机器手出现些成绩，贫苦帮助看看。”下战书2点，辽宁沈阳一家半导体公司车间里，组长找到张秒。 “好嘞！这就来。”设施工程师张秒7月刚入职，话不多，行动快，来到机器手前，指尖在控制面板上轻点多少下，蹙眉思虑一番，再丈量偏偏移隔绝距离，改动代码参数……几回尝试后，终究见效。“嗡——”机器手从新启动，精准运行起来。 张秒是今年的高校应届结业生，本科就读于沈阳航空航天年夜学。原本学机器设想制造的他，平常能到这家企业负责设施工程师，负责产业呆板人调试事情，离不停业余转换培训。 那是客岁底，暑假前，学校领导员发了一条通知：沈阳新松智能制造职业培训学校开办业余转换培训，行将到学校宣讲，培训内容是机器人示教编程，感意见意义的同学能够报名到场，免费！--> “去听听！说不定找工作多条路呢。”张秒和多少名同学参与后越听越起劲，就地报了名。 天天上午进修理论，下午实练习练。“教我们的教师都是沈阳新松机器人公司的职工，经验丰厚。年夜家边学边练，还操纵机器人进行比赛。”张秒说，培训地点以及学校距离不近，地铁单程要1个多小时，但他以及同学们天天对峙参训，尽管辛苦，却很空虚，“放寒假时，咱们还在培训班左近合租屋子，就为了上课更方便。” 3个月的培训过去，功夫不负有心人，张秒顺遂经由历程呆板人示教编程专项职业本领考核，在简历上添上这项新技艺，也为本身的就业路添了更多能够。不久后的一次校招，他的简历被企业选中。通过口试，张秒顺遂入职，“很感谢这次培训，让我有了更多选择，能找到自己感兴味的任务。” 分歧于张秒，往年毕业于辽宁省交通高等专科学校的郑义谋，则是在业余培训完毕后，经培训班教员引荐，顺遂待业。 郑义谋原本的业余是软件技术，“临近毕业，求职几回碰壁，恰好往年初辽宁省华瑞职业技术培训黉舍来黉舍宣讲，收费供应短视频创作和全媒体运营培训，我就报名试试。”3个多月的培训结束后，他顺利考取互联网营销师职业证书。 培训班教师还为每一人量身定制就业布局、点窜简历、引荐就业岗位。“先生举荐我到沈阳飞联智选电商有限公司，当短视频编导。我口试经过，一毕业就上岗了，咱们培训班30多人都找到了不错的工作。”郑义谋笑道。 更多职业技能，更多失业能够。2009年开端，辽宁省启动业余转换及技能提升培训名目，主要面向因业余限定和技能水平难以实现待业的高校毕业生，现在参训条件逐步扩张，应届结业生在校时期可一边到场专业转换及技巧提升培训，一边考取职业证书。 “咱们瞄准财产倒退所需，更新设置数字经济、智能制造等需要量年夜、失业远景好、青年接受度高的培训专业，展开培训，帮助高校毕业生高品质精准就业。”辽宁省人力资本和社会保证厅相关卖力人说，今年，辽宁共肯定培训业余27个，依靠“就来辽”平台等载体发布培训信息资本，鼓励各市适当调整培训周期，打造最长不凌驾6个月的“短平快”名目，延长求职赋闲周期，并对培训机构赋与差同化补助。 技能照亮前程。辽宁打造“岗位需求+技能培训+技能评估+赋闲效劳”名目化培训体系，校企合作联动培训，挖潜扩容就业岗位，不断拓宽高校结业生技能就业、技巧成才、技能增收之路。 【编辑:刘阳禾】
与此同时，因此，很多人体检往往检查同样的多少个基础项目。实正在，分比方年龄段体检偏重点年夜相径庭。怎样从年龄的角度迷信选择体检项目呢？ 差别年龄段体检“必查项”有哪些？ 30—40岁人群 “三高”是体检重点 30岁先人体各项机能虽处于顶峰情况，但这个岁数段的人遍及任务压力大、应酬多，饮食习气不科学以及运动量短缺，轻易发胖。--> 这一期间要重点存眷血压、血糖以及血脂变革，若有十分需立刻调解。 专家倡议 每一半年检...
中新网武汉9月27日电 (卢琪)随着十一假期临近，湖北省博物馆文物展厅内观众摩肩接踵，文创柜台前排起长队，即便在工作日，热度依然不减。图为湖北省博物馆内，观众观看曾侯乙编钟。 张畅 摄 26日，走进湖北省博物馆，“镇馆之宝”曾侯乙编钟陈列于独立展厅，恢弘而庄重，“明星文物”越王勾践剑展柜则前围满了观众。展厅另一侧，文创店内游客络绎不绝。店员介绍，被称为“小胖剑”的越王勾践剑毛绒版，一经推出即在网络走红；新近亮相的“蒜鸟”手持越王勾践剑和吴王夫差矛，引得游客争相购买。 “这些文创以博物馆核心藏品为原型，承载文化内涵、地域特色及旅程回忆，吸引游客深度探访这个城市。”正在参与2025海外华文媒体武汉行的老挝资讯网副总经理杨芳说。图为越王勾践剑。 张畅 摄 作为国家历史文化名城、长江文明核心承载地，近年来武汉各类博物馆纷纷创新服务与体验，“圈粉”市民及游客。从辛亥革命博物馆的XR大空间项目《穿越·汉阳兵工厂》，中国建筑科技馆的《芥子须弥·开化——高平开化寺宋代建筑与壁画数字艺术展》，到武汉琴台钢琴博物馆以AR、VR技术打造的沉浸式音乐会，武汉文博场馆成为新型旅游吸引地。 今年9月，武汉发布“武汉博物馆之旅”地图，串联50家场馆打造4条主题线路，市民持“打卡护照”可兑换权益，扫码还能为文物数字化“蓄力”，让观展从“参观”变“参与”。图为湖北省博物馆内，观众观看文物展陈。 刘康 摄 随着武汉文博场馆人气持续攀升，“为一座博物馆奔赴一座城”蔚然成风。从晴川阁武汉大禹文化博物馆的“夜游+非遗演出”、湖北省博物馆与东湖的“观展+生态”线路，到江汉关博物馆的“数字化全域导览”，文化旅游正从文博场馆延伸至自然景观、人文街区，“博物馆之旅”也升级为覆盖武汉全域的特色体验。(完)--> 【编辑:刘阳禾】
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】