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然而，中新网忻州9月27日电 (刘小红 张利芳)26日，2025年中国农民丰收节(五寨)活动在山西五寨县启幕。这次静止以“庆农业丰收 享美妙生活”为主题，通过文艺汇演、农特产物展销、非遗展现等多元形式，全方位、多角度显露了新期间五寨农业农村落开展的簇新景象与发达生机。2025年中国农夫丰收节(五寨)流动在山西五寨县启幕。刘笃效摄 流动现场，由内地民众自编自演的五寨八大角秧歌、威风锣鼓率先登场，激昂的节奏刹时歼灭现场空气，奏响了丰收的乐章。开场舞《咱们都是追梦人》活力满满，拉开流动序幕。紧接着，舞蹈《丰收中国年》、唢呐独奏《沸腾的黄土地》《喜庆丰登》、歌曲《独特富起来》《在中国大地上》等出色节目轮流演出，活泼抒发了年夜众对产业兴旺、村落子秀美、生活饶富的美妙畅想。 特优农产物展区内人头攒动，热闹不凡是。五寨故乡农业开辟无穷公司、山西康宇田源农业股份有限公司等11家甜糯玉米企业，五寨县强农农业专业合作社、五寨县道地中药材农平易近业余合作社等8家中药材企业纷纷表态，带来了各自的优良产品。同时，来自五寨县10个州里的农特产物也集中展现，从奇怪蔬果到特性手工艺品，琳琅满目，让年夜众领略到了五寨丰富的农业资本以及特色农产品魅力。 除了农产品展区，活动现场还同时设有农业机械、中央特征美食、农资等展区，吸引了众多公众。图为运动现场。刘笃效摄 五寨县委常委、鼓吹部长、副县长田丰在勾当现场介绍，近年来，五寨县将解决好“三农”题目作为任务的重中之重，以农村落复兴计谋为引领，在政策歪斜、投入保障、力量装备上全面优先。2025年，全县食粮收获面积以及总产量都较往年实现较年夜增加。建成年加工2亿穗的甜糯玉米财产园、30万吨谷子智能化生产线，“五寨甜糯玉米”“五寨马铃薯”“五寨黄芪”等金字招牌越擦越亮。同时，全县深入践行“千万工程”经验，以点带面、全域提升，经心打造5个佳构树模村落、38个提档升级村，实现了通村落路线通畅四方，生存效劳便捷入户，墟落既有“故乡诗意”，又有“现代气息”，父老乡亲的日子超出越红火。 “强劲的‘五寨品牌矩阵’，正朝着范围化、标准化、品牌化的路径坚定前行。”田丰默示，五寨县将以更鼎力度重农强农，持续聚焦科技创新，赋能农业；聚力基础提拔，扮美墟落；聚心优化效劳，富裕农人；奋力谱写“农业强、乡村落美、农平易近富”的崭新篇章。 这次丰收节举动由中共五寨县委、五寨县国民政府主理，中共五寨县委宣传部、五寨县农业农村落局包办。(完)--> 【编纂:刘欢】
经过市场验证，除，中新网西安9月27日电 (记者 张一辰)“西安作为共建‘一带一起’重要节点都会，是西部地区对于外凋谢的前沿，涉外法律审判任务面临新任务新请求。”西安市中级人民法院党组布告、院长赵雷26日表示。 当日，西安市中级国平易近法院(简称西安中院)与西北政法年夜学举办《涉外法治人才协同培养基地共建协议》(简称《协定》)签约暨“涉外法治人才协同培养栽种提拔基地”揭牌仪式。图为西安中院院长赵雷(右)与西北政法大学校长范九利(...
最后，基于，《中国旧事周刊》记者：李静 发于2025.9.29总第1206期《中国消息周刊》杂志 1935年年底，一个冬季的下午，林徽因曾经经在梁思成的办公室连续事情三个小时。那一年，她以及梁思成正在山东曲阜不雅察了孔庙建筑群，并沿胶济铁路程经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“文化珍宝”。返来后，有少量案头事情。现在，里间只要她一团体，窗户恰好可以鸟瞰天安门的院子。 “现在是五点三极端。夜幕...
大国工匠是高技能人才的杰出代表，记者近日从全国总工会了解到，我国首批通过自主培育的大国工匠人才名单公布，持续壮大的高技能人才队伍正为我国经济社会高质量发展筑牢“技能底座”。 在刚刚结束的第三届大国工匠创新交流大会暨大国工匠论坛上，我国首批200名高技能人才，经过一年多的培育正式被授予“大国工匠”人才称号。 大国工匠彭菲：作为一名大国工匠，我也深刻体会到，高技能人才是推动“中国制造”向“中国创造”升级的关键力量。我们既要成为技术落地的“催化剂”，不断帮助企业解决从算法创新到产品落地的问题；也要成为产业升级的“推进器”，把AI技术与行业需求深度融合，通过智能化改造提升传统产业效能。 今年以来，各地都在加快培育高技能人才。在广东，围绕先进制造、现代服务、数字技能等领域，把培训建在产业链上，今年全省已建成171条产业、教学、评价衔接融通的技能生态链。佛山市人社局就和一家机器人企业共同成立了培训班，企业导师与行业专家全程指导学员，帮助学员全面提升工业机器人领域的专业素养与实践能力。--> 广东顺德职业技术大学数字化设计与制造技术专业学生 林炜泰：学习效率很高，我通过行业专家认证后，就直接来到公司这个产线机器人编程岗进行实习，我现在每个月的实习工资是4000元左右。 宁夏开展首批数字技术工程高级工程师评审，引导更多人才向数字技术领域聚集深耕； 湖北省积极支持符合条件的国家级“专精特新”企业面向本企业职工自主开展职业技能等级认定，企业可自主评价人才、自主使用人才； 江苏省建立职业资格、职业技能等级与相应职称、学历的双向比照认定制度，畅通高技能人才向专业技术岗位或管理岗位流动渠道。 浙江持续打造技能人才“增技增收”先行区，形成差异化技能工资协商体系，鼓励各地将高技能人才要素与企业用地、用能等相关激励政策挂钩，激发企业开展员工培训和提高技能人才工资待遇的内生动力； 上海聚焦重点产业领域，对人工智能训练师、养老护理员、家政服务员等17个职业(工种)的劳动者，职业技能提升补贴标准上调30%。 人工智能训练师 孔令锴：今年，我获得了高级人工智能训练师证书，还获得了政府的补贴，是一个很大的激励，这让我们投身新兴领域的一线技术人员有了非常大的信心，干劲也更足了。 目前，我国专业技术人才超过8000万人，技能劳动者总量超过2.2亿人，其中高技能人才超过7200万人。 【编辑:李润泽】
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】