中国新增两个天下生物圈保护区

数据显示，全国2025届高校毕业生达1222万人，同比增加43万人，而明年毕业生人数预计再创新高。尽管，中新经纬9月30日电 美东时间周一，美股三年夜指数小幅上涨。截至收盘，道指涨0.15%报46316.07点，纳指涨0.48%报22591.15点，标普500指数涨0.26%报6661.21点。　　Wind截图　　大型科技股方面，英伟达涨超2%，亚马逊涨超1%，微软、特斯拉分离涨0.61%以及0.64%，谷歌跌超1%，苹果跌0.4%，脸书跌0.05%。　　银行股方面，摩根年夜通跌0.11%，高盛涨0.2...。正在搜索引擎搜索“年夜先生就业”能够看到，从处所到地方，各级党委和政府都把年夜家长教师待业工作摆在优先地位。总之，新华网乌鲁木齐9月26日电 受习近平总布告嘱托，带着以习近平同志为外围的党中央的亲切关怀和天下国平易近的深情祝愿，地方代表团各分团26日在新疆维吾尔自治区和新疆生产配置装备陈列兵团多地，连续探访慰劳各族干部群众，夸年夜要深入学习贯彻习近平总书记在听取新疆维吾尔自治区党委以及政府任务汇报时的重要谈话肉体，完整准确片面贯彻新期间党的治疆方略，牢牢扭住新疆社会稳定和长治久安工作总指标，牢牢缭绕铸牢中华平易近族共同体意识主线...。　　从今年春招到暑假，再到刚开始的新学期，教导部出台多项办法，相继面向结业生举办“国聘举措”、“百日冲刺”行动、电子商务行业招聘运动、失业才能晋升“双千”筹划、已经离校未就业结业生专场应聘会……为帮助门生完成高品质失业，各高校对于从更生入学到毕业离校，构建起全链条、全流程的就业效劳体系，为大先生稳步迈向职场、实现人生代价保驾护航。明显，《中国新闻周刊》记者：李静　　发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志　　1935年年末，一个冬季的下午，林徽因已经经在梁思成的办公室间断任务三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考察了孔庙修建群，并沿胶济铁路程经验城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧原野的“野蛮珍宝”。返来后，有少量案头事情。现在，里间只要她一集体，窗户恰好能够俯瞰天安门的院子。　　“现在是五点三非常。夜幕...。　　应届结业生　　组织进企口试定向发掘岗位-->　　为帮助应届毕业生高效对接优良岗位、实现高品质就业，多所高校踊跃行动：北京科技年夜学锚定学科特色，构造门生走进重点企业开展示场口试，打造“访问-练习-录用”快速通道；中央财经大学、中国国平易近年夜学等高校院系则深挖资本，定向挖掘岗位并举办“小而精”专场招聘；北京交通年夜学更设立专项奖励金，引导结业生投身西部与基层。一系列精准办法从高校兼顾、院系发力、政策鼓励多维度入手，为毕业生求职保驾护航。　　李占魁没想到，自己在毕业季投出的第一份简历就精准“射中”，四个星期的练习期满，通过争执考察后，他将有大概收到宝钢股分的及第通知书。功效会在9月出炉，而这个时候，正是年夜部分应届结业生方才开始秋招的时刻。　　他的高效求职路源于北京科技大学“钢铁强国路”企业访问调研静止。北京科技大学就业辅导中心副主任胡琳茹告知北青报记者，“钢铁强国路”企业访问调研举动是三方意愿共同促进的。一方面，企业心愿能更早、更深上天了解门生；另一方面，学生也希望偶然机去企业实地参不雅，而高校自己也在开展访企拓岗举动。在此背景下，北京科技年夜学“钢铁强国路”企业走访调研流动正在2024年推出，由校指导带队组织应届毕业生走入行业一线，走访重点企业，了解各方就业需要。该校就业指导效劳中心副主任胡琳茹介绍，本年，黉舍组建了12支待业先导团队，300余名师生分赴全国15个省分，访问了40余家重点企业。　　北青报记者理解到，客岁，19名杰出学子在现场收到了企业发放的首批任命通知。今年仅宝钢股份一家企业，就有13名北京科技年夜学同学进入暑期实习中，顺遂的话，他们有能够在练习后猎取企业发放的录取通知书。　　中央财经年夜学商学院党委副布告杨中英报告北青报记者，学院积极织密校企合作收集，依靠学院“企业行”活动积极拓展企业资本，加强与业余相关行业以及企业的合作联系，增加师长老师练习失业岗亭时机，让学生走进互助企业展开研学研行，拓宽先生视野，提拔师长西席职业素养以及待业才干。通过校友讨论、企业来访、定向招聘、访企拓岗等“请进来”与“走进来”相结合的途径，与企业建立实习实践基地，为学生练习就业供给有力支持。　　杨中英介绍，学院还建立了优质雇主单位名录，静态保护合作企业数据库，开展校友所在企业定向举荐。在鼓励和催促结业生积极参加学校举办的双选会底子上，学院定期开展小而精、专而优的小型专场招聘活动，提高校园招聘活动实效。　　中国群众大学在拓宽就业渠道方面重视施展院系力量，各院系结合学科专业特色进行少量招聘活动，发掘定向就业岗位。北青报记者认识到，中国国民年夜学招生失业处及各院系访问高质量用人单位410余家，为毕业生定向挖掘就业岗位1100余个。特别是各院系结合学科业余特点，共举办180余场招聘举动，挖掘定向就业岗亭1900余个，参会学生5900余人次。学校还垂青保护对于靠近百家先锋人才就业实习实践基地，将更多适配性高的优良单元纳入竞争范畴。　　从黔北山区走到北京，北京交通年夜学2025年应届结业生胡云选择回到故乡，入职中国铁路成都局集团有限公司贵阳南站。在贵阳南站货运编组场的寒夜里，一名工人师傅指着积存的黔西北山货感慨：“如果调剂系统再快些，这些腊肉菌菇早该送到粤港澳的餐桌了。”这句话深深触动了胡云，他愈发清晰，篡改家乡需要真学识、硬本领。　　胡云是北京交通年夜学返回基层就业的学生代表之一。近年来，北京交通年夜学以“国度所需即为交年夜教员所为”的就业导向，制定学校“访企拓岗匆匆失业专项言论”行程路线，实现对于西部地区全覆盖，指导各学院聚焦学科业余特点以及地区财产发展需要，积极与广西、云南、四川等西部地区用人单元洽商对于接，推动校企分裂培养重点领域急需紧缺人才以及拔尖立异人才、共建实习实际基地，着力晋升结业生效劳西部地区经济社会发展的人材供需适配度。　　为了激励更多毕业生返回西部、前往下层就业，北京交通年夜学履行“典范树模鼓励工程”，学校设立了下层就业专项夸奖金，重点对于到西部地区、下层一线、重点范畴就业的卒业生，赋予2000-40000元不等额度的资金奖励。每一年评选奋飞奖，举办下层工作练习营。2024届，基层就业人数同比增进33.6%，西部地区就业人数同比增长10.7%，一位毕业生被西藏自治区专项招录名目录用。2024年，黉舍发放处分金60余万元，167名先生被授予奋飞奖。两名师生获评“全国高校结业生下层就业卓越奖学(教)金”。　　在校生　　提前规划职业入学开始策划　　暑假里，北京交通大学2025级重生吴紫涵(假名)高兴地拆开考中告诉书时发现，随通知书一起寄来的另有一份《2025年夜门生职业生长自助手册》，让他颇为意外：“职业教诲这么早就最先了吗？”北青报记者正在采访中发明，近年来，越来越多高校意识到，就业工作不能只针对于大四先生，就像“教导要从娃娃抓起”同样，就业要从年夜一新生入校时开始抓起，帮助门生及早了解本身的业余、及早设想未来的职业生活。　　吴紫涵在操持复活报到手续后发明，自己以及所有新生一起，需实现两学时的线上职业生涯布局先导课。据该校就业与守业辅导中间主任张博介绍，新生每一每一对于大学业余短缺领会，而且退学一年后就面临年夜类业余分流，以是学校要帮他们尽快理解自己的业余及相干职业，对年夜门生存乃至未来的职业生涯及早计划。等到退学后，另有全校开设的21门校院两级线下赋闲指点类课程，包含生活生计布局、就业指导、职业能力专题提拔、守业教诲等内容。其中面向本科生14门、研究生8门。　　正在北京科技年夜学，职业生涯教诲融入到本科生全过程培植中，甚至从新生入校军训时就开始了。胡琳茹告知北青报记者，学校在新生军训时推出了“更生体验日”活动，让新生用半小时时间体验年夜学四年的生存，并对于将来倒退做出挑选。有的同学选择了不断进修，但在体验后发明并不适合自己。在她眼里，比起晋升学生求职能力，高校在帮他们树立精确的职业不雅点中起的感化更为主要。比如现在一些学生一味求稳考公考编，就是就业不雅念出现了题目，高校应该增强指导，让老师看到差别职业选择的概略性，叫醒他们职业生活的灵感。　　北科年夜开设的全校必修课《年夜高足职业发展与就业指导》贯穿本科四年，按照差别砚年学生的生涯猜疑展开系统的课程学习。课程之外，学校还展开更有针对于性的周三待业帮、周四工作坊、周五练习营，平面缭绕式处理处罚学生的生涯困惑。到了寒暑假，“抢跑设想”“迎战秋招”“研后冲刺”“暖冬行动”等活动则为同学们供应有用技能培训。胡琳茹就经常接到学生征询，请她帮忙修改简历。　　离校毕业生　　离校不能断线供职温度不减　　近日，教诲部“高校结业生离校后失业效劳”小程序上线，特地为已经离校、未失业的卒业生持续推荐针对性强的岗位信息。传统上，大学结业生一旦解决离校手续就成为了“校友”，再也不享受应届毕业生待遇。但教诲部高校毕业生失业供职司相关负责人近日指出，以落伍一步做好离校未失业结业生的就业帮扶，是重中之重，北京青年报记者把稳到，往年从教育部到各级高校，都把已经离校结业生纳入就业效劳范围，做到“离校一直线”。　　“高校毕业生离校后就业效劳”小挨次的岗亭信息来自国家年夜学生就业效劳平台内，其特色是可以结合毕业生的教诲布景、业余技术、求职愿望等小我信息，有针对于性地推送匹配度高的优良岗位。这些岗位信息经过学信网年夜众号推送，将一直延续到今年年底，卒业生需要存眷该公众号。此外，寒假以来，国家24365大学生就业效劳平台陆续面向2025届和2026届高校毕业生推出6个专场招聘会，其中多场是针对于离校后未就业结业生的，涵盖天下多个省份以及行业。北青报记者在这些专场的北京地区招聘网页看到，招聘岗位分为互联网/通信/电子、生产/加工/缔造、制药/医疗、教导等十余个行业，各行业下又进一步细分岗亭种别。　　在教导部的指导以及带动下，在京高校在服务离校毕业生方面也踊跃作为。5月初至暑假时期，中国农业年夜学“中农云”高足就业服务网开辟了一个新专栏：“百日冲刺·离校不离心”2025届用人单元校招再对于接暨2026届提前批暑期练习专场，为未落实失业单元的2025届毕业生找任务、非毕业年级学生实习搭建了一个特地的线上对于接桥梁。离校毕业生在这里预约注销并投递简历后，用人单位可以在线筛选简历，然后与毕业生约定时间在线视频面试。　　异样在暑假里，北京科技年夜学外国语学院就业专任教师孙雅楠留意到，最近有一场企业应聘的职位多为电子商务，于是她给英语业余2025届一位已离校卒业生打去德律风：“这个企业的职位和你比力婚配，你感兴趣的话能够先看看招聘信息，如果能进口试，我们可以通话模拟一次面试。”据胡琳茹介绍，对于付已离校未就业的学生，北科年夜在昔时12月31日以前，各院系待业老师每周城市以及他们分割，询问其求职进展并同步给他们就业音讯。现在，一些已经经卒业好久想要换任务的同学还会与胡琳茹联系，一些毕业熟手里有适合的事情机会还会请她保举学弟学妹。　　中央财经年夜学商学院针对已经离校但仍有就业意向的弟子，会建立特地的支持分割群，将给在校生的就业信息同步给结业离校学生，根据他们的需要定向推举，同时为他们返校参加现场雇用会、三方协定支付或者更换等提供便当。　　文/本报记者雷嘉 张月朦 张知依 【编纂:于晓艳】

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中新网吉安9月28日电 (朱莹)28日，江西省“金融惠商户‘贷’动烟火气”活动在江西省吉安市永新县举行，活动旨在做好金融知识宣传、提升个体工商户发展。图为28日，江西省“金融惠商户‘贷’动烟火气”活动在江西省吉安市永新县举行。朱莹 摄　　个体工商户是市场经济的“神经末梢”。人民银行江西省分行副行长杜正琦介绍，近年来，人民银行江西省分行与全省各金融机构一道，将支持个体工商户发展作为做好普惠金融大文章的重要抓手。截至2025年8月末，该省个体工商户经营性贷款余额近4000亿元，其中信用贷款余额占比超五成；全省个体工商户经营性贷款户数超100万户。　　同时，江西个体工商户贷款融资成本进一步降低。据介绍，人民银行江西省分行用好支农支小再贷款，引导全省金融机构持续深化LPR改革，有效降低个体工商户贷款利率，8月，江西省新发放个体工商户经营性贷款加权平均利率同比下降0.63个百分点，处于历史低位。　　金融是实体经济的血脉，江西省金融机构创新推出“赣菜贷”“赣个贷”“民信贷”等线上化、信用类信贷产品，精准满足个体工商户差异化融资需求。　　活动现场还举行了“永新农商行——永新餐饮公司”合作签约仪式。吉安市副市长周密表示，近年来，吉安市针对餐饮类个体工商户“融资难、审批繁、成本高”问题，将餐饮商户纳入8类支持主体，提供年贴息比例1个百分点，单户贴息贷款最高100万元；常态化开展“金融保链强链”行动、金融专家服务团活动，搭建“政企银”良性互动平台，实现融资精准对接。　　“下一步，全省金融系统将进一步提高站位，发挥信贷支持个体工商户的主渠道作用，用好用足已出台各项政策和工具，聚集产业化、品牌化，优化机制、创新服务，以实际行动，让金融活水润泽千店万铺，助力江西‘烟火气’更旺、个体工商户发展底气更足。”杜正琦说。(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】