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天机画符

新作品出炉，欢迎大家前往番茄小说阅读我的作品。 在灵器界，有一座名为 "松韵居" 的灵器养老院，居住着曾经名震天下的上古灵器们。这些灵器因岁月侵蚀或主人陨落而选择退休，表面上只是晒太阳、喝茶、吐槽年轻人的 "老家伙"，实则在暗中镇压着位于养老院地下三百丈的上古魔器 "灭世刀"。三百年前，正是这群灵器联手将灭世刀封印，而如今每隔百年的魔气泄露，正逐渐侵蚀着封印的力量。鲜有人知的是，每代灵器守护者都会在临终前将传承玉佩交给后人，等待下一个能敲响 "唤醒钟" 的天命者出现。

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国师在上：疯批女帝撩上瘾

「人人为我，我为人人——老李的修仙界行善计划！」 退伍老兵李卫国在八十八岁大寿那天，一睁眼竟穿越到了弱肉强食的修仙界！ 不是土著？不会法术？年纪还大？ ——没关系！老李有祖传的战术眼光！ 身负血海深仇的废灵根少年？老李教你《论持久战》！ 被退婚的智障大块头？来，跟我学《擒敌拳》！ 受伤的妖兽？想自由的灵植？统统安排！ 别人修仙靠天赋，老李修仙靠“广结善缘”！ 他的目标很明确：培养一群未来能飞升的大佬，到时候一人撕条空间裂缝，拼也要把他送回家！ 于是—— “破天啊，废灵根不可怕，可怕的是没有逆天改命的魄力！” “铁柱啊，退婚不是耻辱，是动力！来，先做一万个俯卧撑！” “小花妖别怕，爷爷教你做子弹，你就我的后备军火库！” 在这个人人为己、冷漠自私的修仙界，老李硬是靠着一身正气，把“行善积德”搞成了“天道认定项目”！ 多年后—— 剑尊：“没有爷爷，我早死在街头。” 体圣：“我的第一个师傅，就是他找的。” 妖帝：“当我的冰球和他的意大利炮完美搭配的时候，我就决定跟他混了。” 而老李望着满天劫云，默默摸了摸自己腰间挂满的储物袋。 终于能回家了！小玲！爷爷回来了！

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苏亚雷斯上任满月有信心带领长春亚泰走出低谷

黎明穿越了，随身带了个系统。 只要扮演IF线中走向极端的角色，并颠覆原著人物的认知，就能获得该角色的神级力量。 于是，黑塔空间站迎来了第一位不速之客。 卡芙卡推开收容室的大门，准备唤醒那个名为“穹”的懵懂载体。 她没有看到沉睡的少年。 只看到一个满身死气、左眼带疤的男人，拄着一根沾满星神黑血的断裂球棒，正坐在废墟中央，把玩着那颗“万界之癌”。 面对卡芙卡的言灵，男人发出一声沙哑的冷笑。 “艾利欧的剧本？在他看到的几百万个未来里，没有一个，我们能活下来。” …… 单手捏碎虚卒，一棍砸退末日兽。 三月七：“他看我的眼神，像是在看一个死人复活……” 丹恒：“他没有招式，只有从死人堆里爬出来的杀人本能。” 就在全宇宙都被这个沧桑大佬重返新手村的戏码震慑住时。 黎明已经在心底暗暗筹备他的下一个马甲： 是那位背负了整个仙舟血债的【放逐的弈魔·景元】？ 还是那位甚至篡夺了虚无命途的【黄泉之主·终焉】？

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如果有不喜欢的误买的，可以评论告诉我，我给你发红包补偿兰州资源环境职业技术大学币～

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保证质量是对每一位守护家国

王林身子化作一道闪电，仙剑开道，踏入五门，那上万妖兵妖力兰州资源环境职业技术大学，好似一面妖力之墙，阻止王林前行。

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旋舞玄武

（快穿➕无固定cp➕系统➕空间➕生崽养崽） 桑舒是星际虫族女王！ 最喜欢的事情是生幼崽！ 所出幼崽，个个骁勇善战！ 生崽崽，吃饭饭，小日子不要太美好。 然而…… 吞食一种叫做“系统”的食物之后，一切都变了。 直接强势绑定，穿越万千世界，成为了各种……炮灰？ 女王表示:炮灰是不可能炮灰的！ 世界一:挡箭牌贵妃她又出墙了 论成为挡箭牌贵妃，如何实现不宫斗做咸鱼的终极梦想？自然是…… 淑妃:贵妃怀着哥哥的孩子，我要保护她。 贤妃:贵妃怀着哥哥的孩子，我要保护她。 德妃:贵妃怀着弟弟的孩子，我要保护她。 世界二:炮灰前妻她想一胎五宝 世界三:六零孤女她只想当村霸 ……

采松筠 剑与魔法

从天而降的掌法

基于内容的生成式图书协同推荐方法研究 Research on Content based Generative Book Collaborative Recommendation Method 作者： 程川生 1 辛鑫 2 王一丹 2 李小洁 1 作者单位： 1. 山东大学图书馆 2. 山东大学计算机科学与技术学院 通讯作者： 李小洁 Email:lixiaojie@sdu.edu.cn 提交时间： 2024-09-01 10:46:17 摘要: [目的]通过生成式图书推荐方法，减轻图书资源信息过载问题，丰富读者在线体验。[应用背景] 应用于山东大学图书馆图书推荐服务，涵盖2017年后采购的部分图书信息111479条，相关读者信息31840条，借阅记录390300条。[方法] 对于借阅次数＞1图书推荐，采用协同信息与内容特征信息融合增强的生成式推荐算法。对于借阅次数≤1的图书推荐，采用基于预训练语言模型的内容推荐方法，解决冷启动问题。[结果] 实验结果表明，对于借阅次数超过1图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100提升达到了18.9%，NDCG@100提升达到了16.8%；对于不存在借阅历史的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100达到了0.3053，NDCG@100达到了0.088；对于借阅次数不超过1的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法在Recall@100达到了0.0145，NDCG@100提升了132%。[结论] 统一内容特征及协同信息的生成式图书推荐方法性能优越，能够在减轻信息过载、丰富读者在线体验方面发挥重要作用。 图书推荐 生成式模型 协同过滤 来自： 李小洁 会议： 图书馆与新质生产力：场景驱动的数据治理与人工智能”——第四届智慧图书馆与智慧服务学术研讨会 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 已投稿会议 引用： ChinaXiv:202409.00003 (或此版本 ChinaXiv:202409.00003V1 ) DOI:10.12074/202409.00003V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202409.00003.V1 推荐引用方式： 程川生,辛鑫,王一丹,李小洁.基于内容的生成式图书协同推荐方法研究.中国科学院科技论文预发布平台https://chinaxiv.org/abs/202409.00003.[ChinaXiv:202409.00003V1] 版本历史 [V1] 2024-09-01 10:46:17 ChinaXiv:202409.00003V1 下载全文

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你为辛德瑞拉落泪

开局签订路边御姐战机，被讽刺废物机娘只配退役去当低容量运输机？笑话，一群只会依靠机娘的驾驶员，可曾听闻巴伦支海手术刀？普加乔夫眼镜蛇？ 在机体上增加几个导弹挂架就叫顶级改装？你把我su，j，f系列置于何处？ 旧时代的遗老从余烬下归来，顶级ACE+改造师，会在异世界绽放如何的异彩？ 我见过无数天才于微末中崛起，但无一列外的是，他们都被我一一击落。 【主角团半群像+大团圆结局】 【皇牌空战式空战，非拟真】 【神秘代码：壹凌壹贰伍方位柒零零贰灸】 【本来一群满了，现在扩群了，没有神秘代码了，嘻嘻】

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圣坛之变

【不重生，无系统，校园日常，中式高中，非后宫，非爽文】 胆小鬼不敢表白，也怕被表白。 表白失败会变成小丑千夫所指，被表白失败会失去朋友背道而驰。 那不能成功吗？ 答案是，不能，因为成功不喜欢胆小鬼！ 但是，如果有一个胆小鬼喜欢另一个胆小鬼呢？ 故事不长，我来慢慢讲。 …… “林乔，我其实一直都挺喜欢你的。” “是吗……这……这个算表白吗？” 林乔挠了挠头，有些不敢相信。 少女仰头直视着林乔的眼睛。 “算，而且已经不是第一次了。” “啊？” “我认识你快三年了，一天一次，在心里说的，加起来一共……一千次。” “加上今天这次，一共一千零一次。”

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