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  • 個性化閱讀
    個性化閱讀的相關報道 本頁是關于(個性化閱讀)的所有博文,按照時間倒序展現。實時更新。

    總數 59 1/6
  • 個性化、持續性閱讀 學生英語詞匯量自然超越標準

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    2024年秋季新學年,根據2022版《義務教育英語課程標準》全新修訂的英語新版教材開始投入使用,標志著我國英語教育邁入了一個以應用為導向、注重綜合素養培養的新階段。新版教材的變革不僅僅是一次詞匯量的簡單增加,更是一場從應試到應用的深度轉變。首先,新版教材將中考詞匯量從1600詞提升至2000詞,對于高分選手,更是要求掌
  • 個性化閱讀崛起,警惕“算法暴力”

    砍柴網  ? 
    隨著數字技術的飛速發展,兒童閱讀正逐漸步入個性化時代。算法成為了連接兒童與書籍的橋梁,讓每個孩子都能享受到量身定做的閱讀體驗。然而,如何確保兒童在享受個性化閱讀便利的同時,不被“算法的暴力”所“奴役”,成為了新的課題。當前,閱讀已成為教育中最關鍵的能力構成要素之一。在近期舉辦的第十八屆兒童閱讀論壇暨親近母語教育研討會上
  • 移動閱讀時代,文娛行業個性化推薦難點解析

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    閱讀行業潛力無窮目前閱讀行業處于由PC端、實體書籍等向移動端轉型后的產業升級階段,并且受國家政策傾斜,文娛消費升級,閱讀方式變革以及科技持續更迭的推動影響,行業整體發展環境一片大好。數據顯示,2018年我國數字閱讀的行業規模達到了254.5億元,相較2017年增長19.6%。與此同時,我國現有的數字閱讀的用戶規模約為4
  • 個性化閱讀 短視頻 智能化AR/AI 國家隊選手新華社客戶端6.0上線

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    新華社快訊、受權發布……在新版新華社客戶端,用戶可以更加輕松地找到新華社的各種特色內容。此次改版,新華社客戶端進一步明確了目標受眾的閱讀需求,更加突出了國家通訊社原創品質內容。移動閱讀時代,用戶習慣呈現出快速與碎片化的特征,新版努力讓用戶獲得更有深度的內容和更加高效的閱讀體驗。主頁一條信息流就可以盡覽當天重點資訊,新增
  • 演而優則唱?個性化雜志閱讀應用Flipboard擁抱電商,可直接在應用內購買

    36氪  ? 
    Flipboard已經成為很多人想在平板和智能手機上獲得雜志式閱讀體驗的首選,根據最近Flipboard的信息圖數據,使用Flipboard的用戶已超過2000萬人,每日活躍用戶為150萬人,并且每分鐘就會誕生一位新用戶。而在擁有大量用戶之后,Flipboard也開始擁抱電商了。\nFlipboard最近動作一直很多,
  • 個性化閱讀,看上去很美

    36氪  ? 
    編者按:本文是電子科技大學互聯網科學中心在讀博士劉浩的供稿文章,劉浩的主要研究方向是個性化推薦系統及社交網絡的數據挖掘,點\n這里關注他的微博。閱讀,作為互聯網最基本功能之一,始終是網民獲取信息的最重要形式。隨著個性化推薦技術在電子商務領域取得巨大成功,個性化開始逐步滲透到互聯網的閱讀領域。互聯網發展到大數據時代,也給
  • 個性化雜志閱讀應用Flipboard正式登陸Android平臺,新增與Youtube的整合 (更新)

    36氪  ? 
    \n離\nFlipboard與 Google 合作,\n在 Flipboard 應用中增加 Google+ 信息流內容的消息還不到一個星期,Flipboard 與 Google 走得又更近了,今天\nFlipboard 正式登陸Android平臺,在Google Play, Amazon Appstore for An
  • 新聞閱讀應用Taptu發布Magic新特性,基于閱讀內容和時間推薦個性化內容

    36氪  ? 
    新聞閱讀應用\nTaptu剛剛發布一項稱為Magic的新特性,并首先在新版的\nAndroid應用中添加了該功能。在我們的印象中,但凡用到“Magic”一詞,必然有它的過人之處,而Taptu的這一新特性也確實讓人耳目一新。“自定義新聞”可能是Taptu這個應用最廣為人知的功能,用戶可以完全重新定義新聞信息流內容,也可以
  • 個性化雜志閱讀應用Flipboard的Android測試版正式發布

    36氪  ? 
    昨天才有消息稱Flipboard的Android測試版即將發布,今天測試版就已經\n正式發布。Flipboard采取測試的目的是為了在獲取用戶的使用回饋,以便在正式推出前對其進行改進。如果你也想體驗Flipboard的Android測試版的話,那么可以直接進入\nFlipboard的Android頁面,在輸入框內輸入你
  • 個性化推薦閱讀遇瓶頸 新浪新聞客戶端上線“二樓”尋突破

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    移動 互聯網 時代,各種資訊信息迎來爆炸式增長,為了方便用戶閱讀同時提升用戶黏性,基于興趣的算法推薦迅速在各大資訊平臺得到運用。時至今日,基于興趣的個性化推薦已經成為資訊平臺的基本標配,而在此基礎上如何解決用戶已經面臨的“信息繭房”、內容庸俗等問題,需要各大資訊平臺進行探討和不斷實踐。
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