俄罗斯战争潜力巨大！显然没有使出全力，而是在等着对付北约这个真正的对手。
　　俄军在乌克兰战场，给人的感觉是打得非常拖沓，并没有展现出，世界第二军事强国的风采。
　　但是，如果西方国家真的这么想，一定就大错特错了。
　　德国联邦国防军总检察长佐恩就提到，俄军实际上，并没有使出全力。
　　俄罗斯的空天军、海军，没有在乌克兰进行大规模部署。
　　如果他们真正参与到战斗中，情况跟现在，一定会有很大的不同。
　　对于外界传言的，俄罗斯的弹药不足，佐恩也认为根本不靠谱。
　　他认为，俄军有大量 俄军事储备，并不会因为俄乌冲突，很快耗尽弹药。
　　事实上，西方国家根本无法战胜俄罗斯！
　　如果不这么认为的话，不妨试一试。
　　这一观点，在俄军开展的＂东方-2022＂演习中，就能够得到佐证。
　　俄军这一次，动用了大量兵力，装备和弹药，直接打破了外界的传言。
　　证明俄罗斯，并没有把乌克兰，当成真正的对手。
　　真正能跟俄罗斯进行较量的，恐怕只有美国和北约！
　　但从目前的情况看，美国并没有这个打算和胆量。
　　牺牲乌克兰，打一场代理人战争，才是上策！
　　再来关注第二个消息！美军已经变成了＂性侵大军＂！
　　根据美国国防部发布的＂内部性侵年度报告＂显示，美军性侵报告数量显著增加。
　　2021财年，国防部收到美军人员性侵报告8866份，比上一财年高出13%！
　　其中，陆军是重灾区，增幅达到了25.6%，海军增幅为9.2%！
　　出现这一情况的原因主要有两个方面：
　　第一，美军对这类事件，向来都是疏于管理，甚至不太当回事。
　　而且，军队内部，形成了＂保护伞＂，出现问题后，抵制外部监管和调查。
　　这就在一定程度上，纵容了性侵犯罪的发生。
　　第二，美国有大量的海外驻军。在驻军的国家，美国拥有＂域外管辖协议＂。
　　这一协议，成了美军的＂免死金牌＂。
　　即便犯了罪，很多人也会被包庇下来。
　　另外，从美国国防部，直接将这类案件，作为一个专题来进行调查，就能够看得出，美军性侵问题的严重程度！
　　说美军已经成了＂性侵大军＂，真的一点都不冤枉他们！

武国荣丨水木柳湖柳湖，是平凉的一个风景地。柳湖在坡处，柳与湖相生相伴，柳多，水亦多。水在中央，柳则散布于湖的边沿。水是两潭，一个较大，一个较小，中间有沟渠连接。水的源头就在斜坡上，大约是一个屑小的小丽娜小孩子的可爱，在于她的天真无邪，在于她的毫不做作，随心所欲，自然天成。小丽娜招人喜爱的地方，就是她的随心所欲。你看，丽娜正在和爸爸较量呢。饭吃完了，丽娜跟爸爸唠起嗑来。今天的菜有点直接开打，小米亮双11杀手锏天玑9000手机2999元，配2K高刷屏每个双11，各个手机厂家都会全力以赴，力求完胜。而在今年，这种大战的态势更为明显，竞争十分激烈。近日，小米就拿出了自己的双11杀手锏，小米12Pro天玑版降价，新的售价是2999元799元买的乐视手机Y2Pro能玩些啥？买这款乐视刚出的Y2Pro手机快一月多了，当初是因为缺台备用机，加上这款手机确实便宜所以就入手了。这款手机有多便宜呢？6。5英寸屏幕4100mAh电池和支持按钮指纹解锁只要599起终于，苹果还是对折叠屏下手了话说，在现如今的手机圈中，各大厂商似乎已经不满足于现有的设备形态，纷纷在原有的基础上进行创新升级。于是，经历一系列研发沉淀后，像华为三星小米OPPO等各大厂商纷纷推出了折叠屏手机。3K价位真香机推荐！绿厂这三款人气机型，体验不输苹果14文手机技巧库目前苹果14Pro和华为Mate50Pro均已全面开售，但是这类高端旗舰机高达67K的起步价，对于普通消费者来说，售价还是有点高。如果是日常使用的话，3K价位的手机就已1万公里的尾巴，见过吗文辛雨被撞击后的小行星有了碎片尾巴。图片来源CTIONOIRLabSOARNSFAURA美国宇航局双小行星重定向试验（DART）飞船于9月26日撞上了小行星Dimorphos。撞击京东方显示面板的布局介绍及LCD技术演进B1北京5代线LCD制程B2成都4。5代线LCD制程B3合肥6代线LCD制程B4北京8。5代线LCD制程B5合肥8。5代线LCD制程B6鄂尔多斯5。5代线OLED制程B7成都6。5涵盖15004000价位！OPPO手机推荐，都是热门机型OPPO作为国内第一梯队的手机大厂，其产品不仅在硬件上给力，而且外观设计售后等方面表现优秀，还有着非常好用的ColorOS系统，是目前很多人的热门选择。今天，我就来给大家推荐多款不在华为智慧屏Z65面前，索尼也变得索然无味，唯有海信电视E8H华为智慧屏此次的命名是Vision智慧屏，Z65电竞版，也意味着这款电视是迎合Z时代年轻人的需求。作为一款液晶电视，同样也是华为智慧屏的代表作，我更愿意把华为Z65称作是一个超大平NeurIPS2022量子算法用于采样对数凹分布和估计归一化常数导读本文是NeurIPS2022入选论文QuantumAlgorithmsforSamplingLogConcaveDistributionsandEstimatingNormal