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时事通讯（柔和蓝色设计）
当前现实世界的事件，俄罗斯入侵乌克兰，以色列战争，中华人民共和国的威胁，再加上不断发展的技术，正在迅速改变战争的性质。主席向联合参谋部提出的问题是：“我们正在学习什么，我们正在做什么？” 在联合参谋部 J7 联合训练副局 (DDJT) 内，新的联合支持和学习部门 (JELD) 正在优化我们的分支机构、资源和联合训练推动因素（参谋长联席会议联合经验教训计划 (JLLP)、联合国家训练能力 (JNTC)、联合知识在线 (JKO) 和精英星座评估 (EC-A)），以专注于参谋长联席会议和 DJ7 的优先事项，以平衡当前和未来的联合部队战备状态。当今的气氛反映出，迫切需要以新的方式调整、适应和加速国防部训练、组织和装备作战人员的方式。我们必须更快地将所学知识转化为现实世界的知识（续第 2 页）
柔和清洁头皮及纤维调理洗发水
Lubrizol Advanced Materials, Inc.（“Lubrizol”）希望您对此建议的配方感兴趣，但请注意，这只是一种代表性配方，并非商业化产品。在适用法律允许的最大范围内，Lubrizol 不作任何陈述、保证或担保（无论是明示、暗示、法定或其他形式），包括任何关于适销性或特定用途适用性的暗示担保，或关于任何信息的完整性、准确性或及时性的暗示担保。Lubrizol 认为此配方所基于的信息和数据是可靠的，但配方尚未经过性能、功效或安全性测试。在商业化之前，您应彻底测试该配方或其任何变体，包括配方的包装方式，以确定其性能、功效和安全性。您有责任获得任何必要的政府批准、许可或注册。本文中包含的任何内容均不得视为未经专利所有者许可而实施任何专利发明的许可、建议或诱导。与此配方相关的任何索赔可能并非在所有司法管辖区都获得批准。安全处理信息不包括安全使用所需的产品安全信息。操作前，请阅读所有产品和安全数据表以及容器标签，了解安全使用和物理及健康危害信息。您可从路博润代表或经销商处获取此配方路博润产品的安全数据表。
图像和视频柔和对比度自我监督学习的相似性估计
抽象的对比表示学习已被证明是图像和视频的有效自我监督的学习方法。最成功的方法是基于噪声对比估计（NCE），并将实例的不同视图用作阳性，应与其他称为否定的实例形成对比，被称为噪声。但是，数据集中的几个实例是从相同的分布中汲取的，并共享基本的语义信息。良好的数据表示应包含实例之间的关系，语义相似性和差异性，即通过将所有负面因素视为噪声来损害对比学习。为了避免此问题，我们提出了一种新的对比度学习的表述，使用称为“相似性对比估计（SCE）”的实例之间的语义相似性。我们的训练目标是一个软的对比目标，它使阳性更接近，并估计根据其学到的相似性推动或提取负面实例的连续分布。我们在图像和视频表示学习方面均通过经验验证我们的方法。我们表明，SCE在ImageNet线性评估方案上的最低时期时代的较少时代的时期与最低的时期进行了竞争性，并且它概括为几个下游图像任务。我们还表明，SCE达到了预处理视频表示的最新结果，并且学习的表示形式可以推广到下游任务。源代码可用：https：//github.com/juliendenize/eztorch。
7 个适合虚拟学习的大脑休息过渡
1. 首先将双手举起，摆动手指，并用嘴巴发出柔和的呼呼声 2. 反复搓手掌 3. 打响指 4. 拍大腿，左右交替 5. 拍手或跺脚 6. 大声拍手 7. 然后反转……直到回到摆动手指和柔和呼呼的声音！ 8. 你刚刚制造了一场暴风雨！