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我们找到第1篇与世界先进武器图片有关的信息，分别包括:以下是的一些我们精选的世界先进武器图片原标题：军情锐评：美越制裁 俄制武器为何反而越畅销？参考消息网11月28日报道 近年来，美俄两国围绕武器出口展开的竞争愈发激烈。美俄两国瞄准亚太、中东和南亚等武器市场，广泛推进各自的武器外销计划，为许多国家提供了实现装备更新换代的契机。然而，在这一看似“良性竞争”的市场循环背后，美国却频频耍弄“恶性竞争”的“小动作”。在近期美媒对俄罗斯国家技术集团高级管理人员维克多·克拉多夫的采访中，他就明确批评了美国的这种行为。

据美国《防务新闻》网站发布的专访报道，在《防务新闻》记者的采访中，克拉多夫直言，根据俄罗斯军工企业的观察，美国以“政治”为由，对许多国家进口俄式武器或对外武器出口展开的制裁，实际上只是美国为本国武器出口创造“不正当竞争优势”，妄图以此抢占别国武器出口市场的借口。克拉多夫认为，美国对土耳其和印度等国就购买俄罗斯武器施加的压力，与两国与美国的政治分歧并无多大关联，其核心目的就是以“威逼利诱”的手段，促使两国放弃进口俄式武器，转而以美式武器相替代。

不过，据几家外国媒体的观察，美国这招“小动作”似乎效果并不显著。据塔斯社报道称，在近期举行的迪拜国际航展上，阿联酋、沙特、埃及和土耳其等传统的美式武器“大买家”，对俄罗斯展出的S-400防空导弹系统、“猎户座-E”无人机以及苏-35战斗机等武器，均表现出浓厚的兴趣。美国《新闻周刊》网站则直言，尽管美国国务院官员以“制裁”相威胁试图打消上述国家购买俄式武器的意向，但这些国家似乎也并未因此放弃与俄方的洽谈。

资料图片：俄罗斯S-400防空系统。（俄罗斯国防部网站）

相反，在全球军火市场上面临美国挤压的俄式武器，甚至还有愈发畅销之势。美国《新闻周刊》报道称，除参加本届迪拜航展的中东国家外，俄式武器近期也在多国“开花结果”。印度即不顾美国的压力，与俄罗斯签署了引进S-400系统的合同；与美国一直保持紧密的防务合作关系，甚至在多方面仍倚赖美国军力的伊拉克，也低调引进了一批俄式T-90S主战坦克。俄罗斯国家技术集团公司总裁谢尔盖·切梅佐夫称，截至2019年底，俄罗斯国防工业预计将获得约135亿美元至137亿美元的出口收入，很可能创下新的纪录。

那么，为何美国意图开展“恶性竞争”的“小动作”难以奏效呢？我们还是要回到世界武器贸易市场的现实情况，来分析这一问题。从世界武器贸易的现有市场份额来看，美国以其国家政治政策为手段，强行为本国军火外销“保驾护航”，本身就是一种“贪心不足”心态的体现。根据斯德哥尔摩国际和平研究所2019年发布的世界军火贸易统计报告，在2014年至2018年，美国始终高居世界武器出口国排行榜榜首，并且在过去5年中，将其市场份额从30%扩大到36%。而从武器出口的目标市场来看，各国的武器贸易客户国也相对固化。在已经巩固自身的军火出口国地位，且市场份额不断攀升的情况下，美国还要耍弄“制裁”手段，试图进一步从其他国家的武器出口市场“切蛋糕”，就显得“吃相”过于难看了。

俄罗斯向阿富汗出口的米-171直升机（俄罗斯国家技术集团公司网站）

从武器采购的需求结构看，美式武器固然性能先进，品类齐全，但也存在若干缺陷，使其难以在国际军火市场中“一统天下”。比如相比俄罗斯S-400防空导弹系统，美国现有的“爱国者”防空反导系统在性能上难以满足土耳其和印度等国对远程防空系统的需求，从而将市场“拱手相让”。此外，美式武器普遍价格高昂，勤务性能设计不考虑外军运用能力，也鲜少根据客户国的具体需求对武器进行重新优化，这也使得美式武器在市场竞争中失分不少，促使许多国家转而寻求他国的武器系统。

美国到处挥舞的“制裁”大棒，很多时候反而加剧与买方的紧张关系，正所谓“作茧自缚”。如美国以进口S-400系统为由，暂停向土耳其供应F-35战斗机的举动，不仅未能成功地迫使土耳其改弦更张，反而在国内的外交和安全领域引起颇多争议，并损害了美国的国际声誉。考虑到美国能以“制裁”相威胁的国家，都是在军贸和安全领域与美国长期密切合作的国家，倘若贸然对这些国家“下手”，可能会在美国对外关系中引发一连串的负面反应。由此带来的损失，远非是美国多卖一点儿武器可以弥补的。（文/马骐騑）

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谷歌最先进图片辨识系统测试。（网页截图） 国际在线专稿：据英国《每日邮报》网站6月18日报道，近日，谷歌披露了其用于辨识和解析图像的最先进人工神经网络（Artificial Neural Networks）的测试。一些名画和照片竟然被该系统辨识出各种怪异图像。绘画大师的名画在被该系统进行分析后，产生了惊人的效果。画中的人和动物被识别成怪异动物，如爱德华·蒙克（Edvard Munch）的《尖叫》，就被系统识别成一只狗在叫。而在识别动物图片时，人工神经网络则分析出了各种怪异物种，前所未见。

该系统研发小组的成员欧拉（Christopher Olah）和泰卡（Mike Tyka）表示，尽管人工神经网络拥有强大的算法支撑，但许多图像在辨识时还是会出现非常糟糕的问题。（李悦）1

谷歌最先进图片辨识系统测试。（网页截图）

谷歌最先进图片辨识系统测试。（网页截图）

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