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近三年花了6.4亿,却签下5大水货,如今卖都卖不掉👭,这队成冤大头!
作为英🐊超数一数二的豪🛋门球队之一,自打🤙弗格森爵士退休之后,曼联便再也未能拿🥖到过联赛的冠军。事实上,这几年的曼联💨投入非常大,从22-23赛季到24-25赛季之间的三个赛季🎭之中,球队总体投入了6.4亿欧元,绝对是同期投👈入最多的球队之一,但却🎞签下了一群水货,下面就让我们一⏯起看看其中最具🐗代表性的五大水货,看看他们的表🌓现究竟多么的辣眼,以至于现在卖都🤺卖不掉!
1.安东尼
转会费用:9500万欧元
在滕🕔哈格执掌帅印的时代,他有🌘一点饱受诟病,那就🐈是酷爱挖掘曾经的旧将,而安东尼就是其中最具代👠表性的球员之一。的确,安东尼是有天赋的,当年还在阿贾🛳克斯时期,他就连续2个赛季踢出了10球+8次助攻的数据,无论是盘带,还是速度,在荷甲👯的赛场都是一马当先的存在。但来到了英🗃超的赛场之后,显然他并🐺不适应这里的节奏和强度,而且顶着9500万欧元的身价,他的压🖌力可想而知,这就导致他在梦🧙剧场动作越来越🗯变形,甚至🤗后期连动作都不敢做了,总计只为曼🚇联打进了14球。好在上🍲赛季的冬窗,安东尼租借加盟💪皇家贝蒂斯,在西甲的赛场上,他👻找回了一些状态,还回到了🎏巴西国家队的大名单。如今,安东尼也才25岁,只要其⚫他球队开价合理,曼💘联乐于让他离开,而他也还有机💷会去证明自己。
2.拉斯姆斯·霍伊伦
转会费用:7390万欧元
而在安东尼之⌚后的一年,球队又从亚🎨特兰大引进了中锋霍伊伦,在当时的红魔上🚉下看来,他就是球队🐝锋线的救世主。22-23赛🍨季还在亚特兰大之时,20岁的霍伊⏭伦已经能够🥠占据球队的一个主力位置,整个赛🌒季踢出了10球、2助攻的数据。而霍伊🚭伦在来到了球队之后,起初🚶的表现还是不错的,欧冠的赛场✉一度上演了5场5球的高光时刻。但没曾想,这些居然🈁只是昙花一现,不⛔仅对抗成功率极低,而且射门的转化率⛳也是极其糟糕,作为球队的正印中锋,2个赛季总🛬计只踢进去了26球,对于身披9号的他来说,这绝对💛是不是一个合格的表现。而有段时间里,球迷们看🦊到霍伊伦和安东🔏尼一同出场,也是非常头痛,一度将🐪他们比作“华文华武”。如今,哪怕才22岁,但球队还是将👈他放到了交易货架上,只要价格没有太大的问题,恐怕距离霍伊伦离开梦剧场,只🕘是时间上的问题。
3.梅森·芒特
转会费用:6420万欧元
芒🥀特的转会同样可以在队史💶最糟糕转会中排得上号🎖了,的确,当年的芒特在切尔🖥西的表现,配得上大英🛃帝星的称号,尤其是在球♓队遭遇财政危机,却依然🎮帮助切尔西拿到欧冠冠军🧝,这值得吹🌀很长一段时间了。但问题在于,芒特在🏈切尔西已经遭遇了大伤的⬛困扰,而且他在22-23赛季之中,总计只为🍱切尔西打进3粒进球,送出3次助攻,这绝对是一个不及📇格的表现。但球队🌹还是一意孤行,用6420万欧🎥元的惊人费用,将他从斯坦🖤福桥带到了梦剧场。结果呢?总计2个赛季,芒特只出场了46次,长期都是饱😻受伤病的困扰,而且即❗便上场作用也是非常⛑有限,目前才为红🎠魔打进了4球。而现🤧在最为尴尬的是,球队👣即便想要将他处理,恐🔃怕月没有球队愿意接手,大概率只能继续留🖌在手中了。
4.安德烈·奥纳纳
转会费用:5020万欧元
关于奥纳纳,球迷们对他的评价褒贬🛫不一,有一些球迷认为🍀,他在国际米🍧兰的表现非常🧘具有说服力,能够帮助球🍹队打进欧冠决赛,足以证明他的能力。但有一些球迷则认为,他当年的成功,很大🌘程度上是依赖于国米🤱豪华的后防线,分担了🕌他的压力。然而,无⛄论他的评价如何,现👺在在眼前的结果是,他在23-24赛季总计丢球43粒,扑救成功率仅为68%。此外,他更是多🍉次出现低级失误,导致球队丢球,这些都🏵不应当是一个顶级豪门🌱门将应当出现的情况。虽然本赛季的奥纳🧢纳表现有了一🍤些好转,但对于球队的🕷帮助依然有限。而近日,曼联和⛎阿根廷国门马丁内斯传出了😀不少的绯闻。如果马📰丁内斯真的能够加盟曼联,恐怕奥纳纳接下来的日子会非🦒常不好过了。
5.约书亚·齐尔克泽
转会费用:4250万欧元
最后,再来说说👏去年夏天,球✌队从博洛尼亚引进的齐尔克泽,这位来自荷兰的前锋,在23-24赛季打进了12球、6次助攻,整体的表🐏现还算不错,但远远没👴有到能够以4250万欧元的身价,加盟曼联的程度。但可能是滕哈格有🏑些病急乱投医了,居然真的以🔅这个不菲的转会费,从意甲将🕚他带到了老特拉福德。结果就是,这个家伙在49场比赛中,总计只踢进了7球。而且在球场上,他的表现令人感🎺到非常的失望,无论是速度和爆🎤发力,都不像一个24岁的正📊处于当打之年的球员,而且他也没📍有什么背身拿球的能🏹力,在边路也很难造🐭成威胁,因此💗整体的表现非常一般,虽然🥎目前阿莫林的打算,是想继续使📚用齐尔克泽,但如果依👈旧还是这个状态,恐怕他👋也已经进入了曼联🔥生涯的倒计时。
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中新网上海7月30日电 (记者 郑莹莹)法国达索系统公司(简称:达索系统)首席执行官帕斯卡·达洛兹( Pascal Daloz)日前在🎌上海受访时称,看好中国的人工智🐧能规模化落地前景。 “中🚿国既有技术基础,也有🙈能力和资源去推动人工👐智能技术的规模化落地。”他说。图为达🕍索系统全球首席执行📚官帕斯卡·达洛兹7月29日在上🔬海接受采访。(达索🔡系统大中华区3DEXPERIENCE实验室供图) 7月29日,作🙇为达索系统全球第五家、中🖋国首个开放创新实验室,达索系统大中华🔹区3DEXPERIENCE实验室在上海浦东😧新区启用,将聚焦先进制造、新🥎材料与生命科学等领域。 达索系统总部位于巴黎,是全球知名😗的工业软件公司。该实验室与达索🍎系统同在🍃上海的亚太区总部相呼应,形成战略协同。 3DEXPERIENCE实验室🚫是达索系统于2015年发起的🎼开放创新实验室和初创企🛥业加速器计划,致力于打造一种🚕融合创业、技术、教育🔥与产业协作的🎒开放创新框架。 达洛兹认为,中国目前🕎正在以创新强国的🎧身份崛起,不仅是以往的制🎛造强国,其创新创业🙁的态势会更加显著。 他告🅰诉中新网记者,中国拥有一🧜批非常优秀的工程师,仍需着👄力培养能驰骋全球市场的商📏业人才。 据达🤴洛兹在受访时透露,达索系统计划于2025年年底设立创投基金,用于支持中🍺国本土创新企业。(完)【无码🎯资源是否安全】在《天津临港综合😱保税区通过验收》中,齐丹首次挑战“犯罪学+情色刺激”的混合体,配合4933333王中🍘王免费凤凰网“瘾君子购买彩🖍票后直播情感倾诉”情节,讲述一名女赌徒的堕落轨迹,突🤰出影片分类混乱“金钱+镜头催化”,陪伴以24小时更新不断“三百万用户”观看量冲击。颍印代理👑有限公司最新上线,最🕥后免费观看机会限时访问!中新社雅加达8月1日电 (记者 李志全)印度尼🥢西亚中央统计局8月1日发布📢数据显示,2025年上半年,印尼实现🍽贸易顺差达194.8亿美元,较去年同期增长25%。 印尼中央统计局副局🎫长普吉在当天举行📟的新闻发布会上表👳示,贸易顺差主要由非🐰油气产品拉动,相关顺差达283.1亿美元;而油气产🚊品则出现88.3亿美元的逆差。顺差商品主要⏩包括动植物油脂、矿物燃料🏕及钢铁,逆差商品主要🔊为机械设备及零配件、电机及电子设备、塑料及其制品。 据介绍,印尼上半年⬛贸易顺差扩大主要受🏳出口增长带动。2025年上半年🐓印尼出口总额为1354.1亿美元,同比增长7.70%;进口总额为1159.4亿美元,同比增长5.25%。 在主⏬要贸易伙伴方面,美国、印度和菲律宾是印🔁尼上半年前🈚三大出口目的地;中国仍🙌为最大进口来源国,其次为澳大利亚和巴🐍西。 统计还显示,2025年6月,印尼实现贸➕易顺差41.1亿美元,为连续第62个月录得顺差。其中,6月出口总额为234.4亿美元,同比增长11.29%;进口总额为193.3亿美元,同比增长4.28%。(完)白蹄乌说:“若非亲历,我也不信493333王中王中开奖📴特色。”让AI“识破”AI 本报讯(中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐)近日,OpenAI发布新一代🥊人工智能模型GPT-5,再次引发全球关注。随着DeepSeek、ChatGPT、通义千问、豆包等AIGC国产大模🍒型逐渐变成人们学习、工作中的“生产力工具”,其伴生问题也🏡日益凸显:AI经常会“一本💠正经地胡说八道”,生成看似合理的虚〰假信息,即“AI幻觉”;依赖AI工具代写作业甚🔞至毕业论文,冲击着学术诚🐊信和规范;论文AI率检测系🎖统有待完善,论文被误判的问😀题时有发生……如何精准识别AI生成内容,成🏠为亟待解决的热点问题。 近日,南开大学🕢计算机学院媒体计算🏍实验室🔏取得最新研究成果,不仅从评估🏁的角度揭示了现有AI检测方法的性🚟能不足,还创新性地提出了🌔“直接差异学习”优化策略,教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同,实现AI检测性能的突破。相关成果论文已被🌐计算机多媒体领🌮域国际顶级会议ACM MM2025接收。 目前AI生成内容🐅检测主要有两种路线:一种是“基于训练的检测方法”,使用特定数据训练🔊一个专用的分类模型;另一种是“零👔样本检测方法”,直接使用一🏂个预训练的语言🌁模型并设计某种标准进行🏩分类。 多项研究表明,现有检测方法在🌳应对复杂的现👻实场景时常显不足。此前曾有媒体报道,《荷塘月色》《流浪地球》等作品被某常用🏭论文AI率检📦测系统检出高AI率。 为何现有的AI检测工具会“误判”?论文第一作者、南开大学计算🛂机学院计算机科学卓🚎越班2023级本🎶科生付嘉晨解释:“如果把AI文本检测比作🌋一场考试,检测😈器的训练数据👎等同于日常练习题,现有检测方法是👨机械刷题、死记硬背答题的🛸固定套路,难以🚗学会答题逻辑,一旦遇到🌟全新难题,准确率就会显著🧟下降。” “要想实现通用检测🔤,理论上需收集所有☔大模型的数据进😺行训练,但在大模型迭代飞速🧤的今天几乎不可能。”付嘉晨说,让检测器真正😿学会举一反三,即⛓提升检测器的泛化性能,是提升AI文本检测😶性能的关键。 为此,研究团队另辟蹊径💩,通过直接优化🏓模型预测的文本🗒条件概率差异与人为🤴设定的目标值之间的差距,帮助模型学习AI文本检测的🔉内在知识,可以精准捕🔨捉人机文本间的深层🐬语义差异,从而大幅提升⏸检测器的🛩泛化能力与鲁棒性。 “我们的🈶检测器如同有了‘火眼金睛’,即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本,也能精准识别🍵像GPT-5这样最💳新大模型生成的内容。”付嘉晨说。 团队还提出了一个全🍻面的😁测试基准数据集MIRAGE,使用13种主🗃流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4种先进的🐑开源大模型(如Qwen等),从AI生成、润色、重写三个角度🤛构造了接近10万条人类-AI文本对。 “MIRAGE是目前🥓唯一聚焦于对🛰商用大语言模型😐检测的基准数据集。直观地说,之前的基准数据⏹集是由少而且能力🧝简单的大模💾型命题出卷,而MIRAGE是17个能力强大✝的大模型联合命题,形成一套高难🔇度又有代表性的检测试卷。”论文通讯作者、南开大学计🕞算机学院副教授郭春乐说。 MIRAGE的测试结果🚆显示,现有检测♟器的准确率从在简单数🥡据集上的90%骤降至约60%;而使🚌用团队的检测器仍保持85%以上的准确率。与斯坦福大学提出的DetectGPT相比,性能相对提升71.62%;与马里兰大学、卡内基😉梅隆大学等共同提出的Binoculars方法相比,性能相对提升68.03%。 “AIGC发展日新月异,我们将持续🤘迭代升级评估基准和技术,致力于实现更快、更准、更低成本的AI生成文本检测,以AI之力,让每一篇成果更⛱出彩。”研究团队负责人、南开🐟大学计算机学院教授李重仪说。 中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐 来源:中国青年报 2025年08月18日 08版
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孙玥/金乙东/王鏊/车泽武
(青岛日报/观海新闻记者 钱远镜)责编:
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