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漂发双氧奶度数的选择?

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9度双氧奶上色时间?

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双氧奶的度数使用怎么分的呢?

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9度双氧奶停留不能超过40分钟。

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双氧奶：是一种常用氧化剂，溶于水在中的过氧化氢浓缩物，其PH值呈酸性，与氧化染发剂和漂浅剂可使用头发脱色。加强多孔性并生成颜色分子，可以用每位单位的溶液中所含氧气的数量来表示，度数越高脱色强度越大，速度越快，相反储存色素的能力越低。

不同的双氧乳不同功能及停留等待时间，首先双氧乳的浓度以百分比来看有3%、6%、9%、12% 也有的是按含氧量来区分，10vol、20vol、30vol、40vol。

多特青训负责人：穆科科青年时比赛方式几乎无法复制到一线队

新华社柏林8月25日电，多特蒙德青训学院主管保罗-沙夫兰在谈到足球人才培养时表示：“如果赢得青年赛事冠军的球员，此后没能在职业生涯中迈出重要一步，那么这些冠军本身就没有什么价值。若每个赛季能有两到三名青训球员真正进入多特一线队，就已经是‘完美的工作’。”

2000年前后，处于低谷的德国足球启动青训体系改革。青训中心逐步成为职业俱乐部的准入要求，德国足协也建立起覆盖全国的人才培养网络。十余年后，改革成果集中显现，德国队于2014年第四次捧起大力神杯。

然而此后，德国队2018年、2022年连续两届世界杯止步小组赛，今年又在世界杯32强战中被巴拉圭队淘汰。

“我们过去太重视青年足球里的竞争，反而有些忘记了发展的意义。”近日在接受媒体采访时，多特蒙德青训学院主管保罗-沙夫兰表示，德国青训需要改变的不只是训练方法、赛事制度，更要重新回答一个问题：究竟什么才算青训成功？

保罗-沙夫兰的答案很直接：“两年前我们就明确——如果赢得青年赛事冠军的球员，此后没能在职业生涯中迈出重要一步，那么这些冠军本身就没有什么价值。”

长期以来，联赛排名、杯赛成绩和各年龄段冠军，是衡量一家青训学院成绩最直观的指标。但在保罗-沙夫兰看来，过于追求这些指标，有时反而会偏离青训的初衷。

“我们自己也赢过很多青年比赛的冠军，但并没有把足够多的球员送进一线队。”

保罗-沙夫兰以穆科科为例，这名曾经轰动德国足坛的少年射手，在多特青年队时期拥有惊人的进球效率，保罗-沙夫兰以“一个赛季50到60球”来形容穆科科当时在青年比赛中的统治力。

但多年后回看这段经历，保罗-沙夫兰更关心的是穆科科“怎样进球”。他说，穆科科青年时期的不少进球，是在中场附近拿球后，依靠速度和个人能力直接突破防线完成的。“这种比赛方式几乎不可能复制到一线队，可能除了梅西，没有多少球员可以做到。”

这也是青年球员培养中的一个难题：一名身体发育较早，或某项能力明显高出同龄人的球员，可以依靠优势不断进球、帮助球队获胜。若只看眼前成绩，教练没有理由改变他的踢法；但这样的优势，未必能带到成年赛场。

保罗-沙夫兰说，如果现在再培养一名类似特点的球员，他可能会让其更多尝试10号位、8号位，而不是长期固定在中锋位置。代价可能是进球减少，青年队的成绩也可能受到影响。“你可能因此每个赛季少30到40个进球，但最终可能得到一名更好的球员。”

对于真正有潜力的年轻人，多特甚至会主动给他们增加挑战。保罗-沙夫兰提到，一名U17球员曾是同年龄段的明星，升入U19后却突然失去主力位置，一度十分挣扎。在这个案例中，教练组没有让他回到U17继续当核心，而是让他留在U19适应竞争。

保罗-沙夫兰认为，从青年队进入成年队，本就是球员成长过程中最难跨越的一步。如果在青训阶段始终处于舒适环境，真正进入一线队后反而更难适应角色变化。

在保罗-沙夫兰看来，过于看重比赛成绩并非多特蒙德一家俱乐部的问题，德国青少年足球长期存在把成年足球过早移植到儿童足球中的倾向。

“你去看基层比赛，会看到太多教练试图把成年足球复制到儿童足球里。”

对于六七岁的孩子，比起阵型、站位和胜负，获得更多触球机会更重要。保罗-沙夫兰认为，如果儿童过早按照成年足球的方式进行大场比赛，每个人真正接触和处理球的机会反而有限。

近年来，德国足球已经着手改革。低年龄段更多采用小场比赛，增加孩子的触球次数；减少不必要的长途参赛；U17、U19最高级别青年赛事也完成重组，赛季第一阶段更多采用区域化比赛，此后再按照竞技水平重新分组。改革的出发点，是让比赛更多服务于球员发展，而不是让球员发展服从于比赛结果。

年轻球员频繁更换青训学院也是保罗-沙夫兰关注的问题。据他介绍，一名年轻球员整个青训阶段平均效力的青训学院数量，在欧洲五大联赛总体约为1.6至1.7家，而德国接近2.5家。

在他看来，每一次转会都意味着重新适应教练、战术、队友乃至生活环境。短期看，从小俱乐部进入更大的青训学院似乎是一次“升级”，频繁更换环境却可能打断长期培养的连续性。

德国近年来因此提高了青年球员在青训机构间流动的门槛。保罗-沙夫兰说，这对俱乐部短期选材并不方便，但从长远看有利于德国足球。

如果冠军不是最重要的标准，什么才是？保罗-沙夫兰给出了一个现实的数字：每个赛季如果能有两到三名青训球员真正进入多特一线队，就已经是“完美的工作”。

一线队位置有限，顶级青训学院不可能把每一名年轻球员都培养成自己的职业队员。沙夫兰认为，青训既要把真正具备顶级潜力的人推向更高水平，也要帮助没有获得晋升机会的球员找到下一条路。

在多特蒙德，球员最迟会在每年2月得知自己下赛季能否进入更高年龄组。如果不能留下，俱乐部会与球员及家长沟通，帮助寻找其他俱乐部、其他青训学院甚至海外机会。保罗-沙夫兰把这称为“预期管理”。

“瓶颈会越来越窄。”保罗-沙夫兰说，如果从一开始就让每名U17球员都相信自己一定能够成为多特一线队球员，那么最终的淘汰只会更加残酷。

一家顶级青训学院，每年真正能够送入一线队的球员或许只有两三人。在保罗-沙夫兰看来，这并不意味着其他人的培养失败。青训的责任既包括帮助少数人走向最高水平，也包括让更多年轻人认识职业足球的竞争规律，并为不同的发展道路做好准备。

从端侧智能到智能体 PC ，Arm正在重塑下一代个人计算

AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势，Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下，Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力，重塑下一代个人计算市场。

过去三十年，Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑，再到物联网设备，低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后，Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司，进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。

在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上，Arm释放出一个清晰信号：AI正在重新定义计算，而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。 

AI正在重构计算范式

过去十年，计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长，以及AI 智能体开始进入实际应用，行业正在面临新的挑战：如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下，实现智能能力的大规模部署。

Arm认为，当下，AI 正在重塑各行各业，尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展，还是 AI 应用需求的不断增长，都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起，这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的，同时也正在催生一系列新一代应用场景。 

过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU，随着异构计算的发展，CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时，Arm即指出，CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力，为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块，补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2（第二代可伸缩矩阵扩展）技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升，包括：

* AI性能提升最高5倍；

* 语音工作负载延迟降低4.7倍；

* 音频生成速度提升2.8倍。

在Gemma 4模型测试中，SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速，解码阶段最高1.6倍提升。

与此同时，Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者，目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架，开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发，就能自动获得开箱即用的性能优化。 

这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计，到2030年，SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力，覆盖超过30亿台终端。

AI PC进入Arm时刻

相比智能手机市场，Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里，PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey

Arm认为，未来PC市场将同时存在两类产品：

一类是“传统计算市场”，持续向轻薄化、高续航演进，同时拥有 AI 助手功能；

另一类则是面向智能体的专用硬件平台。

在Arm看来，未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力，能够同时处理多个智能体任务，运行大型模型，并在本地完成推理与决策。 

这恰恰是Arm架构的优势所在。

首先是能效。

Arm长期积累的高性能密度设计，使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心，并实现更长续航时间。

其次是异构计算能力。

Arm强调CPU与GPU深度协同，借助统一内存（Unified Memory）让CPU和GPU共享全部DRAM资源，实现算力与带宽的动态调配，从而更高效运行大语言模型。 

再次是生态成熟度。

过去两三年间，Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发，原生应用数量显著增长，企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看，Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统，包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux，这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。

近期，在Microsoft Build 开发者大会上，Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目，旨在引导开发者获取相关学习资源，并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持，将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。

从Windows on Arm到智能体PC

对于Arm而言，AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS（Compute Subsystem）产品——CSS for PC，第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是，近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品，该平台集成了20个Arm核心，被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说，AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台，而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。

结语

AI时代正在重新定义计算产业。

从智能手机到AI PC，从云计算到边缘推理，Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态，打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代，那么未来几年，Arm真正要争夺的，将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起，这场由AI驱动的架构变革，或许才刚刚开始。