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幼崽BB枪支冒险课程计划
▪解释如果找到枪支应该怎么办。背诵4个安全提醒。▪演示如何正确佩戴安全设备。▪解释范围安全规则和范围命令。重要的是，游侠要从小组中获得反馈，以确保对安全规则和范围命令的完整理解。老虎将得到其成人伙伴的帮助。注意：Webelos和Arrow Light Scouts具有向成人或其他侦察员解释范围命令的附加要求。
犯罪枪支证据处理信息概况
S.4970-A/A.1023-A中包含的纽约州Nibin任务于2022年12月3日生效。该法规要求所有州和地方执法机构都需要恢复符合NIBIN的合格枪支，该枪支被非法拥有，被放弃，从犯罪现场中恢复过来，或合理地认为与犯罪相关或与犯罪相关联，只要实际就可以在实际上被射击并进入NIBIN，只要枪支适用于测试射击。此外，每当州或地方执法机构在犯罪现场收回符合NIBIN资格的支出弹药案，或者被认为合理地与犯罪委员会或枪支的非法卸货有关，该机构应安排经过支出的弹药案，以便尽快将其纳入nibin。
17-18 塞班岛 Marpi Gun 1994-2007 - CSU 研究成果
该火炮被设计为（实验性）支援武器，安装在 5,000 吨以上的轻型武装商船上，用于对抗潜艇（水面）攻击。虽然理论上它也可以用作重型防空武器，但美国情报部门认为它在这方面并不是很有效（CinCPac– CinCPOA，1945b，第 60 页）。20 厘米火炮的射程适中，为 6,900 码。这些火炮被描述为重量轻，具有中断螺纹后膛盖和液压弹簧后坐机构，后坐缸安装在火炮顶部。该火炮安装在海军型基座上，可 360º 旋转。升降和旋转由手轮控制，手轮均位于支架左侧。手动操作时的旋转速度约为 8.6°/秒，而升降速度为 8°/秒，使其成为一种速度较慢的防空武器（CinCPac–CinCPOA，1945b，第 60 页；OPNAV，1945，第 58 页；USNTMJ，1946b，第 16 页）。该枪未配备单独的火控系统（USNTMJ，1946b，第 16 页）。
纽约市的枪支暴力预防工作队
由市长埃里克·亚当斯（Eric Adams）于2012年6月建立的枪支暴力预防工作组（GVPTF），目的是通过使用公共卫生和社区发展方法来解决上游原因 - 我们所有人都希望和需要使我们的社区安全的计划和服务来解决上游事业，以阻止暴力崛起。从住房到工作，心理健康，警务，充满活力的公共场所以及最年轻的纽约人蓬勃发展的机会，我们的目标是防止枪支暴力，现在以及未来。自成立以来，枪支暴力预防工作组一直在信念中，认为枪支暴力是缺乏机会获得经济，社会，教育和医疗保健资源的症状。为此，该计划为纽约市设定了雄心勃勃的愿景和使命：
SKF 电池驱动黄油枪 TLGB 20 | Waikato 轴承
TLGB 20 的润滑脂计量器可让技术人员准确了解已分配的润滑剂量，从而避免润滑过度或不足。润滑不足会导致轴承过早损坏或污染物进入轴承。润滑过度会浪费润滑脂，还会导致严重的并发症。在涉及快速移动设备（如电动机）的应用中，润滑剂过多会导致高温并损坏密封件，导致污染物进入。高温还会显著缩短润滑剂的使用寿命，从而增加运营成本。
利用机器学习优化穿越高射炮射击的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这与穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的所有类型的飞机、导弹和无人机相关。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接对高射炮进行建模的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的反应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成防空火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近防武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以通过神经网络（即所谓的深度 Q 学习 (DQN)）进行补充，以处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了一个防空炮位的亚音速飞行走廊通行结果。
枪支行业免疫力的轮廓：分离权力，联邦制和第二修正案
2005年，国会通过了《武器法》（PLCAA）的保护，授予了枪支行业，从而避免了民事诉讼的豁免权。但是，PLCAA免疫力不是绝对的。本文表明，在裁定涉及枪支行业免疫范围的案件时，州和联邦法院在裁定案件时都会从根本上误读PLCAA。正确理解，PLCAA允许针对枪支行业提起诉讼，只要它们基于法定行动原因而不是普通法。虽然广泛提高州普通法的主张，但PLCAA为州立法机关提供了自治，以决定如何规范其边界内的枪支行业。此外，本文解决了有关枪支行业法规的宪法限制的未解决问题。PLCAA明确达到三个宪法原则之间的平衡。它通过保护枪支行业免受民事诉讼的侵害，保护个人保留和承担武器的权利，这将不足以削弱平民访问枪支的机会。坚持认为，权力的分离要求枪支行业法规应源于立法，而不是普通法裁决。它使州政府在决定如何规范枪支行业方面具有自治权，并认识到有关如何最好地减少与枪支相关的暴力行为存在区域差异。我们向对《第二修正案》申请枪支行业法规的申请的解释提供咨询，该法规将扩大保留和承担武器的权利，而牺牲了其他重要的宪法原则，例如分离权力和联邦制。
利用机器学习优化防空炮火下的飞行路径
我们提出了一种方法，旨在优化穿越敌方高射炮占领的飞行走廊的飞行路径。这适用于穿越完全或部分由此类枪支控制的空域的各种飞机、导弹和无人机。为此，我们使用 Q 学习 - 一种强化（机器）学习 - 它试图通过重复的半随机飞行路径试验找到避开高射炮的最佳策略。Q 学习可以在不直接模拟高射炮的情况下产生穿越敌方火力的最佳飞行路径。仍然需要对手的响应，但这可以来自黑盒模拟、用户输入、真实数据或任何其他来源。在这里，我们使用内部工具来生成高射炮火力。该工具模拟由火控雷达和卡尔曼飞行路径预测滤波器引导的近距离武器系统 (CIWS)。Q 学习还可以补充神经网络 - 所谓的深度 Q 学习 (DQN) - 来处理更复杂的问题。在这项工作中，我们使用经典 Q 学习（无神经网络）展示了亚音速飞行走廊通过一个高射炮位置的结果。
自旋和电荷相关性之间的非扰动交织：“吸烟枪”单验交换结果
我们通过对相关电子系统中局部电荷和局部自旋波动之间相互作用的微观机制进行了对几种基本多电子模型的广义现场电荷敏感性的彻底研究，例如Hubbard Atom，Hubbard Atom，Anderson Indrurity模型以及Hubbard模型。通过根据物理上透明的单玻色交换过程来构成数值确定的广义易感性，我们揭示了负责自以为是的多电子扰动扩展的显微机制。特别是，我们明确地确定了对（Matsubara）频率空间（Matsubara）频率空间的对角线条目的显着抑制的起源，以及导致崩溃的异性抗合性的略微增加。对对角线元件的抑制作用直接源自局部磁矩上的电子散射，反映了它们越来越长的寿命以及增强的有效耦合与电子的耦合。取而代之的是，非对角线项的轻微而分散的增强可以主要归因于多体散射过程。由于自旋和电荷扇区之间的强烈交织在近藤温度下部分削弱，这是由于在低频状态下局部磁波的有效自旋 - 纤维化耦合的逐步降低。因此，我们的分析阐明了相互作用的电子问题的不同散射量之间的物理信息的确切机制，并突出了这种相互交织在扰动方案以外的相关电子物理学中所起的关键作用。