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HPORT COMMAND BILLET AUIC BSC RANK B DESG FILL N NEWS CVN 74 STENNIS FLGT 甲板射击器 21847 08940 LT 6310 2412 N NEWS CVN 79 JFK A/C 处理 50585 0
HPORT COMMAND BILLET AUIC BSC Rank B DESG FILL N NEWS CVN 74 STENNIS FLGT DECK SHOOTER 21847 08940 LT 6310 2412 N NEWS CVN 79 JFK A/C HANDLING 50585 07800 LCDR 6310 2412 WASHDC CNIC STF REDI AV/机场 00052 32080 LCDR 6310 2504 CORNDO COMNAVSURFPAC STF 空调处理 53824 42015 LCDR 6310 2504 LAKEHU CNATT DET LHURST OIC SHR ACT 63094 00100 LCDR 6310 2507 SDGO ATG 圣地亚哥 STF 雷迪 AV 49365 70400 CDR 6310 2509 NORVA LHD 1 WASP A/C 燃料 21560 03160 ENS 6310 2510 SDGO CVN 71 T ROOSEVELTCAT&AG 21247 09080 ENS 631E 2601 SDGO CVN 71 T ROOSEVELTFLGT 甲板 21247 08940 LT 6310 2511 红色项目为热填充，可以在正常详细说明窗口之外进行讨论。
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。
“流感射击” - 癌症患者的信息，幸存者...
编写者：新斯科舍省健康癌症护理计划NSHCCP0031©2024年11月，新斯科舍省卫生局此手册仅用于教育目的。无意取代医疗保健提供者的建议或专业判断。如果您有任何疑问，请询问您的医疗保健服务。
17-SEC-D9401 演习标题：对反坦克导弹射击做出反应
报告日期：2024 年 10 月 30 日 机组人员演习总结报告 演习任务 演习编号：17-SEC-D9401 演习标题：安装时对反坦克导弹火力做出反应 - 章节状态：已批准 状态日期：2024 年 10 月 30 日 分发限制：已批准公开发布；分发不受限制。 销毁通知：无 国外披露：FD1 - 该培训产品已由培训开发人员与 MCOE G-2 国外披露官协调审查。该培训产品可用于指导来自所有获批国家的国际军事学生，不受限制。 演习数据 支持者：17 - 装甲（集体） 演习类型：机组人员演习 批准：过时：限制 阅读：没有通往 ArmyU 的路线 审阅者：否 ArmyU 审查：N/A ArmyU 评论：安全等级：低 条件：
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -
主题：海军陆战队射击训练计划
3591 G-3 2024 年 9 月 16 日 来自：训练和教育司令部指挥官 致：分发列表 主题：海军陆战队射击运动计划 参考：(a) MCO 3574.2M 海军陆战队战斗射击计划 (b) MCO 3591.2L 小型武器射击比赛 (c) 战斗射击研讨会章程 (d) 海军陆战队总部，2018 年海军陆战队步枪射击杀伤力能力评估 (e) 国防部长办公室，成立近战杀伤力工作队备忘录 (f) 海军研究办公室，SPEAR 杀伤力模型 (g) ONR 杀伤力报告 (h) 培训和教育 2030 (i) MARADMIN 105/23 FY23 战斗射击研讨会会后消息 (j) MARADMIN 123/24 FY24 战斗射击研讨会研讨会后消息 (k) 第 39 任指挥官的规划指导，2024 年 8 月 附件：(1) 术语和定义表 1. 情况。海军陆战队正处于小型武器射击杀伤力革命的边缘，这场革命经过多年酝酿，并建立在一系列战略级指导文件、成功的研究和实验计划以及参考文献中的多项变革性技术努力的基础上。具体而言，2018 年，海军陆战队作战分析局 (OAD) 在参考文献 (d) 中指出，“尽管海军陆战队必须具备在战斗条件下发射致命火力的能力和信心这一基本理念……但来自伊拉克和阿富汗的海军陆战队领导层对这种能力提出了质疑。”在同一报告中，OAD 指出，“根据海军陆战队第 3574.2L 号命令的定义，海军陆战队战斗射击计划中现行的海军陆战队年度步枪训练表 1 和表 2 未能准确反映当前的威胁环境和未来的作战环境。”在参考文献 (e) 中，国防部长描述了他致力于提高近战编队的“战斗准备、杀伤力、生存力和恢复力”，同时也表示我们对这些部队的投资“没有跟上现有技术、人为因素科学和人才管理最佳实践的变化。”OAD 报告和 CCLTF 备忘录均指出，该军种缺乏对杀伤力的可衡量定义，以及一套标准化的可量化指标，供海军陆战队利用并帮助他们了解其武器的杀伤力。为此，报告指出：“如果没有数据，这种基于能力的评估 (CBA) 的好处将是短暂的，不断适应有思想的敌人的想法将再次沦为轶事断言，而不是可量化的能力。”这些见解、分析和建议对年度步枪资格 (ARQ) 的制定产生了直接影响，该部门于 2021 年开始实施该资格。ARQ 取代了年度步枪训练 (ART) 表 1 和表 2，自 1907 年以来，ARQ 一直是陆军步枪资格的核心。ARQ 结合了在战斗中更真实的射击姿势，并将表 1 和表 2 中评估的技能组合结合到有效的射击过程中，其中包括在 15 到 500 码范围内的交战。重要的是，ARQ 目标基于致命区，如参考文献 (d) 中所建议的那样。这个 ARQ 目标和射击过程强调了射击致命性的重要性，因为只有落在致命区的射击才会得分。三年前，在 ARQ 首次实施的同时，海军研究办公室 (ONR) 正在开展一项研究项目，重点是了解致命武力决策。根据该项目的初始数据收集结果、参考文献 (d) 中的见解以及海军陆战队对射击致命性的日益关注，ONR 决定将其研究重点转向收集射击数据，以更好地了解如何提高
摩尔堡武器在北部 C 靶场射击
熟练只有通过实践才能获得，在战场上尤其如此。这就是我们的士兵训练的原因；他们必须准备好在战场上保护自己，同时对国家的敌人造成伤害。我们确实通过使用模拟来最大限度地减少噪音和成本，但我们不希望我们的士兵在战场上面对敌人时第一次体验 M1 艾布拉姆斯坦克的主炮射击。相反，我们确保他们在摩尔堡的训练区接受真实的训练和经验，以确保他们的成功。
在高度射击Sciex 7500+系统上发现无与伦比的灵敏度和扩展仪器正常运行时间
图2：大众护卫技术的硬件组件。Sciex 7500+系统的Q0区域中的添加t杆电极积极去除污染离子（紫色符号），从而导致输入仪器的样品羽流（红色和绿色符号）。T杆电极下游的离子光学元件的视觉比较显示出对基质污染的影响较小，尽管在源窗帘板上沉积了明显的残留物（左上），当时与Sciex 7500系统上的相同组件相比，没有此保护，如右下所示。
美林射击范围
•将所有枪支视为总是被加载的所有枪支。•将手指远离扳机，直到针对目标。•切勿让枪口覆盖您不愿销毁的任何东西。•知道目标和超越目标。•该范围内不允许任何类型或陶醉的人的陶醉物质。•与其他人合作，停止火灾以进行目标放置。•仅从指定的射击线向适当的方向射击。•仅在授权目标上开火。使用范围安全或美林警察检查目标信息。（请参阅＃5授权目标）•仅在指定的车道上开火。车道之间没有交火，也永远不会超过床！•火灾仅授权枪支和弹药。•对于所有人来说，必须使用适当的耳朵和眼睛保护。•确保所有弹丸在既定范围安全限制内的影响。•在观察任何不安全状况或射击者向前移动时，请调用“停止射击”，并确保所有枪支安全。•通知范围安全官（RSO）712-938-2514或任何安全违规或疑虑的美林PD。•请勿爬上护堤或目标背部。尊重设施。•严格禁止酒精饮料和药物！在拍摄之前或拍摄时切勿使用酒精。•21岁以下的儿童将始终受到监督，并在成人的控制下。
从零到英雄：在零和几射击上下文中利用生物医学命名实体识别的变压器
在生物医学领域中监督的命名实体识别（NER）取决于带有命名实体的大量带注释的文本。创建此类数据集可能是耗时且昂贵的，而新实体的提取需要其他注释任务并重新训练模型。本文提出了一种在生物医学领域中零和少量NER解决这些挑战的方法。该方法基于将多类令牌分类的任务转换为二进制令牌分类，并在大量数据集和生物医学实体上进行预训练，这使该模型可以学习给定和潜在的新颖命名实体标签之间的语义关系。，我们的零拍摄NER的平均F1得分为35.44％，单发NER为50.10％，10-Shot NER的平均F1得分为69.94％，在9种不同的具有基于微调PubMedbert模型的生物医学实体上，100-SHOT NER的平均F1得分为79.51％。结果证明了所提出的方法在识别没有或有限示例的新生物医学实体，优于先前的变压器方法，并且使用少于1000倍的参数的模型与基于GPT3的模型相媲美。我们公开制作模型并开发了代码。