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美国陆军远程精确射击
扩展范围的加农炮炮（ERCA）计划计划开发一个能够准确向目标射击超过70公里的系统，这比当前系统的30公里目标距离有所改善。精密罢工导弹（PRSM）是从M270A1多发射火箭系统（MLR）和M142高移动性火箭火箭系统（HIMARS）发射的地表到表面，全天气，精确指导导弹。PRSM旨在替换当前的MLR和HIMARS导弹，并使当前的火灾持续一倍，每个发射吊舱有两枚导弹。陆军正在研究开发战略性远程大炮（SLRC）的可行性，该大炮可以以高达1,000英里的高速速度发射弹丸，以吸引防空，火炮，导弹系统以及指挥和控制目标。
covid疫苗反应：人们报告射击时会发生什么，从轻度到主要不良影响
随着COVID疫苗的推出，对您也可能喜欢的任何意外副作用进行监控：揭穿50 COVID-19 COVID-19 Myths（Boston Globe // Getty Images）
微波和毫米波功率射击
抽象的功率横梁是通过指令电磁梁在自由空间跨空间的有效的点对点传递。本文以简单的术语清楚地阐明了功率光束的基本原理，并提出了一种基准测试方法，用于改善功率光束系统和技术的比较评估。在过去60年中，在微波和毫米波（MMWave）实验演示中追踪全球进展的深入历史概述，表明了过去5年活动的显着增长。此外，对接收微波功率光束的可扩展Rectenna阵列的进度进行了综述，显示了新研究的足够成熟度，以启动该技术的坚固化，生产力和系统整合方面。对包括频谱管理和安全在内的监管问题的审查表明，需要其他技术解决方案和国际协调。Breaking results reported in this paper include 1) data from the first in-orbit flight test of a solar-to-RF “sandwich module”, 2) the construction of multiple US in-orbit demonstrations, planned for 2023 launch, that will demonstrate key technologies for space-based solar power, and 3) a 100-kW mmWave power beaming transmitter demonstrating inherent human life safety.
在协作虚拟环境中用于建筑物疏散的主动射击响应训练环境
摘要 在枪击事件或紧急情况下，安保人员对情况做出适当反应的能力取决于预先存在的知识和技能，但也取决于他们的心理状态和对类似场景的熟悉程度。在紧急情况下做出决定时，人类行为变得不可预测。在紧急情况下确定这些人类行为特征的成本和风险非常高。本文介绍了一种沉浸式协作虚拟现实 (VR) 环境，用于使用 Oculus Rift 头戴式显示器执行虚拟建筑疏散演习和枪击训练场景。协作沉浸式环境在 Unity 3D 中实现，基于运行、隐藏和战斗模式进行应急响应。沉浸式协作 VR 环境还为校园安全提供了一种独特的紧急情况训练方法。参与者可以进入云端设置的协作 VR 环境并参与枪击响应训练环境，这比大规模的真实演习具有相当大的成本优势。用户研究中的存在问卷用于评估我们的沉浸式培训模块的有效性。结果表明，大多数用户都同意，在建筑疏散环境中使用沉浸式应急响应训练模块时，他们的存在感得到了增强。
UFC 4-179-02 小型武器射击场
前言统一设施标准 (UFC) 系统由 MIL-STD 3007 规定，提供规划、设计、建造、维持、恢复和现代化标准，适用于军事部门、国防部门和国防部实地活动，符合 2002 年 5 月 29 日 USD (AT&L) 备忘录。UFC 将用于所有国防部项目，并在适当情况下为其他客户工作。美国境外的所有建设也受部队地位协议 (SOFA)、东道国资助建设协议 (HNFA) 以及在某些情况下双边基础设施协议 (BIA) 的管辖。因此，采购团队必须确保遵守 UFC、SOFA、HNFA 和 BIA 中最严格的规定（如适用）。UFC 是动态文件，将定期审查、更新并提供给用户，这是各部门为军事建设提供技术标准的责任之一。总部、美国陆军工程兵团 (HQUSACE)、海军设施工程司令部 (NAVFAC) 和空军土木工程中心 (AFCEC) 负责 UFC 系统的管理。国防机构应联系准备服务部门以进行文件解释和改进。UFC 的技术内容由相关国防部工作组负责。建议的变更及其支持理由应通过以下电子表格发送至相应的服务支持者办公室：标准变更请求。您也可以从下面列出的互联网站点访问该表格。UFC 自发布之日起生效，并仅以以下来源的电子媒体形式分发：• 整体建筑设计指南网站 http://dod.wbdg.org/。有关项目新发布的实施情况，请参阅 UFC 1-200-01《国防部建筑规范》。授权人：
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。
射击场安全 - IN.gov
c. AR 385-63、DA Pam 385-63、NGR 385-63 和本出版物为使用单位提供了具体而详细的靶场射击责任。这些指示和要求的行动对于所有靶场射击和训练的安全进行是必要的。完全遵守此处的要求是指挥官以及使用组织或单位的人员的责任。使用阿特伯里-马斯卡塔克的任何非国防部民事机构或活动的人员也必须遵守本条例中的规定和要求。