
Americanized RPG-7v2 for US FMS & SOF - Battlefront.com …
2015年10月18日 · AirTronicUSA demonstrated two Americanized and greatly improved RPG-7v2 based weapons at the key for American defense procurement AUSA (Association of the United States Army) exhibition mid October 2015. The first is a somewhat lightened tweak called the PSRL-1 and is a slightly lighter weapon th...
PSRL-1 - Wikipedia
The Precision Shoulder-fired Rocket Launcher-1 also known as the (PSRL-1) is a modified American copy of the Soviet/Russian RPG-7 shoulder-fired rocket-propelled grenade launcher developed by AirTronic USA.
美国仿制的RPG型火箭筒,重量减轻一半,射程提高一倍
2020年1月18日 · psrl型精确肩射式火箭筒作战用途是够对运输车辆、坦克、步战车等陆地交通工具构成相当威胁,还能直接推毁直升机、低空飞行的战斗机,在能够保证精度的前提下,射击距离越远,越能出其不意,攻其无备,同时也能为火箭筒射手的全身而退留下足够时间。
Pearl Tech Tool combination Drum Key and Drum Set Multi-Tool …
The Pearl TechTool features 13 gig-ready tools specifically selected to fit all Pearl drums, pedals and hardware. The PTT13 TechTool features 6 Hex Keys, 5 Screwdrivers and a bottle opener for when all the work is done. Each tool is forged to exact tolerances using heat-treated S2 alloy and completed with an anodized black finish.
Intellisense for (Powershell/Windows Terminal) - GitHub
2021年3月10日 · The default PSRL key handler for menu-complete is Ctrl+Space, it gives pretty much this exact experience. Personally I have it remapped to Tab, because I prefer it to normal tab complete.
美国版RPG火箭筒:装M16步枪部件 将配制导弹药 - 搜狐
2015年11月20日 · psrl-2火箭筒将采用新设计,能够提高耐用性并延长使用寿命(现有的火箭筒可发射1000发火箭弹)。 这两种火箭筒均将采用光电技术公司的光学红点瞄准具,并将能够配装放大倍率的光学瞄准镜以实施精确远距离打击。
美国成功山寨俄罗斯一经典武器,改进后大量提供给乌克兰
2018年5月19日 · 美国的psrl-1火箭筒能发射rpg所有类型的弹药,主要有普通破甲弹、串联战斗部破甲弹、杀伤破甲弹和燃烧杀伤弹等等,这令它能在世界各地都可使用。 乌克兰士兵正在使用PSRL-1火箭筒进行训练,由于它的操作方式和RPG-7一模一样,这对他们来说根本就不需要培训 ...
你没看错:俄罗斯指责美国山寨RPG火箭,质量还很差_设计
2019年5月15日 · 美国军事媒体报道,俄罗斯发现乌克兰国民警卫队在进行一款新式火箭筒测试,这款所谓的“psrl-1精准肩射火箭发射器”是美国提供的,这是对俄罗斯rpg-7发射器赤裸裸的抄袭。 山寨货psrl-1火箭筒与正版货rpg-7火箭筒。
论文笔记(十七) - 知乎 - 知乎专栏
解决方法就是psrl,但是它的问题在于只在表格问题中表现良好,计算昂贵而且不能利用任何状态空间结构的额外信息。 因此提出了RVF来解决PSRL的两个问题,都取得了很好的结果。
Motivated by potential advantages relative to optimistic algorithms, we study an alternative approach: posterior sampling for reinforcement learning (PSRL). This is the extension of the Thompson sampling algorithm for multi-armed bandit problems to reinforcement learning. We establish the first regret bounds for this algorithm.