2024-09-23
В заключение, третирани със силикон кърпи за почистване на оръжия са чудесен инструмент за поддържане на вашите огнестрелни оръжия чисти и добре поддържани. Те са безопасни, ефективни и лесни за употреба. Ако търсите нов начин за почистване на оръжията си, кърпата за почистване на оръжия, обработена със силикон, може да бъде идеалното решение.
Shanghai Hunting Speed Industry & Trade Co., Ltd. е водещ производител и търговец на висококачествени комплекти и аксесоари за почистване на оръжия. Нашите продукти са предназначени да направят поддръжката на вашите огнестрелни оръжия лесна и удобна. За повече информация, моля, посетете нашия уебсайт на адресhttps://www.handguncleaningkit.com. Ако имате някакви въпроси или притеснения, моля не се колебайте да се свържете с нас наsummer@bestoutdoors.cc.
G. H. Kohli и C. Huang, „Откриване на пистолети с помощта на дълбоки конволюционни невронни мрежи“, 2017 г. Конференция за информационни и комуникационни технологии (CICT), Сингапур, 2017 г., стр. 1-6.
C. Liu, Z. Tan и X. Wang, „Метод за идентифициране на източника на изстрел от огнестрелно оръжие въз основа на акустичния сигнал“, 2018 IEEE Международна конференция за информационни и комуникационни технологии за управление на бедствия (ICTDM), Хайнан, Китай, 2018 г. , стр. 1-4.
M. E. Salah и A. S. Abd-Elhameed, „Проектиране и внедряване на евтина интелигентна система за класифициране на изстрели в реално време“, 2019 г. Международна конференция за компютър и приложения (ICCA), Хунан, Китай, 2019 г., стр. 504-510.
X. Liu и X. Zhang, „Идентификация на огнестрелно оръжие въз основа на интерферентното електромагнитно поле, излъчвано от куршуми,“ IET Image Processing, vol. 14, бр. 1, стр. 120-129, 2020 г.
T. Hofbauer, K. Simkus и B. Frei, „Сравнение на анализа на стронций и олово във фрагменти от куршуми чрез лазерна аблация, индуктивно свързана плазмена масспектрометрия за криминалистични изследвания,“ Аналитична и биоаналитична химия, том. 411, бр. 29, стр. 7913-7921, 2019 г.
S. Demir, E. Yilmaz и T. Yildirim, „Система за акустично разпознаване на изстрели с подходи, базирани на машинно обучение,“ IEEE Access, vol. 7, стр. 100549-100559, 2019 г.
X. Чен, Д. Ли и С. Ли, „Мултимодално наблюдение за откриване на огнестрелно оръжие в реално време във видеоклипове“, в IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, doi: 10.1109/TCSVT.2019.2961935.
N. Fiorini и A. Heinemann, „Относно идентифицирането на модели на огнестрелни оръжия с помощта на автоматизиран съдебномедицински анализ на отпечатъци от куршуми,“ в IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 15, стр. 1527-1544, 2020 г.
B. Kang и S. Kim, „Изследване на сегментиране на изображения за сравнение на огнестрелни оръжия, базирано на различни цветови пространства“, в Journal of Convergence Information Technology, vol. 10, бр. 4, стр. 167-174, 2015 г.
A. R. Sova и F. L. Comsa, „Интелигентни сензори за откриване на огнестрелно оръжие“, 2017 г. IEEE Международен симпозиум за медицински измервания и приложения (MeMeA), Рочестър, MN, 2017 г., стр. 318-323.
A. Bhuyan, S. Sayied и J. Kalita, „Откриване на пистолет с помощта на дълбоки конволюционни невронни мрежи“, arXiv preprint arXiv:1704.07847, 2017.