2024-09-23
Ondorioz, silikonaz tratatutako armak garbitzeko oihalak tresna bikainak dira su-armak garbi eta ondo zainduta mantentzeko. Seguruak, eraginkorrak eta erabiltzeko errazak dira. Zure pistolak garbitzeko modu berri baten bila bazabiltza, silikonaz tratatutako pistolak garbitzeko zapi bat irtenbide ezin hobea izan daiteke.
Shanghai Hunting Speed Industry & Trade Co., Ltd. kalitate handiko pistolak garbitzeko kit eta osagarrien fabrikatzaile eta saltzaile nagusia da. Gure produktuak zure armak mantentzea erraza eta erosoa izan dadin diseinatuta daude. Informazio gehiago lortzeko, mesedez bisitatu gure webgunea helbideanhttps://www.handguncleaningkit.com. Edozein zalantza edo zalantza izanez gero, jar zaitez gurekin harremanetan helbide honetansummer@bestoutdoors.cc.
G. H. Kohli eta C. Huang, "Handgun detection using deep convolutional neuronal networks", 2017 Conference on Information and Communication Technologies (CICT), Singapur, 2017, 1-6 orr.
C. Liu, Z. Tan eta X. Wang, "Method for Identify the Source of a Firearm Shot Based on the Acoustic Signal", 2018 IEEE Disaster Management for Information and Communication Technologies for (ICTDM), Hainan, Txina, 2018. , 1-4 or.
M. E. Salah eta A. S. Abd-Elhameed, "Diseinua eta kostu baxuko sistema adimendunaren ezarpena denbora errealeko tiroen sailkapenerako", 2019ko Konputagailu eta Aplikazioei buruzko Nazioarteko Konferentzia (ICCA), Hunan, Txina, 2019, 504-510 orr.
X. Liu eta X. Zhang, "Su-armaren identifikazioa balak igorritako interferentzia-eremu elektromagnetikoetan oinarrituta", IET Image Processing, vol. 14, zk. 1, 120-129 orr., 2020.
T. Hofbauer, K. Simkus eta B. Frei, "Estrontzio eta berunaren analisiaren konparazioa bala-zatietan laser ablazioaren bidez induktiboki akoplatutako plasma-masa-espektrometria auzitegietarako ikerketak", Analytical and Bioanalytical Chemistry, vol. 411, zk. 29, 7913-7921 or., 2019.
S. Demir, E. Yilmaz eta T. Yildirim, "Acoustic Gunshot Recognition System with Machine Learning-Based Approaches", IEEE Access, vol. 7, 100549-100559 or., 2019.
X. Chen, D. Li eta S. Li, "Multimodal Sensing for Real-Time Firearm Detection in Videos", in IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, doi: 10.1109/TCSVT.2019.2961935.
N. Fiorini eta A. Heinemann, "On the Identification of Firearm Models Using Automated Forensic Analysis of Bullet Land Impressions", in IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 15, 1527-1544 or., 2020.
B. Kang eta S. Kim, "Research on Firearms Comparison Image Segmentation Based on Different Color Spaces", Journal of Convergence Information Technology, liburukian. 10, zk. 4, 167-174 or., 2015.
A. R. Sova eta F. L. Comsa, "Smart sensors for firearm detection", 2017 IEEE Medikuntzako Neurri eta Aplikazioei buruzko Nazioarteko Sinposioa (MeMeA), Rochester, MN, 2017, 318-323 orr.
A. Bhuyan, S. Sayied eta J. Kalita, "Handgun detection using deep convolutional neuronal networks", arXiv preprint arXiv:1704.07847, 2017.