Травматический автомат: Травматическое оружие купить в Москве и СПб ! Цена от 3930 р.

Содержание

Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47 в Кокшетау (Оружие травматическое)

Казахстан
Кокшетау
Оружие сигнальное и травматическое
Оружие травматическое

Цена: 80 000 Тенге

за 1 ед.

Компания Dacorp, ИП (Кокшетау) является зарегистрированным поставщиком на сайте BizOrg.

su. Вы можете приобрести товар Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47, расчеты производятся в Тенге. Если у вас возникли проблемы при заказе товара, пожалуйста, сообщите об этом нам через форму обратной связи.

Описание товара

Оружие травматическое

Описание оружия:

Автомат AIMS PMC, Калашников
Характериcтики Автомата:
Гербокс Версия 3, металлический
Корпус: Металл, пластик
Магазин: Бункерный, на 500
Скорость: 125-130 м/с
Аккумулятор АК-типа, 1200 mAh
З/У Евро, 220В, 8.4В, 450мА
Комплектация: Привод, магазин, батарейка, З/У, шомпол, инструкция пользователя
Цвет: Черный

Товары, похожие на Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47

Вы можете оформить заказ на «Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47» в фирме «Dacorp, ИП» через площадку BizOrg.

Su. Цена составляет 80000 Тенге (минимальный заказ 1 ед.). Сейчас предложение находится в статусе «в наличии».

Что может предложить «Dacorp, ИП»

специальное предложение по сервису и стоимости для пользователей торговой площадки BizOrg.Su;
своевременное выполнение взятых на себя обязательств;
разнообразные варианты оплаты.

Оставьте заявку прямо сейчас!

Ответы на популярные вопросы

Как оформить заявку?Чтобы оформить заявку на «Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47» свяжитесь с организацией «Dacorp, ИП» по контактным данным, которые указаны сверху справа. Обязательно укажите, что нашли фирму на торговой площадке BizOrg.Su.
Где получить более подробную информацию о фирме «Dacorp, ИП»?Для получения подробных даных о фирме перейдите сверху справа по ссылке с именем организации. После этого перейдите на нужную вкладку с описанием.
Предложение указано с ошибками, телефон не отвечает и т. п.Если у вас обнаружились проблемы при сотрудничестве с «Dacorp, ИП» – сообщите идентификаторы фирмы (513683) и товара/услуги (5980328) в нашу службу по работе с клиентами.

Служебная информация

«Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47» и другие подобные предложения можно найти в категории: «Оружие травматическое».
Предложение было создано 06.09.2013, дата последнего обновления — 10.10.2013.
С начала размещения предложение было просмотрено 11465 раз.

Обращаем ваше внимание на то, что торговая площадка BizOrg.su носит исключительно информационный характер и ни при каких условиях не является публичной офертой.
Заявленная компанией Dacorp, ИП цена товара «Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47» (80 000 Тенге) может не быть окончательной ценой продажи. Для получения подробной информации о наличии и стоимости указанных товаров и услуг, пожалуйста, свяжитесь с представителями компании Dacorp, ИП по указанным телефону или адресу электронной почты.

Телефоны:

+7(707)632-09-12

Купить оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47 в Кокшетау:

ул. Саина 29, оф. 48

Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47

Гранатометы, травмат и ружья: какое оружие изъяли у участников январских беспорядков

https://ru.sputnik.kz/20220404/granatomety-travmat-i-ruzhya-kakoe-oruzhie-izyali-u-uchastnikov-yanvarskikh-besporyadkov-23944667.html

Гранатометы, травмат и ружья: какое оружие изъяли у участников январских беспорядков

За добровольную сдачу оружия казахстанцев не привлекают к ответственности, заверяют правоохранители 04.04.2022, Sputnik Казахстан

2022-04-04T17:11+0600

2022-04-04T17:36+0600

граната

травматическое оружие

январская трагедия в казахстане

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://sputnik. kz/img/693/26/6932656_0:82:3351:1966_1920x0_80_0_0_45d5bc4dcf88caf813538fd2612180cb.jpg

НУР-СУЛТАН, 4 апр — Sputnik. Свыше 1 300 единиц оружия изъяли у участников январских событий в Казахстане, сообщил начальник следственного департамента министерства внутренних дел Казахстана Санжар Адилов.Кроме того, обнаружено и изъято 22 479 боеприпасов. К примеру, по данным следствия, 5 января трое жителей Алматинской области, воспользовавшись массовыми беспорядками в Алматы, завладели шестью единицами оружия. После этого они напали на автозаправочную станцию Sinooil и участвовали в захвате аэропорта Алматы.Когда в городе объявили антитеррористическую операцию, они спрятали похищенное оружие в схронах по месту жительства в одном из сел Алматинской области. Жители населенного пункта, узнав об участии своих односельчан в участии в массовых беспорядках, самостоятельно обезвредили преступников, изъяли похищенное оружие и передали в акимат.Еще один подозревающийся в хищении оружия из магазина «Оружейник» задержан в Алматы. По данным следствия, он хранил украденное в заброшенном здании Турксибского района.У задержанного изъяты нарезной карабин и гладкоствольное ружье.»Оружие, находящееся в незаконном обороте, в любое время может быть использовано преступными элементами против мирных граждан. В этой связи продолжается разъяснительная работа о необходимости добровольной сдачи оружия и предоставления любой известной информации о подозрительных лицах, незаконном хранении и продаже огнестрельного и холодного оружия», — отметил Санжар Адилов.Казахстанцы добровольно сдали 120 единиц оружия. При этом ни один из них не привлечен к какой-либо ответственности.

Sputnik Казахстан

[email protected]

+74956456601

MIA „Rosiya Segodnya“

2022

Sputnik Казахстан

[email protected]

+74956456601

MIA „Rosiya Segodnya“

Новости

ru_KK

Sputnik Казахстан

[email protected]

+74956456601

MIA „Rosiya Segodnya“

1920

1080

true

1920

1440

true

https://sputnik.

kz/img/693/26/6932656_309:0:3040:2048_1920x0_80_0_0_1929d46c19d8a6db268ecf98d5cf1473.jpg

1920

true

Sputnik Казахстан

[email protected]

+74956456601

MIA „Rosiya Segodnya“

Sputnik Казахстан

граната, травматическое оружие

НУР-СУЛТАН, 4 апр — Sputnik. Свыше 1 300 единиц оружия изъяли у участников январских событий в Казахстане, сообщил начальник следственного департамента министерства внутренних дел Казахстана Санжар Адилов.

«В результате проводимой работы у преступников и из схронов изъято 1 386 единиц оружия, в их числе 154 автомата, 419 пистолетов, 166 травматического оружия, 70 специального ружья, 30 гранатометов и другое», — рассказал он на брифинге.

Кроме того, обнаружено и изъято 22 479 боеприпасов. К примеру, по данным следствия, 5 января трое жителей Алматинской области, воспользовавшись массовыми беспорядками в Алматы, завладели шестью единицами оружия. После этого они напали на автозаправочную станцию Sinooil и участвовали в захвате аэропорта Алматы.

Когда в городе объявили антитеррористическую операцию, они спрятали похищенное оружие в схронах по месту жительства в одном из сел Алматинской области.

Жители населенного пункта, узнав об участии своих односельчан в участии в массовых беспорядках, самостоятельно обезвредили преступников, изъяли похищенное оружие и передали в акимат.

«Своими действиями жители села предотвратили дальнейшее использование оружия в преступных целях, а может, сохранили чью-то жизнь. Все подозреваемые взяты под стражу», — добавил Адилов.

Еще один подозревающийся в хищении оружия из магазина «Оружейник» задержан в Алматы. По данным следствия, он хранил украденное в заброшенном здании Турксибского района.

У задержанного изъяты нарезной карабин и гладкоствольное ружье.

«Оружие, находящееся в незаконном обороте, в любое время может быть использовано преступными элементами против мирных граждан. В этой связи продолжается разъяснительная работа о необходимости добровольной сдачи оружия и предоставления любой известной информации о подозрительных лицах, незаконном хранении и продаже огнестрельного и холодного оружия», — отметил Санжар Адилов.

Казахстанцы добровольно сдали 120 единиц оружия. При этом ни один из них не привлечен к какой-либо ответственности.

Прогнозирование исхода черепно-мозговой травмы: является ли машинное обучение лучшим способом?

. 2022 16 марта; 10 (3): 686.

doi: 10.3390/биомедицина10030686.

Роберта Брускетта ^{1
2} , Дженнаро Тартариско ¹ , Лючия Франческа Лукка ³ , Элио Лето ³ , Мария Урсино ³

, Паоло Тонин ³ , Джованни Пьоджа ¹ , Антонио Чераса ^{1
3
4}

Принадлежности

¹ Институт биомедицинских исследований и инноваций (IRIB), Национальный исследовательский совет Италии (CNR), 98164 Мессина, Италия.
² Инженерный факультет, Университетский городок Био-Медико в Риме, Via Alvaro del Portillo 21, 00128 Рим, Италия.
³ Институт С’Анны, 88900 Кротоне, Италия.
⁴ Отдел документации и передачи фармакотехнологий, доклиническая и трансляционная фармакология, кафедра фармации, медицинских наук и питания, Университет Калабрии, 87036 Аркаваката-ди-Ренде, Италия.

PMID: 35327488
PMCID: PMC8945356
DOI: 10.3390/биомедицина10030686

Бесплатная статья ЧВК

Роберта Брускетта и др. Биомедицины.

2022 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2022 16 марта; 10 (3): 686.

doi: 10.3390/биомедицина10030686.

Авторы

Роберта Брускетта ^{1
2} , Дженнаро Тартариско ¹ , Лючия Франческа Лукка ³ , Элио Лето ³ , Мария Урсино ³ , Паоло Тонин ³ , Джованни Пьоджа ¹ , Антонио Чераса ^{1
3
4}

Принадлежности

¹ Институт биомедицинских исследований и инноваций (IRIB), Национальный исследовательский совет Италии (CNR), 98164 Мессина, Италия.
² Инженерный факультет, Кампус Университета Био-Медико в Риме, Via Alvaro del Portillo 21, 00128 Рим, Италия.
³ Институт С’Анны, 88900 Кротоне, Италия.
⁴ Фармакотехнологический отдел документации и передачи, доклиническая и трансляционная фармакология, кафедра фармации, медицинских наук и питания, Университет Калабрии, 87036 Аркаваката-ди-Ренде, Италия.

PMID:
35327488
PMCID: PMC8945356
DOI: 10. 3390/биомедицина10030686

Абстрактный

Одной из основных проблем у пациентов с черепно-мозговой травмой (ЧМТ) является достижение раннего и определенного прогноза. Несмотря на недавнюю разработку алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте, для идентификации этих прогностических факторов, имеющих значение для клинической практики, в литературе отсутствует строгое сравнение моделей классической регрессии и машинного обучения (МО). Это исследование направлено на сравнение выборки пациентов с ЧМТ, обследованных на исходном уровне (T0), через 3 месяца после события (T1) и при выписке (T2). Классическая модель линейной регрессии (LM) сравнивалась с независимыми характеристиками алгоритмов машины опорных векторов (SVM), k-ближайших соседей (k-NN), наивного байесовского алгоритма (NB) и дерева решений (DT) вместе с подходом ансамблевого машинного обучения. . Точность была одинаковой среди алгоритмов LM и ML в анализируемой выборке, когда использовался подход двух классов результатов (положительный или отрицательный), тогда как алгоритм NB показал наихудшую производительность.

Это исследование подчеркивает полезность сравнения традиционного регрессионного моделирования с машинным обучением, особенно при использовании небольшого количества надежных переменных-предикторов после ЧМТ. Набор клинических данных, используемых для обучения алгоритмов машинного обучения, будет общедоступен для других исследователей для будущих сравнений.

Ключевые слова: ансамбль классификаторов; линейная регрессия; машинное обучение; предикторы результатов; травматическое повреждение мозга.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Цифры

Рисунок 1

Наиболее важные функции, выбранные с помощью…

Рисунок 1

Наиболее значимые функции, выбранные с использованием 2 классов результатов, соответственно, с использованием MRMR и…

Рисунок 1

Наиболее значимые признаки, выбранные с использованием 2 классов результатов, соответственно, с использованием методов отбора MRMR и Chi-Square.

Рисунок 2

Наиболее важные функции, выбранные с помощью…

Рисунок 2

Наиболее значимые признаки, выбранные с использованием 4 классов результатов, соответственно, с использованием MRMR и…

фигура 2

Наиболее значимые признаки, выбранные с использованием 4 классов результатов, соответственно, с использованием методов отбора MRMR и Chi-Square.

Рисунок 3

Корреляционная матрица с парными корреляциями…

Рисунок 3

Матрица корреляции с парными корреляциями между каждой парой клинических предикторов. На…

Рисунок 3

Матрица корреляции с парными корреляциями между каждой парой клинических предикторов. На диагонали: распределение каждой переменной, внизу диагонали: двумерные диаграммы рассеяния с подобранной линией, вверху диагонали: значение корреляции с уровнем значимости. Символы «***», «**», «*», «.» обозначают соответственно p -значения <0,001, <0,01, <0,05, <0,1.

Рисунок 4

Сравнение точности между LM…

Рисунок 4

Сравнение точности моделей LM и ML (2 класса результатов). Легенда:…

Рисунок 4

Сравнение точности моделей LM и ML (2 класса результатов). Условные обозначения: модель линейной регрессии (LM), машина опорных векторов (SVM), k-ближайшие соседи (k-NN), наивный байесовский анализ (NB), дерево решений (DT) и ансамбль моделей машинного обучения (ансамбль ML). Символы ***, p — значения <0,001.

Рисунок 5

Сравнение точности между LM…

Рисунок 5

Сравнение точности моделей LM и ML (4 класса результатов). Легенда:…

Рисунок 5

Сравнение точности моделей LM и ML (4 класса результатов). Условные обозначения: модель линейной регрессии (LM), машина опорных векторов (SVM), k-ближайшие соседи (k-NN), наивный байесовский анализ (NB), дерево решений (DT) и ансамбль моделей машинного обучения (ансамбль ML).

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Цитируется

Машинное обучение и сетевой анализ для диагностики и прогнозирования нарушений сознания.
Нараянан А., Маги В.Л., Зигерт Р.Дж. Нараянан А. и др. БМС Мед Информ Децис Мак. 2023 28 февраля; 23(1):41. doi: 10.1186/s12911-023-02128-0. БМС Мед Информ Децис Мак. 2023. PMID: 36855149 Бесплатная статья ЧВК.
Прогнозирование прогноза у пациентов с черепно-мозговой травмой с использованием алгоритмов машинного обучения.
Халили Х., Рисмани М., Нематоллахи М.А., Масуди М.С., Асадоллахи А., Тахери Р., Пурмонтасери Х., Валибейги А., Рошанзамир М., Ализадехсани Р., Ниакан А., Андишгар А., Ислам СМС, Ачарья УР. Халили Х. и др. Научный представитель 2023 18 января; 13 (1): 960. doi: 10.1038/s41598-023-28188-w. Научный представитель 2023. PMID: 36653412 Бесплатная статья ЧВК.
Прогнозирование исхода у пациентов с травмой головного мозга: различия между машинным обучением и традиционной статистикой.
Чераса А., Тартариско Г., Брускетта Р., Чианкарелли И., Мороне Г., Калабро Р.С., Пиоджа Г., Тонин П., Иоза М. Сераса А. и др. Биомедицины. 2022 сен 13;10(9)):2267. doi: 10.3390/биомедицина10092267. Биомедицины. 2022. PMID: 36140369 Бесплатная статья ЧВК. Обзор.

Модель машинного обучения может направлять пациентов с черепно-мозговой травмой на оказание жизненно необходимой помощи автоматизированное сканирование мозга и машинное обучение для информирования о результатах лечения пациентов с тяжелыми черепно-мозговыми травмами (ЧМТ).

В исследовании, опубликованном сегодня в журнале Radiology, команда показала, что их передовой алгоритм машинного обучения может анализировать сканирование мозга и соответствующие клинические данные пациентов с ЧМТ, чтобы быстро и точно прогнозировать выживаемость и выздоровление через шесть месяцев после травмы.

«Каждый день в больницах Соединенных Штатов отказывают в помощи пациентам, которые в противном случае вернулись бы к самостоятельной жизни», — сказал соавтор Дэвид Оконкво, доктор медицинских наук, профессор неврологической хирургии в Питт и UPMC. «Большинство людей, переживших критический период в условиях неотложной помощи, значительно выздоравливают, что еще раз подчеркивает необходимость выявления пациентов, у которых больше шансов на выздоровление».

Часто пациентам с ЧМТ требуется две недели, чтобы выйти из комы и начать выздоровление, однако пациентов с тяжелой ЧМТ часто отключают от системы жизнеобеспечения в течение первых 72 часов после госпитализации. Новый прогностический алгоритм, проверенный на двух независимых когортах пациентов, может использоваться для скрининга пациентов вскоре после поступления и может улучшить способность клиницистов оказывать наилучшую помощь в нужное время.

ЧМТ является одной из самых неотложных проблем общественного здравоохранения в США: каждый год почти 3 миллиона человек обращаются за медицинской помощью в связи с ЧМТ по всей стране, и ЧМТ остается основной причиной смерти среди людей в возрасте до 45 лет.

Признавая потребность в более эффективных способах помощи клиницистам, команда специалистов по данным в Питте решила использовать свой опыт в области передового искусственного интеллекта для разработки сложного инструмента для понимания характера ЧМТ каждого уникального пациента.

«Существует острая потребность в более совершенных количественных инструментах, чтобы помочь неврологам интенсивной терапии и нейрохирургам принимать более обоснованные решения для пациентов в критическом состоянии», — сказал автор корреспонденции Шаньдун Ву, доктор философии, доцент кафедры радиологии, биоинженерии и биомедицинская информатика в Питте. «Это сотрудничество с командой доктора Оконкво дало нам возможность использовать наш опыт в области машинного обучения и медицинской визуализации для разработки моделей, которые используют как визуализацию мозга, так и другие клинически доступные данные для удовлетворения неудовлетворенной потребности».

Под руководством соавторов Мэтью Пиз, доктора медицины, и Думана Арефана, доктора философии, группа разработала специальную модель искусственного интеллекта, которая обрабатывала несколько сканов мозга каждого пациента и объединяла их с оценкой тяжести комы. и информацию о жизненно важных признаках пациента, анализах крови и функции сердца. Важно отметить, что поскольку методы визуализации мозга со временем развиваются, а качество изображения может сильно различаться от пациента к пациенту, исследователи учитывали неравномерность данных, обучая свою модель различным протоколам получения изображений.

Модель зарекомендовала себя, точно предсказывая риск смерти пациентов и неблагоприятные исходы через шесть месяцев после травматического инцидента. Чтобы проверить модель, исследователи Питта проверили ее на двух когортах пациентов: одна из более чем 500 пациентов с тяжелой ЧМТ, ранее лечившихся в UPMC, а другая — внешняя группа из 220 пациентов из 18 учреждений по всей стране через консорциум TRACK-TBI. Внешняя когорта имела решающее значение для проверки способности прогнозирования модели.

«Мы надеемся, что это исследование показывает, что ИИ может предоставить инструмент для улучшения принятия клинических решений на раннем этапе, когда пациент с ЧМТ поступает в отделение неотложной помощи, чтобы добиться лучшего результата для пациентов», — сказали Ву и Оконкво.

Дополнительные авторы этого документа: Ава Пуччио, доктор философии, Керри Хохбергер, Эньинна Нвачуку, доктор медицины, Соувик Рой и Стефани Касильо, все из UPMC; Джейсон Барбер и Нэнси Темкин, доктор философии, Вашингтонский университет; и Эстер Ю, доктор медицинских наук, из Калифорнийского университета в Сан-Франциско, а также группа авторов-исследователей из консорциума TRACK-TBI.

Травматический автомат: Травматическое оружие купить в Москве и СПб ! Цена от 3930 р.

Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47 в Кокшетау (Оружие травматическое)

Описание товара

Товары, похожие на Оружие травматическое Автомат Калашникова АК 47

Что может предложить «Dacorp, ИП»

Ответы на популярные вопросы

Служебная информация

Гранатометы, травмат и ружья: какое оружие изъяли у участников январских беспорядков

Прогнозирование исхода черепно-мозговой травмы: является ли машинное обучение лучшим способом?

Принадлежности

Авторы

Принадлежности

Абстрактный

Заявление о конфликте интересов

Цифры

Похожие статьи

Цитируется

Рекомендации