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Titlebook: Der Produktentstehungsprozess in der Automobilindustrie; Eine Betrachtung aus Matthias D. Schulz Book 2014 Springer Fachmedien Wiesbaden Gm

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樓主: 葉子
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發(fā)表于 2025-3-25 03:52:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 11:30:42 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:25:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:47:41 | 只看該作者
Die Automobilindustrie im Jahre 2025 aus Sicht der Logistik,Kap.?. genannten hinausgehenden – Verbesserungsm?glichkeiten aufzuzeigen. Dazu soll die sog. Szenario-Technik eingesetzt werden, eine Methode, bei der konsistente Zukunftsbilder erzeugt werden, um die Strategiefindung von Unternehmen zu unterstützen (vgl. Krystek und Herzhoff 2006, S.?306). Ziel ist
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發(fā)表于 2025-3-25 22:38:43 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 00:16:50 | 只看該作者
Die Rolle der Logistik im Produktentstehungsprozess in der Automobilindustrie,ews waren nichtstandardisiert und entweder offen oder teilstrukturiert; sofern nicht wichtige Gründe – wie der Wunsch eines Gespr?chspartners – dagegen sprachen, wurden sie pers?nlich beim Teilnehmer durchgeführt, mit einem Diktierger?t aufgezeichnet und anschlie?end von Hand transkribiert.
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發(fā)表于 2025-3-26 06:09:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 11:17:38 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-658-14747-1ews waren nichtstandardisiert und entweder offen oder teilstrukturiert; sofern nicht wichtige Gründe – wie der Wunsch eines Gespr?chspartners – dagegen sprachen, wurden sie pers?nlich beim Teilnehmer durchgeführt, mit einem Diktierger?t aufgezeichnet und anschlie?end von Hand transkribiert.
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發(fā)表于 2025-3-26 15:54:23 | 只看該作者
Information Structure Constraints,rder to achieve further improvements, all relevant factors have to be addressed: material, design, surgeon, and patient. For cemented TKA, the focus will lay on the improvement of cementing technique, and for uncemented TKA on the improvement of the primary stability.
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發(fā)表于 2025-3-26 19:32:29 | 只看該作者
A Proposed Model for Fake Media Detection Using Deep Learning Techniquesasets to assess the quality of the model. DeepFake Detection Dataset (DFDC) with the model receives 0.968 AUC and 0.937 F1score, compared to SOTA model, which receives 0.972 AUC and 0.906 F1score, and the CelebDF dataset, which receives 0.988 AUC and 0.9628 F1score.
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