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Titlebook: Die Kegelprobe; Ein neues Verfahren Paul Ludwik Book 1908 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1908 H?rte.Materialien.Verfahren.Werkstoff

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:50:45 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Die Kegelprobe
副標(biāo)題Ein neues Verfahren
編輯Paul Ludwik
視頻videohttp://file.papertrans.cn/274/273787/273787.mp4
圖書封面Titlebook: Die Kegelprobe; Ein neues Verfahren  Paul Ludwik Book 1908 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1908 H?rte.Materialien.Verfahren.Werkstoff
出版日期Book 1908
關(guān)鍵詞H?rte; Materialien; Verfahren; Werkstoff
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-33196-5
isbn_softcover978-3-662-32369-4
isbn_ebook978-3-662-33196-5
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1908
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書目名稱Die Kegelprobe影響因子(影響力)




書目名稱Die Kegelprobe影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Die Kegelprobe網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Die Kegelprobe網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Die Kegelprobe被引頻次




書目名稱Die Kegelprobe被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Die Kegelprobe年度引用




書目名稱Die Kegelprobe年度引用學(xué)科排名




書目名稱Die Kegelprobe讀者反饋




書目名稱Die Kegelprobe讀者反饋學(xué)科排名




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發(fā)表于 2025-3-21 21:21:39 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:02:43 | 只看該作者
Overview: 978-3-662-32369-4978-3-662-33196-5
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:06:40 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-662-33196-5H?rte; Materialien; Verfahren; Werkstoff
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:19:07 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:14:28 | 只看該作者
http://image.papertrans.cn/d/image/273787.jpg
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:08:20 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:13:10 | 只看該作者
Konjugierte und adjungierte Reziprozit?ten, ihr Kernpunkt und ihre Kerngeraden Brüchen... handelte. Dabei setzen wir jetzt ausdrücklich voraus, da? die Reziprozit?t ., . von einem Polarsystem verschieden und überdies umkehrbar sei. Durch die zweite Forderung ist dann zugleich der Fall des Nullsystems von der Betrachtung ausgeschlossen.
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:05:17 | 只看該作者
Convolutional Decision Trees for Feature Learning and Segmentationd interpretable features as convolution kernels while simultaneously building a multivariate decision tree. The algorithm trains several orders of magnitude faster than regular CNNs and achieves state of the art results in processing quality on benchmark datasets.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:53:08 | 只看該作者
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