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Titlebook: Historisches Organisationslernen als Wegbereiter zukünftiger Lernprozesse; Double-Loop-Learning Marius Herzog Book 2011 VS Verlag für Sozia

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樓主: Mottled
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發(fā)表于 2025-3-25 03:29:00 | 只看該作者
Marius Herzogiffuse universe.Astrophysics is treated as a practical appliOur purpose in writing this book is to show how physics has been applied to developing our current understanding of the phase structure, physical condi- tions, chemical makeup and, evolution of the (thermal) interstellar medium. We hope it
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發(fā)表于 2025-3-25 09:18:24 | 只看該作者
http://image.papertrans.cn/h/image/427480.jpg
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發(fā)表于 2025-3-25 12:50:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:06:32 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 20:25:56 | 只看該作者
Ergebnisinterpretation: Machtstabilisierendes Organisationslernen in zwei Double-Loop Learning-Prozab 1967) waren (vgl. 3), basieren die Untersuchungsergebnisse der Prozessrekonstruktion (vgl. 4), ebenso wie die Ergebnisinterpretation auf dem Modell akteurzentrierten Organisationslernens (vgl. 2.5, Abb. 8).
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發(fā)表于 2025-3-26 00:30:14 | 只看該作者
Fazit und Ausblick: Historisches Organisationslernen (HOL) - Das Lernen von organisationalen Lernpronales Lernen wird nur unsystematisch im Kontext von Zeit und Organisationsgeschichte betrachtet. Au?erdem spielt dieser Zusammenhang, trotz der allgemeinen Akzeptanz von Schleifenlernprozessen, in dieser Vorstellung theoretisch wie empirisch kaum eine Rolle.
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發(fā)表于 2025-3-26 06:31:08 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-531-93198-2Mikropolitik; Organisationsforschung; Qualitative Sozialforschung; Soziologie; Strukturationstheorie
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發(fā)表于 2025-3-26 10:59:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 14:58:06 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-322-99318-2e method is used for data association. Simulation results show that the proposed method have better performance in data association than the Nearest Neighbor (NN) algorithm and Joint Probability Data Association (JPDA) algorithm.
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發(fā)表于 2025-3-26 16:47:18 | 只看該作者
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