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Titlebook: Lehrbuch der Geschichtsphilosophie; Georg Mehlis Textbook 1915 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1915 Geschichtsphilosophie.Logik.Metaphys

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樓主: Ejaculation
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發(fā)表于 2025-3-25 05:09:17 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-94437-6Geschichtsphilosophie; Logik; Metaphysik; Moderne; Philosophie; Philosophie der Geschichte; Wissenschaftst
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發(fā)表于 2025-3-25 09:06:53 | 只看該作者
Die Vollendung der Geschichtsphilosophie im deutschen IdealismusWie es Plato gewesen ist, welcher der Philosophie den gro?en Zug gegeben und ihr das k?nigliche Antlitz verlieh, so ist die philosophische Betrachtung der Wirklichkeit unter dem Aspekt des historischen Geschehens und die freie und k?nigliche Auffassung des historischen Universums die unvergleichliche Tat des deutschen Idealismus.
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發(fā)表于 2025-3-25 14:56:55 | 只看該作者
Die religi?se EntwicklungVersuchen wir nunmehr, den typischen Charakter der griechischen Kultur uns deutlich zu machen, indem wir mit der Entfaltung des religi?sen Lebens beginnen.
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發(fā)表于 2025-3-25 19:07:08 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 23:17:56 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 01:24:20 | 只看該作者
Georg Mehlisures as well as much contents. This paper proposes a keyword search method, FORK, which ranks entities in LD by ObjectRank, a well-known link-structure analysis algorithm that can deal with different types of nodes and edges. The first attempt of applying ObjectRank to LD search reveals that ObjectR
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發(fā)表于 2025-3-26 05:54:26 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 11:40:09 | 只看該作者
Georg Mehlisures as well as much contents. This paper proposes a keyword search method, FORK, which ranks entities in LD by ObjectRank, a well-known link-structure analysis algorithm that can deal with different types of nodes and edges. The first attempt of applying ObjectRank to LD search reveals that ObjectR
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發(fā)表于 2025-3-26 15:50:40 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 18:35:17 | 只看該作者
Georg Mehlisreference, while user reviews reflect customers’ opinions on product properties that might not be directly visible. They can complement each other to jointly improve the recommendation accuracy. In this paper, we present a novel collaborative neural model for rating prediction by jointly utilizing u
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