Titlebook: Moderne italienische Strafrechtsdenker; Ettore Dezza,Sergio Seminara,Thomas Vormbaum Book 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012 Ital

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書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker影響因子(影響力)




書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker網(wǎng)絡(luò)公開度




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書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker被引頻次




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書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker年度引用




書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker年度引用學(xué)科排名




書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker讀者反饋




書目名稱Moderne italienische Strafrechtsdenker讀者反饋學(xué)科排名

人造

armistice

m Vergleich kann die Heranziehung der bereits im selben Verlag erschienenen Textsammlung ‘Moderne deutsche Strafrechtsdenker‘ sowie die ‘Einführung in die moderne Strafrechtsgeschichte‘ hilfreich sein."978-3-642-24838-2978-3-642-24839-9

HAIL

Book 2012rechtshistorischen und -dogmatischen Vergleich der Entwicklungen zu erm?glichen. Bei diesem Vergleich kann die Heranziehung der bereits im selben Verlag erschienenen Textsammlung ‘Moderne deutsche Strafrechtsdenker‘ sowie die ‘Einführung in die moderne Strafrechtsgeschichte‘ hilfreich sein."

FLIT

Ettore Dezza,Sergio Seminara,Thomas VormbaumErstmals eine übersicht über die wichtigsten italienischen Strafrechtstheoretiker seit der Aufkl?rungszeit.Nicht blo? kleine Textsplitter, sondern zusammenh?ngende Textauszüge.Im Anhang weiter führend

勾引

978-3-642-24838-2Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012

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https://doi.org/10.1007/978-3-642-24839-9Italien; Rechtsgeschichte; Strafrecht; Strafrechtstheorie

Contracture

Improving Robustness and?Calibration in?Ensembles with?Diversity Regularizationme level of robustness. Experiments on CIFAR-10, CIFAR-100, and SVHN show that regularizing diversity can have a significant impact on calibration and robustness, as well as out-of-distribution detection.

craving

Memory limited inductive inference machines, and other data. A class of recursive functions is presented that cannot be learned deterministically by any such machine, but can be learned by a memory limited probabilistic leaning machine with probability 1.