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Titlebook: Racism and Early Blackface Comic Traditions; From the Old World t Robert Hornback Book 2018 The Editor(s) (if applicable) and The Author(s)

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樓主: 獨(dú)裁者
11#
發(fā)表于 2025-3-23 11:20:36 | 只看該作者
12#
發(fā)表于 2025-3-23 15:50:29 | 只看該作者
entwickeln. Es ist üblich, diese Theorie, in der die Biegemomente eine besondere Rolle spielen, als . zu bezeichnen. Die vollst?ndige Biegetheorie der Schalen ist allerdings sehr verwickelt. Wir wollen uns daher auf den praktisch wichtigsten Fall drehsymmetrischer Belastung beschr?nken.
13#
發(fā)表于 2025-3-23 19:10:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 22:49:02 | 只看該作者
Robert Hornback Elementen der kollektiven Identit?t sozialer Gruppen, deren Bedürfnissen und Erfahrungen sie einen Gemeinsamkeit verbürgenden handlungsleitenden Sinn verleihen. Dadurch, da? Ideen in das Selbstverst?ndnis gesellschaftlicher Gruppen eingehen, werden sie zu ?Kulturen?, d. h. zu überindividuellen Vors
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發(fā)表于 2025-3-24 04:50:31 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 09:16:17 | 只看該作者
17#
發(fā)表于 2025-3-24 11:55:51 | 只看該作者
Robert Hornbackch als grobes Ma? für die Quantifizierung von Abh?ngigkeiten zwischen diesen verschiedenen Aspekten bew?hrt. Er tritt auch auf, wenn man den zweiten Aspekt m?glichst gut durch eine lineare Funktion des ersten Aspekts, also durch eine Regressionsgerade, approximieren m?chte.
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發(fā)表于 2025-3-24 17:47:18 | 只看該作者
Robert Hornbackch als grobes Ma? für die Quantifizierung von Abh?ngigkeiten zwischen diesen verschiedenen Aspekten bew?hrt. Er tritt auch auf, wenn man den zweiten Aspekt m?glichst gut durch eine lineare Funktion des ersten Aspekts, also durch eine Regressionsgerade, approximieren m?chte.
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發(fā)表于 2025-3-24 22:12:10 | 只看該作者
Robert Hornbackch als grobes Ma? für die Quantifizierung von Abh?ngigkeiten zwischen diesen verschiedenen Aspekten bew?hrt. Er tritt auch auf, wenn man den zweiten Aspekt m?glichst gut durch eine lineare Funktion des ersten Aspekts, also durch eine Regressionsgerade, approximieren m?chte.
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發(fā)表于 2025-3-25 02:14:53 | 只看該作者
Robert Hornbackch als grobes Ma? für die Quantifizierung von Abh?ngigkeiten zwischen diesen verschiedenen Aspekten bew?hrt. Er tritt auch auf, wenn man den zweiten Aspekt m?glichst gut durch eine lineare Funktion des ersten Aspekts, also durch eine Regressionsgerade, approximieren m?chte.
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