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標(biāo)題: Titlebook: Portfolio Analytics; An Introduction to R Wolfgang Marty Textbook 20131st edition Springer International Publishing Switzerland 2013 Effici [打印本頁(yè)]

作者: 要旨 時(shí)間: 2025-3-21 17:33
書目名稱Portfolio Analytics影響因子(影響力)

書目名稱Portfolio Analytics影響因子(影響力)學(xué)科排名

書目名稱Portfolio Analytics網(wǎng)絡(luò)公開度

書目名稱Portfolio Analytics網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名

書目名稱Portfolio Analytics被引頻次

書目名稱Portfolio Analytics被引頻次學(xué)科排名

書目名稱Portfolio Analytics年度引用

書目名稱Portfolio Analytics年度引用學(xué)科排名

書目名稱Portfolio Analytics讀者反饋

書目名稱Portfolio Analytics讀者反饋學(xué)科排名

作者: 過(guò)時(shí) 時(shí)間: 2025-3-21 20:57
第151719主題貼--第2樓 (沙發(fā))

作者: 名次后綴 時(shí)間: 2025-3-22 03:44
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作者: 遺傳 時(shí)間: 2025-3-22 07:49
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作者: 藝術(shù) 時(shí)間: 2025-3-22 17:28
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作者: ASTER 時(shí)間: 2025-3-23 00:13
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作者: anthesis 時(shí)間: 2025-3-23 04:15
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作者: 影響 時(shí)間: 2025-3-23 06:24
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作者: 平項(xiàng)山 時(shí)間: 2025-3-23 09:42
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作者: 共棲 時(shí)間: 2025-3-23 17:19
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作者: Acclaim 時(shí)間: 2025-3-23 21:43
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作者: 社團(tuán) 時(shí)間: 2025-3-24 00:51
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作者: COKE 時(shí)間: 2025-3-24 03:31
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作者: Friction 時(shí)間: 2025-3-24 16:28
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作者: PANEL 時(shí)間: 2025-3-24 20:09
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作者: Musket 時(shí)間: 2025-3-24 23:26
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作者: 發(fā)誓放棄 時(shí)間: 2025-3-25 05:38
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作者: 先鋒派 時(shí)間: 2025-3-25 09:25
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作者: 羞辱 時(shí)間: 2025-3-26 05:55
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作者: Disk199 時(shí)間: 2025-3-26 09:12
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作者: Hiatus 時(shí)間: 2025-3-26 13:27

作者: CAB 時(shí)間: 2025-3-26 20:07
David E. Green,Robert F. Goldbergerations (use of existing social networks, promotion and awareness, connection among volunteers, connection to emergency services and systems) to support both types of volunteer groups, which lead to a software prototype.

作者: 失敗主義者 時(shí)間: 2025-3-26 23:21

作者: 加入 時(shí)間: 2025-3-27 04:10
Ground Penetrating Radars,world and in Russia, including the main features and technical solutions for construction of the radio locators of the ground penetrating probing with enhanced resolution capacity (structure, design peculiarities, methods of formation and processing the super wide band frequency modulated signals, e

作者: Working-Memory 時(shí)間: 2025-3-27 05:24
,Optimizing Pneumonia Detection from?Scarce Chest X-Ray Data: A Comparative Analysis of?Advanced Augmentation Techniques Using Deep Learning, appropriate augmentation techniques when confronted with limited data for pneumonia detection. The findings contribute to the optimization of deep learning models in the realm of medical imaging tasks, facilitating accurate and timely pneumonia diagnosis from chest X-ray images.

作者: 構(gòu)想 時(shí)間: 2025-3-27 12:18

作者: Accrue 時(shí)間: 2025-3-27 15:59
https://doi.org/10.1007/978-3-642-18947-0Arbeitsorganisation; Handel; Logistik; Management; Montage; Organisation; Praxis; Produktion; Qualifizierung

作者: nuclear-tests 時(shí)間: 2025-3-27 19:52
Sebastian LangDies ist ein Open-Access-Buch, was bedeutet, dass Sie freien und uneingeschr?nkten Zugang haben

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