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Titlebook: Die Glimmentladung in spaltartigen Entladungsr?umen; Walther Weizel,Wolfgang Ohlendorf Book 1958 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 1958 B

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樓主: 頻率
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發(fā)表于 2025-3-25 04:55:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 10:37:07 | 只看該作者
Die Glimmentladung in spaltartigen Entladungsr?umen978-3-663-04629-5
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發(fā)表于 2025-3-25 13:02:51 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 17:19:45 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:59:18 | 只看該作者
Gerhild B?hler,K. H. Hahne,Partner GmbHer kathodischen, einer nicht mit der Kathode zusammenh?ngenden metallischen oder auch einer isolierenden Wand zu machen. Zu diesem Zweck bildet man die gegenüberliegende Wand aus Metall aus, unterteilt sie aber ebenso wie die Kathode in einzelne Segmente, denen man eigene Stromzuführungen gibt. Dies
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發(fā)表于 2025-3-26 03:29:41 | 只看該作者
Kundenorientierung in deutschen Unternehmenenten auch die Potentiale gemessen werden, die sich auf den einzelnen Segmenten der Gegenelektrode einstellten. Im gro?en und ganzen wird der Gang dieser Potentiale dem Gang der Potentiale im angrenzenden Glimmlicht einigerma?en parallel sein. Was bei diesen Versuchen auff?llt, sind die enorm hohen
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發(fā)表于 2025-3-26 07:45:32 | 只看該作者
Conference proceedings 2018s in intelligent systems, artificial intelligence and their applications to the real world. Authors hailing from 56 countries on 5 continents submitted 404 papers to the conference, attesting to the global importance of the conference’s themes. After being reviewed, 222 papers were accepted for pres
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發(fā)表于 2025-3-26 08:33:01 | 只看該作者
Semantic Pervasive Advertisingissues such as targeting, cost, and privacy, we argue the need for a new perspective on the problem. We introduce ., a privacy-preserving, user-centric, and pervasive ads-distribution platform which uses semantic technologies to reason about the consumer’s context and the intended target of the ads.
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發(fā)表于 2025-3-26 16:39:15 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 20:23:09 | 只看該作者
City Recommender System: A Comparative Study of AI-Driven Approaches, the transformative role of AI in decision-making, providing individuals with data-driven insights for optimal living choices. The “Personalized City Recommender System” highlights the practical application of advanced machine learning in enhancing decision processes related to urban living (.).
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