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Titlebook: Examens-Fragen Dermatologie; Zum Gegenstandskatal G. Burg,R. Kolz,G. Lonsdorf Textbook 1979Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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發(fā)表于 2025-3-21 18:00:18 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Examens-Fragen Dermatologie
副標(biāo)題Zum Gegenstandskatal
編輯G. Burg,R. Kolz,G. Lonsdorf
視頻videohttp://file.papertrans.cn/319/318175/318175.mp4
叢書名稱Examens-Fragen
圖書封面Titlebook: Examens-Fragen Dermatologie; Zum Gegenstandskatal G. Burg,R. Kolz,G. Lonsdorf Textbook 1979Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg
出版日期Textbook 1979Latest edition
關(guān)鍵詞Akne; Allergologie; Dermatologie; Haut; Hautkrankheit; Hautkrankheiten; Prüfungsaufgabe
版次4
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-642-67186-9
isbn_softcover978-3-540-09179-0
isbn_ebook978-3-642-67186-9
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1979
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書目名稱Examens-Fragen Dermatologie影響因子(影響力)




書目名稱Examens-Fragen Dermatologie影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Examens-Fragen Dermatologie網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書目名稱Examens-Fragen Dermatologie網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書目名稱Examens-Fragen Dermatologie被引頻次




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書目名稱Examens-Fragen Dermatologie讀者反饋學(xué)科排名




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發(fā)表于 2025-3-21 23:39:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-22 01:44:07 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-642-67186-9Akne; Allergologie; Dermatologie; Haut; Hautkrankheit; Hautkrankheiten; Prüfungsaufgabe
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:52:36 | 只看該作者
Examens-Fragenhttp://image.papertrans.cn/e/image/318175.jpg
5#
發(fā)表于 2025-3-22 12:40:12 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:56:59 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:33:20 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:44:04 | 只看該作者
Problemverifizierung und –analysen Entscheidungsproblems“ werden Fragen gestellt. Ihre Beantwortung zeigt, ob es sich lohnt, das Entscheidungsproblem weiter zu bearbeiten oder nicht. Darauf wird der Schritt 2 ?Problemanalyse“ erl?utert. Es handelt sich nach Auffassung der Autoren um den wichtigsten und gleichzeitig schwierigsten Sc
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:48:38 | 只看該作者
,A Compact Spectral Model for?Convolutional Neural Network,e feature maps. When compared to similar models in the spatial domain, the proposed compact spectral CNN model achieves at least 24.11. and 4.96. faster classification speed on AT &T face recognition and MNIST digit/fashion classification datasets, respectively.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 09:34:40 | 只看該作者
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