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樓主: CT951
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發(fā)表于 2025-3-30 09:56:55 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 15:55:31 | 只看該作者
,Me?;gr??en zur Kontrolle der parenteralen Ern?hrung — Klinische Aspekte,kungen auf den Organismus und die Organfunktionen hingewiesen. Seinen Ausführungen kann voll zugestimmt werden. Meine Bemerkungen beziehen sich vorwiegend auf klinische Gesichtspunkte der Kontrolle bei der parenteralen Therapie im Kindesalter.
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發(fā)表于 2025-3-30 17:36:29 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 23:55:11 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:52:20 | 只看該作者
Psychiatrische Versorgungsperspektivenhe Unterschiede aufzuzeigen, damit am Schlu? die Frage diskutiert werden kann, ob und in welchem Ausma? bei Kindern der verschiedenen Altersstufen mit einer anderen posttraumatischen Stoffwechselreaktion zu rechnen ist.
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發(fā)表于 2025-3-31 05:42:54 | 只看該作者
Aspekte des posttraumatischen Stoffwechsels im Kindesalter,he Unterschiede aufzuzeigen, damit am Schlu? die Frage diskutiert werden kann, ob und in welchem Ausma? bei Kindern der verschiedenen Altersstufen mit einer anderen posttraumatischen Stoffwechselreaktion zu rechnen ist.
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發(fā)表于 2025-3-31 11:36:07 | 只看該作者
,Spurenelemente in der parenteralen Ern?hrung, vor wenigen Jahren keine Beachtung. Es sollen hier nur diejenigen Elemente besprochen werden, die in definierten Metalloenzymen vorkommen. Kobalt und Chrom bilden eine Ausnahme, da sie als niedermolekulare Komplexe biologisch aktiv sind.
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發(fā)表于 2025-3-31 16:33:49 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 21:16:10 | 只看該作者
Deutschen Prioform Werken Bohlander & Co. G. m. b. H., K?lnty, and cost analysis. The second part of this volume presents chapters on the clinical techniques and applications of PET and PET/CT for common oncologic, cardiologic, and neurologic diseases. Numerous full color images provide comprehensive coverage on essential clinical PET and PET/CT studies..978-1-4939-3841-4978-1-4419-0802-5
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發(fā)表于 2025-3-31 23:19:46 | 只看該作者
An Overview of Computational Sparse Models and Their Applications in Artificial Intelligenceolve the sparse models reviewed in this chapter, we will unify the solutions to all of them in the general framework of proximal gradient algorithm which is a benchmark method for convex optimization with quadratic term. Besides, in each section, after theoretical discussions, some interesting appli
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