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whiplash

書目名稱影響因子(影響力)




書目名稱影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱網(wǎng)絡(luò)公開度




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書目名稱被引頻次




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書目名稱年度引用




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書目名稱讀者反饋




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諂媚于性

Stefan Bengtsson,Mats BerghDieses Buch ist das erste in einer Reihe von Publikationen, in denen unter der Schirmherrschaft des Zentrums für Graphische Datenverarbeitung (ZGDV e.V.) Ergebnisse aus dem Bereich der graphischen Datenverarbeitung einer breiten ?ffentlichkeit zug?nglich gemacht werden sollen.

Protein

Médecine et santé: Un humanisme à réinventerEn introduisant le fil rouge de cet ouvrage, je voudrais d’abord tenter de définir l’humanisme médical et situer son importance en rappelant quelques grands traits de la nature de l’homme ainsi que les penchants dominants de ses actions.

遣返回國

Fakher Chaari,Jacek Leskow,Anna DudekOffers a practice-oriented guide to the analysis of datasets with non-stationary behavior.Presents recent achievements in the field of nonstationary systems.Describes cutting-edge applications of nons

duplicate

Conclusion: Sino-Russian Relations in the 21st Centuryterests and perceptions between Moscow and Beijing, and the widening imbalance of power in their relationship. He considers the implications of Sino-Russian partnership for twenty-first century international relations, and suggests some scenarios for how it might evolve over the next decade and beyond.

結(jié)構(gòu)

DEVIL

Michael Rusegisierung des Sozialen erscheint die Gesellschaft unver?nderbar und dementsprechend auch das Schicksal sowie die Aufgabe der imaginierten ?Volksgemeinschaft‘ vorherbestimmt. Sozial Schw?chere oder gesellschaftlich an den Rand gedr?ngte Gruppen haben in rechtsextremen Gesellschaftskonzeptionen meist

Credence

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Indoor/Outdoor Robot Localization,, Aotearoa New Zealand, needs to negotiate in order to achieve a more secure and sovereign food landscape. Challenges include socioeconomic disparity, cultural appropriateness, and domestic agricultural self-sufficiency, all of which are further troubled by discourses of a “pure” Aotearoa New Zealand.

Throttle

Common Data Models (CDMs): The Basic Building Blocks for Fostering Public Health Surveillance and Population Health Research Using Distributed Data Networks (DDNs) known as a Common Data Model (CDM). This chapter sheds light on the concept of CDM, its key principles, and highlights the ways in which such models can help support health services research and public health surveillance.