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Titlebook: Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche; Josef Moeller Book 1886 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1886 Mikrosko

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發(fā)表于 2025-3-21 17:49:05 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche
編輯Josef Moeller
視頻videohttp://file.papertrans.cn/635/634087/634087.mp4
圖書封面Titlebook: Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche;  Josef Moeller Book 1886 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1886 Mikrosko
出版日期Book 1886
關(guān)鍵詞Mikroskopie; Pflanzen; Pflanzenreich
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-36441-3
isbn_softcover978-3-662-35611-1
isbn_ebook978-3-662-36441-3
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1886
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書目名稱Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche影響因子(影響力)




書目名稱Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche網(wǎng)絡(luò)公開度




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書目名稱Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche讀者反饋




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發(fā)表于 2025-3-21 20:22:22 | 只看該作者
Mikroskopie der Nahrungs- und Genussmittel aus dem Pflanzenreiche978-3-662-36441-3
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:11:20 | 只看該作者
978-3-662-35611-1Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1886
地板
發(fā)表于 2025-3-22 07:23:14 | 只看該作者
Overview: 978-3-662-35611-1978-3-662-36441-3
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:57:30 | 只看該作者
http://image.papertrans.cn/m/image/634087.jpg
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:37:57 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:47:30 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:18:10 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:12:02 | 只看該作者
,Improve Aircraft Pilots’ Training Using Structural Failure Incidents: A Serious Game Approach,ht training using case study analysis for in-flight risk management. An added bonus of our digital platform is that the trainees can also access it remotely and use the educational material anytime and, in any place, even if they are away from their training squadron.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:59:20 | 只看該作者
Self-Organizing Maps with Convolutional Layersr banks of convolutional neural networks (CNNs). Appropriately pre-trained CNNs are required, e.g., from the same or related domains, or in semi-supervised scenarios. We introduce SOM quality measures and analyze the new approach on two benchmark image data sets considering different convolutional network levels.
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