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Titlebook: Multiservice Loss Models for Broadband Telecommunication Networks; Keith W. Ross Book 1995 Springer-Verlag London Limited 1995 ATM (Asynch

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樓主: retort
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發(fā)表于 2025-3-25 04:43:50 | 只看該作者
June Goodfield (einer Taxonomie von Arten, Variationen innerhalb einer Art usw.) und der Struktur und Funktion einiger weniger mikroskopischer Elementareinheiten (in diesem Falle einer spezifischen Menge organischer Makromoleküle), deren Eigenschaften aus anderen, eigenst?ndigen Beobachtungen abgeleitet worden si
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發(fā)表于 2025-3-25 11:30:18 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:29:53 | 只看該作者
Zwischenfazit und Hypothesen,ss – das konnte in dieser Untersuchung gezeigt werden – tendenziell negativ bewertet werden, da er zulasten regul?rer Besch?ftigungsverh?ltnisse geht, zu einer st?rkeren Segmentierung des Arbeitsmarktes führt und die sozialen Sicherungssysteme nicht entsprechend an die neuen Risiken dieser Besch?fti
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發(fā)表于 2025-3-25 19:33:44 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 21:10:14 | 只看該作者
Social Media Influencers: A New Hybrid Professionalism in the Age of Platform Capitalism?d professional practices in the marketing and communications fields while promoting social values or advocating for a cause of public interest. Using a methodological approach based on interviews, ethnographic observation, discourse analysis?and qualitative content analysis, the study considers infl
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發(fā)表于 2025-3-26 03:17:40 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 05:12:07 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 11:38:29 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 12:44:34 | 只看該作者
Coda: The Future of Performance with Uncommon Partnersr drama therapy — but by a social concern, such as disappearing wetlands or growing poverty. Strikingly, one of ROOTS’ signature programs, Partners in Action, reflects the same emphasis on issue rather than art framing as CAN did in 2004.
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發(fā)表于 2025-3-26 18:54:55 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-1-4757-9148-8y, we show that LLMs are able to outperform state-of-the-art machine learning approaches with absolute performance improvements of up to 8% . score across three different datasets. We evaluate our prompting strategy on eight different LLMs, showing it is universally applicable, while also analyzing
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