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Titlebook: Questioning Scotland; Literature, National Eleanor Bell Book 2004 Palgrave Macmillan, a division of Macmillan Publishers Limited 2004 Engli

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樓主: 里程表
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發(fā)表于 2025-3-25 06:00:43 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 11:00:31 | 只看該作者
Eleanor Bellere Leser den Kopf geschüttelt und sich gefragt haben: sind denn Einwendungen gegen mathematisch bewiesene S?tze m?glich, handelt es sich denn in der Mengenlehre, die doch eine mathematische Disziplin ist, um Glaubenssachen und nicht vielmehr um ein durch logisch zwingende Schlüsse errichtetes Geb?u
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發(fā)表于 2025-3-25 14:20:53 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:27:50 | 只看該作者
Hematological Effects of Aging of the effects of aging on peripheralblood cells and bone marrow have been carried out in the intervening years, a great deal of uncertainty and controversy about the nature of these effects remains. Well-designed gerontological studies are difficult to perform. Conclusions have frequently been dra
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發(fā)表于 2025-3-25 23:56:16 | 只看該作者
Designing and Comparing Multiple Portfolios of Parameter Configurations for Online Algorithm Selectimited number of these portfolio studies focus on generating different versions of a target algorithm using different parameter configurations. In this paper, we employ a Design of Experiments (DOE) approach to determine a promising range of values for each parameter of an algorithm. These ranges are
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發(fā)表于 2025-3-26 02:42:24 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 05:12:04 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 09:02:02 | 只看該作者
E. A. Martellwicklung aufgezeigt und die Unterstützung der phasenbezogenen Aktivit?ten durch den Einsatz etablierter Entwicklungswerkzeuge dargestellt.?.Das Buch wendet sich vornehmlich an Unternehmer, IT-Verantwortliche und IT-Praktiker aus IT-anwendenden Unternehmen und IT-Unternehmen. Ferner an Lehrende und Studenten der Wirtschaftsinformatik und BWL..
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發(fā)表于 2025-3-26 13:08:00 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 18:18:08 | 只看該作者
Predictive Role Discovery of Research Teams Using Ordinal Factorization MachinesFactorization Machines, to learn the role prediction function. OrdinalFM extends the traditional Factorization Machines (FM) in an effort to handle the ordinal relationship among learning targets. Experiments with a real-world research team dataset verify the advantages of OrdinalFM over state-of-the-art ordinal regression methods.
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