Titlebook: Web Information Systems and Technologies; 6th International Co Joaquim Filipe,José Cordeiro Conference proceedings 2011 Springer-Verlag Gmb

Ambulatory

Toon De Pessemier,Kris Vanhecke,Simon Dooms,Tom Deryckere,Luc Martenszulegen, da? in den vorliegenden Betriebszust?nden eine vollst?ndige Trennung der beiden Gleitfl?chen durch einen Schmierfilm erreicht wird. Dabei sind die geforderten Eigenschaften der Gleitwerkstoffe beschr?nkt auf eine ausreichende Festigkeit zur Aufnahme der unter Umst?nden auch dynamisch sich ?

installment

反饋

Gang Liu,Zhi Lu,Tianyong Hao,Wenyin LiuGleitlager mehrfach statisch unbestimmt gelagerter, station?r belasteter Wellen entwickelt. Mit Hilfe dieser Theorie k?nnen die Lagerkr?fte, die engsten Schmierspalte und die Reibleistungen aller Gleitlager einer Mehrfachgleitlagerung berechnet werden..Aufbauend auf dieser Theorie wurde ein FORTRAN-

花束

Andrei Tabarcea,Ville Hautam?ki,Pasi Fr?ntimender Verschlei? auf. Zudem findet innerhalb der Kolbengruppe der ma?gebliche ?lverbrauch statt. Zur Verbesserung des Gesamtverhaltens von Kolbenma-schinen ist die Optimierung des Systems Kolben-Ring-Zylinder damit unerl??lich..Die vorliegende Abhandlung befa?t sich mit der Untersuchung des tri bol

Herpetologist

Affable

Semantic Building Information Model and Multimedia for Facility Managementse it. This approach is based both on a semantic architecture called CDMF and IFC 2x3. Our framework, based on Building Information Modeling features, facilitates data maintenance (data migration, model evolution) during the building lifecycle and reduces the volume of data.

不規(guī)則

Semantic Building Information Model and Multimedia for Facility Managementse it. This approach is based both on a semantic architecture called CDMF and IFC 2x3. Our framework, based on Building Information Modeling features, facilitates data maintenance (data migration, model evolution) during the building lifecycle and reduces the volume of data.

刪減

Automatic Web Service Tagging Using Machine Learning and WordNet Synsetshis paper we propose an approach for tagging Web services automatically. It adapts techniques from text mining and machine learning to extract tags from WSDL descriptions. Then it enriches these tags by extracting relevant synonyms using WordNet. We validated our approach on a corpus of 146 services extracted from Seekda.

使絕緣

Automatic Web Service Tagging Using Machine Learning and WordNet Synsetshis paper we propose an approach for tagging Web services automatically. It adapts techniques from text mining and machine learning to extract tags from WSDL descriptions. Then it enriches these tags by extracting relevant synonyms using WordNet. We validated our approach on a corpus of 146 services extracted from Seekda.

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