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Titlebook: W?lbtorsionsversuche an Stahlbetonbalken mit offenem Querschnitt; Josef Grob,Bruno Thürlimann Book 1975 Springer Basel AG 1975 Balken.Baus

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樓主: 面臨
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發(fā)表于 2025-3-25 04:59:26 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 08:53:46 | 只看該作者
Zusammenfassung,bt. Massivbau der Eidgen?ssischen Technischen Hochschule in Zürich (ETHZ) fünf Versuche an Stahlbetonbalken mit offenen Querschnitten durchgeführt. Diese erg?nzen die bisher durchgeführten Versuche an Stahlbetonbalken mit geschlossenen und vollen Querschnitten, welche in [2] bis [5] ausführlich besc
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發(fā)表于 2025-3-25 14:17:22 | 只看該作者
Resume,on a procédé, à l’institut de Statique, section béton, de l’Ecole Polytechnique Fédérale (EPF) de Zurich, à des essais sur cinq poutres à sections ouvertes. Ces essais complètent ceux exécutés jusqu’ à présent sur des poutres à sections pleines et fermées, essais qui ont été décrits en détail dans [
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發(fā)表于 2025-3-25 18:13:03 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 22:02:14 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 00:57:30 | 只看該作者
Einleitung,Institut für Baustatik der Eidgen?ssischen Technischen Hochschule (ETH) in Zürich ein Forschungsprogramm, welches sich mit dem Verhalten von Stahlbeton- und Spannbetonbalken mit offenen Querschnitten befasst.
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發(fā)表于 2025-3-26 05:42:50 | 只看該作者
Lambert Schuwirthhor of some known results originally published in Japanese.D.This volume is a reorganized edition of Kei Takeuchi’s works on various problems in mathematical statistics based on papers and monographs written since the 1960s on several topics in mathematical statistics and published in various journa
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發(fā)表于 2025-3-26 08:49:14 | 只看該作者
Albert H. Savelbergtenzreihen (der komplexen Variablen .) entwickelbar (§5). Die M?glichkeit hierzu liefert die Cauchysche Integraldarstellung . die für holomorphe Funktionen auf geeigneten Gebieten . gilt (§ 2, 3*) und die ihrerseits auf dem Cauchyschen Integralsatz (§ 1) beruht: für eine in einem konvexen Gebiet . h
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發(fā)表于 2025-3-26 14:43:19 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 20:21:52 | 只看該作者
Learning to Grasp Novel Objects Using Visionorithm which predicts, as a function of the images, the position at which to grasp the object. This is done without building or requiring a 3-d model of the object. Our algorithm is trained via supervised learning, using synthetic images for the training set. Using our robotic arm, we successfully d
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