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Titlebook: Handbuch des Museumsrechts X; Versicherungsfragen Rudolf G?rtner Book 2002 Springer Fachmedien Wiesbaden 2002 Museen.Museum.Versicherung.V

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樓主: angiotensin-I
21#
發(fā)表于 2025-3-25 06:59:45 | 只看該作者
22#
發(fā)表于 2025-3-25 08:50:57 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 15:34:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 19:48:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 22:52:38 | 只看該作者
,Die Versicherung der museumseigenen Best?nde (station?re Risiken), Museums um eine Einrichtung, welche eine eigene Sammlung beherbergt, ausbaut und pflegt. Bezogen auf das Versicherungsthema richtet sich das prim?re Interesse entsprechend auf die Frage, wie man mit den Risiken umgehen soll, denen die Sammlungsgegenst?nde am Ort ihrer Aufbewahrung ausgesetzt sind.
26#
發(fā)表于 2025-3-26 03:06:00 | 只看該作者
,Die Versicherung museumseigener Best?nde gegen Transport- und Ausstellungsrisiken (ambulante RisikeBewegungen kommt, etwa beim Verbringen in andere R?ume, beim Zeigen weniger bekannter Archivbest?nde im Rahmen einer Ausstellung, bei Restaurierungsma?nahmen usw. Wenn auf eine Versicherungsnahme deswegen verzichtet wird, weil es die Perspektive einer Ersatzbeschaffung für ein Kunstwerk im Regelfall
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發(fā)表于 2025-3-26 07:30:49 | 只看該作者
unfair and inaccurate predictions. Stereotype bias is particularly prevalent in words that are unevenly distributed across classes and are associated with specific categories. This bias can be further strengthened in pre-trained models on large natural language datasets. Prior works to remove stereo
28#
發(fā)表于 2025-3-26 10:41:56 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-26 13:52:20 | 只看該作者
Rudolf G?rtnerin system anomalies; (2) Ignoring dynamic changes in sensor connections; (3) The curse of high-dimensional data samples. These limit the detection performance and usefulness of existing works. To address them, we propose a new approach called deep graph stream support vector data description (SVDD)
30#
發(fā)表于 2025-3-26 17:07:13 | 只看該作者
Rudolf G?rtner quite small, we propose an unsupervised Chinese spelling correction framework based on detectors. Two kinds of detectors: Dec-Err and Dec-Eva, are proposed to leverage the contextual information to detect misspelled characters and evaluate the corrections respectively. Both detectors are fine-tuned
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