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Titlebook: Makro?konomie I; Einführung in die Vo Hans-Peter Nissen Textbook 19891st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1989 Einkommen.Einkommen

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發(fā)表于 2025-3-21 16:24:15 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Makro?konomie I
副標(biāo)題Einführung in die Vo
編輯Hans-Peter Nissen
視頻videohttp://file.papertrans.cn/622/621834/621834.mp4
圖書封面Titlebook: Makro?konomie I; Einführung in die Vo Hans-Peter Nissen Textbook 19891st edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1989 Einkommen.Einkommen
描述Dieses Lehrbuch wendet sich an Studenten der Wirtschaftswissenschaften. Es eignet sich darüber hinaus zum Selbststudium, da es zahlreiche Beispiele und Illustrationen enth?lt. Es werden die Grundlagen eines modernen volkswirtschaftlichen Rechnungswesens dargestellt, das mit den empirischen Daten der Bundesrepublik Deutschland aufgefüllt wird. Gleichungs- und Kontensysteme werden in Kreislaufschaubildern anschaulich illustriert. Die Kapitel sind in didaktische Lehr- und Lerneinheiten eingeteilt, die über weite Strecken dem klaren Aufbau des VGR-Systems folgen. Systematisch werden die zentralen volkswirtschaftlichen Bestimmungsgr??en wie Bruttoinlandsprodukt, Sozialprodukt, Volkseinkommen, ihre Entstehung, Verteilung und Verwendung usw. entwickelt. Eine kritische Würdigung dieser Begriffe zeigt deutlich die Grenzen ihrer Aussagef?higkeit auf.
出版日期Textbook 19891st edition
關(guān)鍵詞Einkommen; Einkommenskreislauf; Güter; Güterproduktion; Haushalt; Inlandsprodukt; Keynes; Kreislauf; Makro?k
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-00428-9
isbn_ebook978-3-662-00428-9
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1989
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書目名稱Makro?konomie I影響因子(影響力)




書目名稱Makro?konomie I影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Makro?konomie I網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Makro?konomie I網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Makro?konomie I被引頻次




書目名稱Makro?konomie I被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Makro?konomie I年度引用




書目名稱Makro?konomie I年度引用學(xué)科排名




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書目名稱Makro?konomie I讀者反饋學(xué)科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:16:43 | 只看該作者
Hans-Peter Nissenmobile app development.Illustrates the techniques by means oThis book explains the complete loop to effectively use self-tracking data for machine learning. While it focuses on self-tracking data, the techniques explained are also applicable to sensory data in general, making it useful for a wider a
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:22:58 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:08:37 | 只看該作者
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5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:59:38 | 只看該作者
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6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:45:17 | 只看該作者
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7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:29:58 | 只看該作者
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8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:37:40 | 只看該作者
Hans-Peter Nissenbetween hunger states. The pre-processing segment describes the features of the data sets obtained by means of image processing. The method includes the simple moving average (SMA), downsizing factors, dynamic time warping (DTW) and clustering by the .-means method. This is to rationally assign the
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:28:36 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 05:51:15 | 只看該作者
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