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Titlebook: Mineralogie; Eine Einführung in d Siegfried Matthes Textbook 19903rd edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1990 Geochemie.Kristallograp

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發(fā)表于 2025-3-21 18:52:01 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Mineralogie
副標(biāo)題Eine Einführung in d
編輯Siegfried Matthes
視頻videohttp://file.papertrans.cn/635/634460/634460.mp4
叢書名稱Springer-Lehrbuch
圖書封面Titlebook: Mineralogie; Eine Einführung in d Siegfried Matthes Textbook 19903rd edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1990 Geochemie.Kristallograp
描述Die dritte Auflage dieses erfolgreichen Lehrbuchs der speziellen Mineralogie, Petrologie und Lagerst?ttenkunde wurde vom Autor unter Berücksichtigung der Anregungen seiner Fachkollegen jetzt überarbeitet und auf den neuesten Stand gebracht. Wie bereits in den früheren Auflagen setzt es Grundkenntnisse in der allgemeinen Mineralogie und Kristallographie voraus und liefert zahlreiche Hinweise auf die technisch-wirtschaftliche Bedeutung der Minerale, Gesteine und Erze als Rohstoffe. Das Werk spiegelt die langj?hrige Lehrerfahrung des Autors wider und ist in idealer Weise auf den Unterricht an Universit?t und Hochschule zugeschnitten.
出版日期Textbook 19903rd edition
關(guān)鍵詞Geochemie; Kristallographie; Lagerst?ttenkunde; Mineralogie; Petrologie; Sediment-petrographie; Sedimentpe
版次3
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-662-26804-9
isbn_ebook978-3-662-26804-9Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214
issn_series 0937-7433
copyrightSpringer-Verlag Berlin Heidelberg 1990
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發(fā)表于 2025-3-21 20:59:11 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 01:58:16 | 只看該作者
Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1990
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:49:04 | 只看該作者
Mineralogie978-3-662-26804-9Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:26:31 | 只看該作者
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:28:57 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:45:42 | 只看該作者
Textbook 19903rd editionse in der allgemeinen Mineralogie und Kristallographie voraus und liefert zahlreiche Hinweise auf die technisch-wirtschaftliche Bedeutung der Minerale, Gesteine und Erze als Rohstoffe. Das Werk spiegelt die langj?hrige Lehrerfahrung des Autors wider und ist in idealer Weise auf den Unterricht an Universit?t und Hochschule zugeschnitten.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:57:37 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:26:34 | 只看該作者
Sparse Model-Driven Deep Learning for Weak Fault Diagnosis of Rolling Bearingswork. DNSD will be trained as a denoising autoencoder, and reconstruction loss will be used to update the parameters of the network and sparse theory. The simulation and experiment of some bearing race faults verify that the proposed DNSD framework has superiority and stronger robustness in bearing fault feature extraction.
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:38:19 | 只看該作者
Concerning Natural Experimental Philosophielution decreases toward image periphery, to focus attention on central objects and attenuate the influence of background clutter. Foveal images have smaller sizes than usual cartesian images which allows very fast sample rates and adaptation to working conditions. We present results on real teleoper
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