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Titlebook: Navier-Stokes Turbulence; Theory and Analysis Wolfgang Kollmann Textbook 20191st edition Springer Nature Switzerland AG 2019 Navier Stokes.

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樓主: FORGE
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發(fā)表于 2025-3-30 08:40:23 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 12:22:55 | 只看該作者
Wettbewerb und Konkurrenzchlie?ende Bindung an die Regeln des Rechts. Die Forderung nach mehr Wettbewerb konnte in einem solchen Bezugsrahmen immer nur die überführung von bisher staatlich-administrativ bew?ltigten Aufgaben in den Bereich der Marktwirtschaft bedeuten: Privatisierung.
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發(fā)表于 2025-3-30 20:11:53 | 只看該作者
Photowalking the City: Comparing Hypotheses About Urban Photo Trails on Flickr,served across the studied cities. Furthermore, information extracted from social media, in the form of concepts and usage statistics from Wikipedia, allows for constructing explanations for human movement trajectories.
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發(fā)表于 2025-3-31 00:43:56 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 01:47:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 05:50:58 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 10:38:10 | 只看該作者
vary?? What online instructional contexts do students and faculty, especially non-traditional and minority students, identify as supporting learning and student success?? What are the relationships between onl978-1-4899-9551-3978-1-4614-0863-5
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發(fā)表于 2025-3-31 13:38:36 | 只看該作者
Threads,ntielle Ausführung der Anweisungen eines Programms durch den Prozessor stellt einen . dar, für den ein eigener Speicherbereich reserviert ist und der vom Betriebssystem verwaltet, gestartet und angehalten wird.
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發(fā)表于 2025-3-31 19:43:13 | 只看該作者
Introduction, similarities and differences in these different theoretical constructs would be a rewarding undertaking with mutual benefits for the further development of our respective theories and potential benefit for the study of semantic effects of focus in other theories as well.
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發(fā)表于 2025-4-1 00:26:40 | 只看該作者
Christoph überhuber,Stefan Katzenbeisserde has witnessed a tremendous surge of interest in the application of neural networks for a variety of purposes. In essence, almost all of these applications can be summarized as follows: Given a set of randomly generated data, and a family of neural networks all sharing a common “architecture,” con
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