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Titlebook: Pal?ontologisches W?rterbuch; Ulrich Lehmann Book 1996Latest edition Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1996 Fossilien.Geologie.Leitfossili

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樓主: 悲傷我
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發(fā)表于 2025-3-23 13:01:12 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 13:57:10 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-23 20:31:52 | 只看該作者
Die Natur der Geometrie und .die Geometrie der Natur,viele von der Geometrie beschriebenen Fl?chen oder K?rper in der Natur wieder zu finden sind – sowohl im Makrokosmos als auch im Mikrokosmos. Die Frage ist: Wurde die Geometrie von der Natur ?abgeschaut“ oder gab es eine Entwicklung der Geometrie, die zuf?llige Parallelen mit den Ergebnissen der Evolution hat?
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發(fā)表于 2025-3-23 23:50:10 | 只看該作者
Book 2008musikdramatisches uvre vor und nahm aktiv und innovativ an den Wandlungen der zeitgen?ssischen Oper wie des Bühnentanzes teil. 20 Autoren aus Germanistik, Musikwissenschaft, Tanzforschung und Theaterwissenschaft untersuchen s?mtliche musiktheatralischen Werke Goethes und zeigen Entwicklungslinien innerhalb des dramatischen Gesamtwerks auf.
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發(fā)表于 2025-3-24 04:03:23 | 只看該作者
Interpeduncular Fossa Microvascular Anatomyreat success, and like in Spain and Germany big size photovoltaic plants have been built, especially in the south of the country. The south of Italy presents high irradiation (up to 1.700 equivalent hours) and economically agriculture is an important local resource. This aspect led to the concept of
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發(fā)表于 2025-3-24 07:57:26 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-658-15063-1ell width, well composition, and, to a lesser extent, barrier composition. In addition, there are multiple confined energy levels in quantum wells typically used in semiconductor laser applications. Usually, the gain provided by the first quantized state (n=1) is sufficient to overcome the cavity lo
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發(fā)表于 2025-3-24 11:57:52 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-24 17:56:08 | 只看該作者
Ingo Kleffnerl example of this type of data is microarray data. High dimension low sample-size data means data in which the number of dimensions (variables) is much larger than the number of objects (sample size). PCA is a well-known method to reduce the number of variables and to obtain the latent structure of
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發(fā)表于 2025-3-24 23:01:55 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-25 02:17:06 | 只看該作者
ktop paradigm. This is not only due to the very small size of the displays but also predominantly to the need for a much stronger dependency on the applications. In addition, they feature a use of environmental sensors which has never been seen before enabling applications to run in an Ambient Intel
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