使饥饿
发表于 2025-3-25 04:37:23
http://reply.papertrans.cn/16/1588/158769/158769_21.png
achlorhydria
发表于 2025-3-25 10:49:06
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epicondylitis
发表于 2025-3-25 11:55:02
https://doi.org/10.1007/978-3-322-80987-2mechanische sehr störanfällige Steuerung durch eine rein elektronische ersetzte. Die für das sogenannte „Counting rate computing“ bei der Röntgenphasenanalyse entwickelte Stufenabtasteinrichtung zur schrittweisen Bewegung des Diffraktometers bewerkstelligt hier die Probenbewegung mit der eingestellt
biosphere
发表于 2025-3-25 18:13:10
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招人嫉妒
发表于 2025-3-25 21:36:40
Jonathan P. Bowen,Suzanne Keene,Kia Ngfeine Aufteilung der Abtaststrecke und der dadurch erhältlichen hohen Zahl von Meßstellen wird der Rechenaufwand bei der Auswertung sehr hoch. Daher können z.Zt. nur charakteristische Stellen auf dem Mikroskopbild für die Korrektur verwendet werden. Die so erhaltenen Profile der Elemente sind daher
进步
发表于 2025-3-26 03:11:14
https://doi.org/10.1007/978-3-322-80987-2Arbeiten auch Untersuchungen vorgenommen worden, um die Inhomogenitäten im feuerfesten Material hinsichtlich der Elementverteilung zu messen. Die Mikroröntgenfluoreszenzanalyse (MRFA) schließt eine Lücke zwischen der normalen Röntgenfluoreszenz-analyse und der Elektronenstrahl-Mikroanalyse.
吃掉
发表于 2025-3-26 07:02:29
Einleitung,Arbeiten auch Untersuchungen vorgenommen worden, um die Inhomogenitäten im feuerfesten Material hinsichtlich der Elementverteilung zu messen. Die Mikroröntgenfluoreszenzanalyse (MRFA) schließt eine Lücke zwischen der normalen Röntgenfluoreszenz-analyse und der Elektronenstrahl-Mikroanalyse.
尖牙
发表于 2025-3-26 12:32:34
The Behavioral Scientist as Integrator,and each other, especially in the areas of the organization of the brain as well as the mind. This will permit each of them the freedom to be expansive, curious, and inventive before succumbing to a joint enterprise that requires compromise in order to be collaborative.
出来
发表于 2025-3-26 14:14:46
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愉快么
发表于 2025-3-26 17:48:45
Feature Selection Through Composition of Rough–Fuzzy Setsike coarseness and vagueness. Experimental results demonstrated that the proposed approach can effectively reduce dataset dimensionality whilst retaining useful features when class labels are unknown or missing.