Adams
发表于 2025-3-21 16:50:45
书目名称Die Kegelprobe影响因子(影响力)<br> http://figure.impactfactor.cn/if/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe影响因子(影响力)学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/ifr/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe网络公开度<br> http://figure.impactfactor.cn/at/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe网络公开度学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/atr/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe被引频次<br> http://figure.impactfactor.cn/tc/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe被引频次学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/tcr/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe年度引用<br> http://figure.impactfactor.cn/ii/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe年度引用学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/iir/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe读者反馈<br> http://figure.impactfactor.cn/5y/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>书目名称Die Kegelprobe读者反馈学科排名<br> http://figure.impactfactor.cn/5yr/?ISSN=BK0273787<br><br> <br><br>
blight
发表于 2025-3-21 21:21:39
http://reply.papertrans.cn/28/2738/273787/273787_2.png
faultfinder
发表于 2025-3-22 03:02:43
Overview: 978-3-662-32369-4978-3-662-33196-5
燕麦
发表于 2025-3-22 07:06:40
https://doi.org/10.1007/978-3-662-33196-5Härte; Materialien; Verfahren; Werkstoff
免费
发表于 2025-3-22 10:19:07
http://reply.papertrans.cn/28/2738/273787/273787_5.png
BILE
发表于 2025-3-22 13:14:28
http://image.papertrans.cn/d/image/273787.jpg
BILE
发表于 2025-3-22 19:08:20
http://reply.papertrans.cn/28/2738/273787/273787_7.png
拱墙
发表于 2025-3-22 23:13:10
Konjugierte und adjungierte Reziprozitäten, ihr Kernpunkt und ihre Kerngeraden Brüchen... handelte. Dabei setzen wir jetzt ausdrücklich voraus, daß die Reziprozität ., . von einem Polarsystem verschieden und überdies umkehrbar sei. Durch die zweite Forderung ist dann zugleich der Fall des Nullsystems von der Betrachtung ausgeschlossen.
其他
发表于 2025-3-23 03:05:17
Convolutional Decision Trees for Feature Learning and Segmentationd interpretable features as convolution kernels while simultaneously building a multivariate decision tree. The algorithm trains several orders of magnitude faster than regular CNNs and achieves state of the art results in processing quality on benchmark datasets.
牢骚
发表于 2025-3-23 06:53:08
http://reply.papertrans.cn/28/2738/273787/273787_10.png