Implicit
发表于 2025-3-23 12:53:36
Chemische Bindung,rmalbedingungen nur in Form von Aggregaten vor, in denen sie durch . zusammengehalten werden. Bestehen die Aggregate aus Atomen der gleichen Kernladungszahl, dann handelt es sich um ein .. Die meisten Aggregate sind aber aus Atomen verschiedener Kemladungszahl zusammengesetzt. In solchen Fällen liegt eine . vor.
技术
发表于 2025-3-23 17:07:00
Atome, wiederum geteilt und so fort. Wenn man diesen Prozeß beliebig weit fortsetzen könnte, wäre der Stoff schließlich verschwunden. Dies würde nicht der Fall sein, wenn man stattdessen an eine Grenze gelangt, zu winzig kleinen, nicht weiter teilbaren Teilchen. Diese Teilchen nannte er Atome (von griech.
Venules
发表于 2025-3-23 18:39:55
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neolith
发表于 2025-3-23 23:18:12
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SHRIK
发表于 2025-3-24 03:48:16
Chemische Reaktionen,h sind oder sich als Synthesemethoden bewährt haben. Nunmehr erfolgt eine zusammenhängende Darlegung der allgemeinen Gesetzmäßigkeiten bei chemischen Reaktionen. Die Definition des Phänomens . ist makroskopisch oder submikroskopisch möglich.
photophobia
发表于 2025-3-24 08:40:24
Book 1996 mit Chemie zu befassen heißt, sich an den Umgang mit diesen Formeln zu gewöhnen und zu lernen, die in ihnen verschlüsselten Informationen über Eigenschaften und Umwand lungen der Stoffe zu verstehen. Genau darin besteht das Anliegen dieses Buches. Es wen det sich an alle, die Grundkenntnisse der
效果
发表于 2025-3-24 12:48:19
ährt. Sich mit Chemie zu befassen heißt, sich an den Umgang mit diesen Formeln zu gewöhnen und zu lernen, die in ihnen verschlüsselten Informationen über Eigenschaften und Umwand lungen der Stoffe zu verstehen. Genau darin besteht das Anliegen dieses Buches. Es wen det sich an alle, die Grundkenntnisse der 978-3-663-05408-5978-3-663-05407-8
渐变
发表于 2025-3-24 16:30:04
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松软无力
发表于 2025-3-24 22:01:50
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上下连贯
发表于 2025-3-25 02:13:00
Dieter Schwamborn,Axel Probst,Roland Kessler,Mariafrancesca Valentino,Keith Weinmanc Economic Decision-Making: Using Bayesian Belief Networks to Solve Complex Problems. is a quick primer on the topic that introduces readers to the basic complexities and nuances associated with learning Bayes’ theory and inverse probability for the first time. This brief is meant for non-statistici