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Titlebook: Lehrbuch der Geschichtsphilosophie; Georg Mehlis Textbook 1915 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1915 Geschichtsphilosophie.Logik.Metaphys

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楼主: Ejaculation
发表于 2025-3-25 05:09:17 | 显示全部楼层
https://doi.org/10.1007/978-3-642-94437-6Geschichtsphilosophie; Logik; Metaphysik; Moderne; Philosophie; Philosophie der Geschichte; Wissenschaftst
发表于 2025-3-25 09:06:53 | 显示全部楼层
Die Vollendung der Geschichtsphilosophie im deutschen IdealismusWie es Plato gewesen ist, welcher der Philosophie den großen Zug gegeben und ihr das königliche Antlitz verlieh, so ist die philosophische Betrachtung der Wirklichkeit unter dem Aspekt des historischen Geschehens und die freie und königliche Auffassung des historischen Universums die unvergleichliche Tat des deutschen Idealismus.
发表于 2025-3-25 14:56:55 | 显示全部楼层
Die religiöse EntwicklungVersuchen wir nunmehr, den typischen Charakter der griechischen Kultur uns deutlich zu machen, indem wir mit der Entfaltung des religiösen Lebens beginnen.
发表于 2025-3-25 19:07:08 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-25 23:17:56 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-26 01:24:20 | 显示全部楼层
Georg Mehlisures as well as much contents. This paper proposes a keyword search method, FORK, which ranks entities in LD by ObjectRank, a well-known link-structure analysis algorithm that can deal with different types of nodes and edges. The first attempt of applying ObjectRank to LD search reveals that ObjectR
发表于 2025-3-26 05:54:26 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-26 11:40:09 | 显示全部楼层
Georg Mehlisures as well as much contents. This paper proposes a keyword search method, FORK, which ranks entities in LD by ObjectRank, a well-known link-structure analysis algorithm that can deal with different types of nodes and edges. The first attempt of applying ObjectRank to LD search reveals that ObjectR
发表于 2025-3-26 15:50:40 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-26 18:35:17 | 显示全部楼层
Georg Mehlisreference, while user reviews reflect customers’ opinions on product properties that might not be directly visible. They can complement each other to jointly improve the recommendation accuracy. In this paper, we present a novel collaborative neural model for rating prediction by jointly utilizing u
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