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im Bestand: Gesamter Bestand
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Interne ID-Nr. aufsteigend
Interne ID-Nr. absteigend
100001
A multi-scenario risk assessment strategy applied to mixtures of chemicals of emerging concern in the River Aconcagua basin in Central Chile
Inostroza, Pedro. - Frankfurt am Main : Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg, 2024
100002
A multi-scenario risk assessment strategy applied to mixtures of chemicals of emerging concern in the River Aconcagua basin in Central Chile
Inostroza, Pedro A.. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2024
100003
A Multi-Stage Proof Logging Framework to Certify the Correctness of CP Solvers
Flippo, Maarten. - Wadern : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, 2024
100004
A multibody simulation of the spine for objectification of biomechanical quantities after VBT: a proof of concept and description of baseline data
Frank, Jil. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2024
100005
A multicenter evaluation of different chemotherapy regimens in older adults with head and neck squamous cell carcinoma undergoing definitive chemoradiation
Rühle, Alexander. - Freiburg : Universität, 2023
100006
A multicenter randomized controlled feasibility trial of a digital self-management intervention for adults with epilepsy
Michaelis, Rosa. - Bochum : Ruhr-Universität Bochum, 2024
100007
A multicenter study of asymmetric and symmetric dimethylarginine as predictors of mortality risk in hospitalized COVID-19 patients
Hannemann, Juliane. - Aachen : Universitätsbibliothek der RWTH Aachen, 2024
100008
A multicenter study on accuracy and reproducibility of nanopore sequencing-based genotyping of bacterial pathogens
Dabernig-Heinz, Johanna. - Furtwangen : Hochschule Furtwangen, 2024
100009
A multicenter study validates the WHO 2022 classification for conjunctival melanocytic intraepithelial lesions with clinical and prognostic relevance
Mudhar, Hardeep Singh. - Freiburg : Universität, 2023
100010
A Multidisciplinary Approach to AI-based self-motivated Learning and Teaching with Large Language Models
Ranzenberger, Thomas. - Ingolstadt : Technische Hochschule Ingolstadt, 2024
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