100 条"侵权损害赔偿(第6版)"搜索结果
  • 杨立新
  • 根据立法及司法实践全新修订,对侵权损害赔偿的法例和适用,以理论结合实践的方法进行了全面阐释。
区域(总第7辑) 电子书
  • 汪晖 主编
  • 清华大学人文与社会科学高等研究所主办刊物,本册是第7辑。
非洲研究(第12卷) 电子书
  • 刘鸿武 主编
  • 《非洲研究》由浙江师范大学非洲研究院主办,是刊发非洲研究成果,探讨非洲问题的综合性学术刊物,本册是第12卷。
非洲研究(第13卷) 电子书
  • 刘鸿武 主编
  • 《非洲研究》由浙江师范大学非洲研究院主办,是刊发非洲研究成果,探讨非洲问题的综合性学术刊物,本册是第13卷。
文化研究(第31辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2017年冬季刊。
文化研究(第33辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2018年夏季刊。
文化研究(第29辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2017年夏季刊。
大话通信(第2版) 电子书
  • 杨波
  • 1.热销10年,销量突破70000册的经典好书。2.“大话”系列图书是人民邮电出版社的通信图书,影响力非常之广,受众非常大,深受读者喜爱。3.该套丛书一直被模仿,但从未被。4.本次再版的主要作者仍然由原套书的主要作者来担当,保证内容风格的一致性。
ECMO手册(第2版) 电子书
  • 龙村
  • 本书以临床技术、救治经验为中心,进一步展现ECMO临床实践中的问题。
文化研究(第25辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2016年夏季刊。
文化研究(第28辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2017年春季刊。
文化研究(第34辑) 电子书
  • 陶东风 主编
  • 中文社会科学引文索引(CSSCI)来源集刊,2018年秋季刊。
循证医学(第3版) 电子书
预防医学(第4版) 电子书
哮喘手册(第3版) 电子书
  • 沈华浩
  • 本书是一本权威的哮喘临床工具书。
中亚研究(第7辑) 电子书
  • 杨恕 主编
  • 兰州大学中亚研究所主办的学术集刊,主要刊发与中亚、上海合作组织、阿富汗等问题相关的文章,涉及外交、安全、政治、经济、文化等问题,本册为第7辑。
民间法(第25卷) 电子书
  • 谢晖,陈金钊,蒋传光主编
  • 本书旨在反映民间法研究最新学术动态,在理论研究上探索法治秩序的多元化关照和自发型秩序的描述及其制度性反思,在实践中针对民间规则、民族习惯法、民间法文化等进行研究,鼓励从法社会学、法人类学等学科角度反思各种自发行为,以促进法治建设的民族精神阐发、体现法治的人文关怀,从而繁荣哲学社会科学,推动中国法治建设。《民间法》论文集主要栏目有:学理探讨、经验解释、民间法与法律方法、民间法与地方立法、制度分析、社
法律方法(第33卷) 电子书
  • 陈金钊 谢晖主编
  • 方法的学习是有效获取知识的最佳手段,方法本身也是知识的一个组成,这在以义理和逻辑为主要出发点的法律学习中尤其如此,没有适当有效的方法训练,对于法律知识的实际应用和法律原理的理解乃至阐释都会差之毫厘,失之千里。方法论是知识体系构成的一个重要部分。本书是国内著名法理学者多年精心打造并已入选CSSCI来源集刊的连续出版物《法律方法》。从2003年开始首次刊印发行,至今已成为法律方法研究的一大重要阵地,也
法律方法(第32卷) 电子书
  • 主编:陈金钊 谢晖 执行主编:蒋太珂
  • 本书分为域外法律方法、法律方法前沿、司法方法论、部门法方法论、公共卫生与法治五辑,为法律方法论人才的培育,法律方法论研究的普及、深化、繁荣,提供了专业化的学术交流、切磋平台。
法律方法(第35卷) 电子书
  • 陈金钊,谢晖主编
  • 如何有效获取知识?方法论是必要的手段,同时,方法本身也是知识的一个重要组成,这在以义理和逻辑为主要出发点的法律学习中尤其如此,没有适当有效的方法训练,对于法律知识的实际应用和对法律原理的理解乃至阐释都会差之毫厘,失之千里。方法论是知识体系构成的一个重要部分。本书是国内著名法理学者多年精心打造并已入选CSSCI来源集刊的连续出版物《法律方法》。从2003年开始首次刊印发行,至今已成为法律方法研究的一
机器学习(第2版) 电子书
  • 赵卫东 董亮 编著
  • 机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容