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161	Der Bauverein zu Mittweida und der Meißner Bauverein: Die ersten sächsischen Wohnungsbaugenossenschaften ; Beitrag zum genossenschaftlichen und gemeinnützigen Wohnungsbau Löwel, Karl-Heinz 08 February 2010 (has links) Die Entwicklung Sachsens im 19. Jh. - Die Geschichte der ersten beiden sächsischen Baugenossenschaften: (1.) in Mittweida und (2.) in Meißen – Die Pioniere des deutschen Genossenschaftswesens: Victor Aimè Huber und Schulze-Delitzsch. - (1.) Die Entwicklung der Industrie in Mittweida und 1873 die Gründung des Bauvereins zu Mittweida - Die drei Wohnbauten des Bauvereins mit Lageplan und alten Bauzeichnungen sowie kritische Untersuchung der Wohnungsgrundrisse. - (2.) Die Entwicklung Meißens zu einer Industriestadt des 19. Jahrhunderts und die Bedeutung ihrer keramischen Industrie. - Zur Gründung des Meißner Bauvereins Jahre 1873 und seiner Baugeschichte. - Die drei genossenschaftlichen Wohnbauten mit Lageplan und alten Bauzeichnungen. Kritische Betrachtung der Wohnungsgrundrisse unter Berücksichtigung des Einbaus von Kachelöfen aus Meißener Produktion. - (3.) Ein Epilog: Das Heizen der Wohnung im 19. Jh. - Verbesserung der Heiz- und Kochtechnik durch den Einsatz von Kachelöfen - Die Kachelproduktion in Meißen und in Velten/Mark. - Zur Gewinnung von Rohbraunkohle und der Brikettierung - Das Braunkohlenbrikett. - Fotografien gusseiserner Öfen und Kachelöfen aus Meißen und Velten/Mark im 19.Jh. Insgesamt 51 Seiten mit 33 Abbildungen. info:eu-repo/classification/ddc/334.1 ddc:334.1 info:eu-repo/classification/ddc/644.1 ddc:644.1
162	Digital Soil Mapping of the Purdue Agronomy Center for Research and Education Shams R Rahmani (8300103) 07 May 2020 (has links) This research work concentrate on developing digital soil maps to support field based plant phenotyping research. We have developed soil organic matter content (OM), cation exchange capacity (CEC), natural soil drainage class, and tile drainage line maps using topographic indices and aerial imagery. Various prediction models (universal kriging, cubist, random forest, C5.0, artificial neural network, and multinomial logistic regression) were used to estimate the soil properties of interest. Agricultural Land Management Agricultural Land Planning Sustainable Agricultural Development Agronomy Digital soil mapping (DSM) Organic matter content Cation exchange capacity Natural soil drainage classes geostatistical methods Cubist modeling Random Forest models Universal Kriging C5.0 or see5 modeling Artificial neural network Tile drainage lines Soil spatial variation Plant Phenotyping Aerial Imagery digital elevation model (DEM) terrain attributes Soil and Landscape Very poorly drained poorly drained somewhat poorly drained moderately well drained User's accuracy producer's accuracy kappa coefficient Multinomial logit regression Tile Probe topographic wetness index Topographic Position Index slope height cross sectional curvature Relative slope position channel network distance SSURGO soils data internal validation external validation
163	Městské lázně / The Municipal Baths Tunková, Martina January 2010 (has links) "The sick body needs a doctor friend sick souls." (Menandros)

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