String.prototype.xsplit = function (_regEx) { // Most browsers can do this properly, so let them work, they'll do it faster if ('a~b'.split(/(~)/).length === 3) { return this.split(_regEx); } if (!_regEx.global) { _regEx = new RegExp(_regEx.source, 'g' + (_regEx.ignoreCase ? 'i' : '')); } // IE (and any other browser that can't capture the delimiter) // will, unfortunately, have to be slowed down var start = 0, arr = []; var result; while ((result = _regEx.exec(this)) !== null) { arr.push(this.slice(start, result.index)); if (result.length > 1) arr.push(result[1]); start = _regEx.lastIndex; } if (start < this.length) arr.push(this.slice(start)); if (start === this.length) arr.push(''); //delim at the end return arr; }; var wpm_translator = { string_to_ml_array: function (text) { if (Object.prototype.toString.call(text) !== '[object String]') { return text; } var split_regex = /(\[:[a-z-]+\]|\[:\])/gi; var blocks = text.xsplit(split_regex); if (typeof blocks !== 'object' || !Object.keys(blocks).length) return text; if (Object.keys(blocks).length === 1) { return blocks[0]; } var results = {}, languages = wpm_translator_params.languages; languages.forEach(function(item){ results[item] = ''; }); var lang = blocks.length === 1 ? wpm_translator_params.default_language : ''; blocks.forEach(function(block, index) { if (index % 2 === 1) { lang = block; } else if (!!results[lang]) { results[lang] += block.trim(); } }); return results; }, translate_string: function (string, language) { var strings = wpm_translator.string_to_ml_array(string); if (typeof strings !== 'object' || !Object.keys(strings).length) { return string; } var languages = wpm_translator_params.languages; if (language) { if (!!languages[language]) { return strings[language]; } return ''; } language = wpm_translator_params.language; if (!strings[language].length && wpm_translator_params.show_untranslated_strings === "yes") { return strings[wpm_translator_params.default_language]; } if (!!strings[language]) { return strings[language]; } return ''; } }; GAN-based heterogeneous network for ancient mural restoration | npj Heritage Science - 机
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GAN-based heterogeneous network for ancient mural restoration | npj Heritage Science

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『GAN-based heterogeneous network for ancient mural restoration | npj Heritage Science』はセカイモンで5b657e54b54302から出品され、375の入札を集めて06月28日 3時 3分に、9000円で落札されました。即決価格は9000円でした。決済方法はに対応。青森県からの発送料は落札者が負担しました。ＰＲオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。

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終了日時
2025.06.28 3:3
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5b657e54b54302
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