LSME: Lagrangian बिंदु मॉडल अनुमानक
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LSME का मतलब है Lagrangian बिंदु मॉडल अनुमानक
निम्नलिखित छवि अंग्रेजी भाषा में LSME की एक परिभाषा प्रस्तुत करती है।आप ऑफ़लाइन उपयोग के लिए PNG प्रारूप में छवि फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं या अपने दोस्तों को ईमेल द्वारा LSME परिभाषा की छवि भेज सकते हैं।
संक्षिप्त नाम LSME के लिए छवि के संबंध में, 669 पिक्सेल (लंबाई) x 350 पिक्सेल (चौड़ाई) के आयाम एक स्पष्ट और पर्याप्त रूप से विस्तृत दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं, जबकि 60 किलोबाइट आकार यह सुनिश्चित करता है कि छवि विभिन्न डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पर त्वरित लोडिंग और आसान हैंडलिंग के लिए पर्याप्त हल्की है।
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अतिथि आगंतुक के रूप में "LSME - Lagrangian Speckle Model Estimator " का उद्धरण
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वेबसाइट मैनेजर के रूप में "LSME - Lagrangian Speckle Model Estimator " का उद्धरण
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LSME के अन्य अर्थ
जैसा कि ऊपर बताया गया है, LSME के अन्य अर्थ हैं। कृपया जान लें कि अन्य पाँच अर्थ नीचे सूचीबद्ध हैं।आप अंग्रेजी और आपकी स्थानीय भाषा में परिभाषा सहित प्रत्येक परिभाषा की विस्तृत जानकारी देखने के लिए बाईं ओर लिंक पर क्लिक कर सकते हैं।
अंग्रेजी में परिभाषा: Lagrangian Speckle Model Estimator
कृपया सूचित किया है कि हमारे संक्षिप्त और उनकी परिभाषा के कुछ हमारे आगंतुकों द्वारा बनाई गई हैं. इसलिए, नए परिवर्णी शब्द के अपने सुझाव अत्यधिक स्वागत है! वापसी के रूप में, हमने LSME के परिवर्णी शब्द का स्पेनिश, फ्रेंच, चीनी, पुर्तगाली, रूसी आदि में अनुवाद किया है। आप आगे नीचे स्क्रॉल कर सकते हैं और अन्य 42 भाषाओं में LSME के अर्थ ढूँढने के लिए भाषा मेनू पर क्लिक कर सकते हैं.
आपकी स्थानीय भाषा में LSME का मतलब है Lagrangian Speckle Model Estimator । नीचे इस संक्षिप्त नाम का उपयोग करने के फायदे और नुकसान बताए गए हैं।
संक्षिप्त नाम के रूप में LSME का उपयोग करने से संक्षिप्त और कुशल विधि प्रदान करके संचार में सुधार होता है, अंततः समय और स्थान की बचत होती है। यह अभ्यास विशेष क्षेत्रों में व्यावसायिकता और विशेषज्ञता की भावना भी व्यक्त करता है। Lagrangian बिंदु मॉडल अनुमानक संक्षिप्त नाम का उपयोग एक स्मृति सहायक के रूप में कार्य करता है और आधिकारिक दस्तावेजों में एकरूपता सुनिश्चित करता है।
LSME की विभिन्न व्याख्याओं के कारण, यह संक्षिप्त नाम अस्पष्टता और भ्रम पैदा कर सकता है, खासकर उन दर्शकों के बीच जो इसके अर्थों से अपरिचित हैं। इसके अतिरिक्त, Lagrangian बिंदु मॉडल अनुमानक का बार-बार उपयोग विशिष्टता की भावना को बढ़ावा दे सकता है, संभवतः उन व्यक्तियों को अलग-थलग कर सकता है जो शब्दावली से परिचित नहीं हैं। ऐसे संक्षिप्ताक्षरों का अत्यधिक उपयोग अंततः समग्र स्पष्टता को कम कर सकता है।
