Selective Due Phasette Biphasic Conditioner 150 ml
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Diese Reinigungsmilch ist ideal für die tägliche Reinigung und für alle Hauttypen geeignet. Formuliert mit Bio-Hydrolaten aus zwei verschiedenen Rosenarten, bewahrt sie die naturale bringt die Haut ins Gleichgewicht und reinigt sie gründlich. Bio-Olivenöl, Bio-Rohrzucker sowie Extrakte aus Aloe, Basilikum und Safran sorgen abschließend für einen hervorragenden Hautschutz. Modo der Nutzung | Setzen una Eine kleine Menge Reinigungsmilch auf ein Pad oder direkt in die Handfläche geben. Mit kreisenden Bewegungen einmassieren. Mit warmem Wasser abspülen und die Gesichtsreinigung mit einem Toner abschließen. Produkttyp: Gesichtsreinigung. Geeignete Hauttypen: alle Hauttypen, reife Haut. Marke: naturaequa Eigenschaften: Unisex, vegan Zertifikate: AIAB, Vegan OK Gesichtsreinigung (Textur): Reinigungsmilch | Inhaltsstoffe (INCI): Aqua (Wasser), Rosa Muscosa Flower Water, Rosa Rugosa Flower Water, Olea Europaea (Olive) Fruit Oil, Capric/Caprylic Triglyceride, Dicaprylyl Ether, Octyl Dodecanol, Cetearyl Alcohol, Glyceryl Stearate Se, Propandiol, Polyglyceryl-4 Caprate, Saccharum Officinarum Extract, Aloe Arborescens Leaf Extract, Ocimum Basilicum (Basilikum) Flower / Leaf / Stem Extract, Crocus Sativus Stigma Extract, Sodium Pca, Lecithin, Tocopherol, Ascorbyl Palmitate (Vitamin C), Parfum (Duftstoff), Glyceryl Stearate Se, Stearinsäure, Sodium Lauroyl Glutamate, Xanthan Gum, Sodium Phytate, Benzyl Alcohol, Natriumbenzoat, Sodium Dehydroacetate, Potassium Sorbate, Citronensäure
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Containing a summary of several recent results on Markov-based input modeling in a coherent notation, this book introduces and compares algorithms for parameter fitting and gives an overview of available software tools in the area. Due to progress made in recent years with respect to new algorithms to generate PH distributions and Markovian arrival processes from measured data, the models outlined are useful alternatives to other distributions or stochastic processes used for input modeling. Graduate students and researchers in applied probability, operations research and computer science along with practitioners using simulation or analytical models for performance analysis and capacity planning will find the unified notation and up-to-date results presented useful. Input modeling is the key step in model based system analysis to adequately describe the load of a system using stochastic.
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