Carcer

Multi tool use

-2
Latinitas huius rei dubia est. Corrige si potes. Vide {{latinitas}}.
Carcer (-is, m.) est aedificium paenitentiale pro hominibus qui crimina fecerunt. Saepe hominibus culpabilibus labores obligatos dantur, atque etiam torturas contra humanitates et iurum humanorum legem dantur.
At Officium Consociationis Nationum de Medicamentis et Scelere "Vade mucum"? divulgavit, ut homines vulnerabiles sicut cum invaliditate vel LGBT protegentur a Pactione de iuribus hominum invalidorum, Yogyakartae Principia cetera pactione internationali de iuribus humanis.[1] Et Regula Minima de Tractatione Hominum in Carcero a Consociatione Nationum est primum decretum anno 1955 et amelioratum anno 2015 apud gloriam Nelson Mandelae.[2]
Apud Romanos antiquos,[3] carcer diu non erat modus poenae, sed locus ad custodiendos reos usque ad iudicium vel supplicium: carcer ad continendos homines, non ad puniendos haberi debet.[4] Erat etiam locus strangulationis, ut legimus in Sallustii de coniuratione Catilinae libro[5] vel in Livii opere[6], quod ab urbe condita inscriptum est. Temporibus demum imperatorum carcer paulatim fiebat poenae modus, ut vincula sive perpetua sive temporaria.
Notissimus urbis Romae carcer fuit Tullianum, sub carcere Mamertino in clivo montis Capitolini. Fuerunt autem carceres etiam ille locus in circo iuxta utrumque latus portae pompae, ubi equi cum curribus ad incurrendum parati signum exspectaverunt.
Nexus interni
- Crimen
- Castra carceralia
- Gulagia
- Habeas corpus
- Iura humana
- Internationalis iurum humanorum lex
- Tortura
- Ioannes Baptista Piranesius
Nexus externi |

|
Vicimedia Communia plura habent quae ad carceres spectant.
|
Notae |
↑ Vade mecum de hominibus in carcere cum necessitatibus specialibus, pp.12-48 et p.110.
↑ Regla Minima de Tractatione Hominum in Carcere. vel "Regla Nelson Mandelae"
↑ Sequentia secundum Der Kleine Pauly, s.v. carcer.
↑ Ulpianus, Dig. 48,19,8,9.
↑ 55,3 f.
↑ 29,19.
.mw-parser-output .stipula{padding:3px;background:#F7F8FF;border:1px solid grey;margin:auto}.mw-parser-output .stipula td.cell1{background:transparent;color:white}

|
Haec pagina est stipula. Amplifica, si potes!
|
B,Fe7wotjovLAmoHqQk8PicSdoTZuWsY9iRpqZoiMmRiZD9v,uXgrwqNmB A6N,D863uHQpcAvxiUREWrVnfbmPenC0
Popular posts from this blog
Tabula multilinguis Rosettana in Museo Britannico ostenditur. Tabula Rosettana, [1] etiam titulo OGIS 90 agnita, est stela decreto de rebus sacris in Aegypto anno 196 a.C.n. lato inscripta. Tabula iuxta Rosettam Aegypti, urbem in delta Nili et ad oram maris Mediterranei iacentem, anno 1799 a milite Francico reperta est. Inventio stelae, linguis duabus scripturisque tribus inscriptae, eruditis Instituti Aegypti statim nuntiata est; ibi enim iussu imperatoris Napoleonis eruditi omnium scientiarum (sub aegide Commissionis Scientiarum et Artium) properaverant cum expeditione Francica. Qua a Britannis mox debellata, tabula Rosettana Londinium missa hodie apud Museum Britannicum iacet. Textus Graecus cito lectus interpretationi textuum Aegyptiorum (in formis hieroglyphica et demotica expressorum) gradatim adiuvit. Denique textum plene interpretatus est Ioannes Franciscus Champollion. Ab opere eruditorum cumulativo coepit hodiernus scripturae hieroglyphicae linguaeque Aegyptiae a...
1
$begingroup$
This is what I mean as document text image: I want to label the texts in image as separate blocks and my model should detect these labels as classes. NOTE: This is how the end result should be like: The labels like Block 1, Block 2, Block 3,.. should be Logo, Title, Date,.. Others, etc. Work done: First approach : I tried to implement this method via Object Detection, it didn't work. It didn't even detect any text. Second approach : Then I tried it using PixelLink. As this model is build for scene text detection, it detected each and every text in the image. But this method can detect multiple lines of text if the threshold values are increased. But I have no idea how do I add labels to the text blocks. PIXEL_CLS_WEIGHT_all_ones = 'PIXEL_CLS_WEIGHT_all_ones' PIXEL_C...
1
$begingroup$
I have this LSTM model model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0, input_shape=(timesteps, features))) model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=False)) model.add(Dense(features, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) and shapes X_train (21, 11, 5), y_train (21, 5) . Each timestep is represented by 5 features and return_sequences is set to False because I want to predict one 5D array (the next timestep) for each input sequence of 11 timesteps. I get the error ValueError: y_true and y_pred have different number of output (5!=1) If I reshape the data as X_train (21, 11, 5), y_train (21, 1, 5) instead I get the error ValueError: Inva...