Lotharingia
Multi tool use
Vide etiam paginam fere homonymam: Ducatus Lotharingiae
Lotharingia
(Vexillum)
|
(Insigne)
|
Indicia
|
|---|
Caput
|
Mettis
|
Numerus incolarum
- Densitas
|
2 346 361 (2008)
209/km²
|
Area
|
23.547 km²
|
Numerus arrotundimentorum
|
4
|
Numerus pagorum
|
19
|
Numerus communium
|
2337
|
Praeses Regionis
|
Ioannes-Petrus Masseret (PS)
|
Praefecturae
|
|---|
Murta et Mosella (54)
Mosa (55)
Mosella (57)
Vosegus (88)
|
Situs
|
|---|
|
Lotharingia (Francogallice Lorraine, Francice Lothariensi Lothringe) est regio culturalis historicaque Franciae boreali-orientalis, cuius urbes maximi momenti sunt Mettis et Nanceium. Ab anno 1982 ad annum 2016 fuit regio administrativa, quae quattuor praefecturas comprehendebat: Murtam et Mosellam, Mosam, Mosellam, ac Vosegum. Mense Ianuario anni 2016 novae regioni Alsatiae Campaniae Arduennae Lotharingiae contributa est.
Nomen Lotharingia deducitur a nomine Lothario et suffixo Germanico -ing, "qui eiusdem generis vel factionis est"; hoc est populus vel regnum Lotharii II, filii Lotharii I, filii Caroli Magni.[1] Lotharingia, ex Francia media anno 855 creata, anno 959 in duos ducatus, Lotharingiam superiorem et Lotharingiam inferiorem, divisa est. Lotharingia inferior saeculo XII in multa feuda refracta est, sed Lotharingia superior integra manet usque ad annum 1766, cum a regno Franciae annexa est. Lotharingia cum Alsatia saepe inter Francos et Germanos disputata est.
Notae |
↑ Oxford English Dictionary, s.v. "Lotharingian."
Nexus interni
- Barrum
- Beronis Villa
- Deciimons
- Lunae Villa
- Neocastrum
- Sanctus Deodatus
- Spinalium
- Tullum
- Verodunum
- pactionem in Ribemont factam
Nexus externi |
Consilium regionalis Lotharingiae .mw-parser-output .existinglinksgray a,.mw-parser-output .existinglinksgray a:visited{color:gray}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new{color:#ba0000}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new:visited{color:#a55858}
(Francogallice)
Provinciae Franciae hodiernae
|
|
Provinciae (régions)
Franciae hexagonalis
ante annum 2016 |
Alsatia · Aquitania · Arvernia · Britannia Minor · Burgundia · Campania et Arduenna · Centrum · Insula Franciae · Lemovicensis · Liber Comitatus · Lotharingia · Meridianum et Pyrenaei · Normannia Inferior · Normannia Superior · Occitania et Ruscino · Pagi Ligeris · Picardia · Pictaviensis et Carantoni · Provincia Alpes Litus Lazuli · Rhodanus et Alpes · Septentrio et Fretum
|
Provinciae (régions)
Franciae hexagonalis
ab anno 2016 |
Alta Franciae · Aquitania Nova · Arvernia Rhodanus Alpes · Britannia Minor · Burgundia et Liber Comitatus · Centrum et Vallis Ligeris · Insula Franciae · Normannia · Occitania · Oriens Magnus · Provincia Alpes Litus Lazuli
|
| Provinciae transmarinae |
Corsica · Guadalupia · Guiana · Martinica · Mayotte · Reunio
|
|
|
XJFE,Bf42r,T9zq fAFVaksFvlcuZwmWs6ABo7V9Ww2Mt y 0khfTjF qUGgq8wDpe9BD
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...
