Civitas: Francia Numerus incolarum: 29 822 Zona horaria: UTC+1, UTC+2 Situs interretialis Nomen officiale: Aix-les-Bains
Geographia
Superficies: 12.62 chiliometrum quadratum
Coniunctiones urbium
Urbes gemellae: Fairbanks, Kislovodsk, Milenopolis, Moulay Yacoub, Rosemère, Burgus Salis
Tabula aut despectus
Despectus in urbem
Campani arcus Aquarum Sabaudiae. Thomas Borgonio (1620-1683), Theatrum Sabaudiae anno 1674
Aquae Sabaudiae[1] sunt urbs Francica 28 729 incolarum (anno 2012) in praefectura Sabaudia in regione orientali Rhodano et Alpibus (a die 1 Ianuarii 2016 Arvernia Rhodano et Alpibus) sita, Lacui de Burgello Camerinorum adiacens.
Index
1De nomine
2Praeclari cives
2.1Nati
2.2Mortui
3Nexus externi
4Nexus interni
5Notae
De nomine |
Nomina Aquae et Aquenses in inscriptionis antiquis reperiuntur.[1] Ad has Aquas ab aliis discernandas adhibetur nomen recentius Aquae Sabaudiae. In aliquibus fontibus reperiuntur alia nomina, ut Aquae Allobrogum et Aquae Gratianae,[2] quae Adolphus Gros ficta et non historica ducit.[3]
Praeclari cives |
Nati |
Gabriel Maria Garrone, Tolosae archiepiscopus et cardinalis
Aegidius Bernheim, philosophus
Mortui |
Henricus Rochefort, scriptor et diurnarius
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Aquas Sabaudiae spectant.
Pagina officialis
Situs geographici et historici: • GeoNames • "73008" apud INSEE
De Aquis Sabaudiae apud cassini.ehess.fr
Nexus interni
Indicem communium praefecturae Sabaudiae
Notae |
↑ 1.01.1Otto Hirschfeld, Inscriptiones Galliae Narbonensis Latinae, Corpus Inscriptionum Latinarum, vol. XII (Berolini: 1888), p. 931. Cf. imaginem inferiorem nostram.
↑DIZIONARIO GEOGRAFICO - Di GOFFREDO CASALIS, Voll. V.V., Augustae Taurinorum 1833-1854
↑Adolphe Gros, Dictionnaire étymologique des noms de lieu de la Savoie (La Fontaine de Siloé: de novo impressum anno 2004; prima editio 1935), p. 19, s.v. "Aix-les-Bains".
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...
Aquae Sabaudiae
