Corpora transneptuniana
Multi tool use
Corpora transneptuniana et iis similia
|
|---|
Corpora cisneptuniana
Centauri
Troiani Neptuniani
Corpora transneptuniana (TNO)*
Corpora zonae Kuiperi (KBO)
Corpora transneptuniana dispersa (SDO)
Corpora seiuncta
Corpora nubis Oortensis (OCOs)
*Planetulae transneptuniani sunt "plutoides"
|
Corpora transneptuniana (sigla TNO pro verbo Anglico transneptunian object) sunt corpora caelestia, quae extra orbitam Neptuni, extremi gigantis gasosi, circa solem versatur.
Plurima corpora transneptuniana in zona Kuiperi esse putantur, quare verbum Kuiper Belt Object (KBO, Latine: Corpus zonae Kuiperi) interdum etiam pro Corpore transneptuniano adhibetur. Hodie aliquot centum corpora transneptuniana nota sunt, sed suspicio est aliqot decem milia corporum diametro plus 100 chiliometrorum exstare.
Historia |
Ab anno 1900 usque ad annum 1930 verbum "Transneptunus" pro nono planeta hypothetico in usu erat, cui (per errorem) parvae perburbationes orbitales Urani Neptunique ascriptae sunt.
Pluto tandem die 18 Februarii 1930 repertus adhuc unicum corpus transneptunianum est, cui erat status Planetae – qui autem status interim in Planetulam minutus est. A circa annum 1950 Transpluto quaesitus est, sed anno 1977 primo Centauro planetulo invento terminologia alia delecta est.
Corpora transneptuniana notissima |
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad corpora transneptuniana spectant.
|
Kuiper Belt (situs a Davide Jewitt elaboratus)
Systema Solare nostrum
|
|
Sol
Planetae: Mercurius | Venus | Tellus (Terra) | Mars | Iuppiter | Saturnus | Uranus | Neptunus
|
Planetulae: Ceres | Pluto | Haumea | Makemake | Eris
Corpora alia: Satellites | Luna | Asteroides (+ indices) | Corpora transneptuniana
|
Vide etiam indices corporum Systematis Solaris redactos secundum radium et massam.
|
2eussu6a98ngr,Nh 3XRKRSOtztZOAJznZzqmnwHn y,HruDn4TzF huVyb f,P7F
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...
