Officium: Socius Concilii Federalis Germanici Munus: Politicus
Consociatio
Factio: Christiana Socialis Unio in Bavaria Religio: Ecclesia Catholica Romana
Memoria
Laurae: Bavarian Order of Merit, Cross of the Order of Merit of the Federal Republic of Germany
Ioannes Singhammer anno 2012
Ioannes (Theod. Johannes) Singhammer (natus die 9 Maii 1953 Monaci) rerum politicarum peritus Germanicus factionis CSU est.
Index
1Iuventus et munus
2Familia
3Cursus honorum
4Nexus externi
5Notae
Iuventus et munus |
Anno 1973 Singhammer Monaci testimonium maturitatis accepit atque deinde Monaci iurisprudentiae studebat. Anno 1978 primam, anno 1981 secundam probationem adeptus est et minister publicus Bavariae fuit. Tum annis 1987 - 1990 in administrio rerum circumiectorum Bavariae operam dedit, quod tum a Petro Gauweiler regebatur.
Familia |
Singhammer uxorem duxit et sex liberos habet.
Cursus honorum |
Singhammer, qui anno 1972 ad Unionem Iuvenilem et factionem CSU accessit, ab anno 1994 legatus ad Dietam Foederalem Germanicam est. Die 22 Octobris 2013 praeses vicarius parlamenti electus est[1]. Anno 2017 non iam candidatusparlamenti Germaniae erat.
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Ioannem Singhammer spectant.
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...
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...
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...