Nativitas: 3 Iulii 1950; Liudolvescetha Patria: Germania
Officium
Officium: Socius Concilii Federalis Germanici Munus: Politicus
Consociatio
Factio: Socialis Democratica Factio Germaniae
Familia
Coniunx: unknown value Proles: unknown value, unknown value, unknown value
Petra Crone anno 2014
Petra Crone (nata die 3 Iulii 1950 Liudolvescethae) rerum politicarum perita Germanica factionis SPD est.
Index
1Iuventus et munus
2Familia
3Cursus honorum
4Nexus externi
Iuventus et munus |
Postquam scholam Liudolvescethae finivit, Crone tirocinium magistrae gymnasticae fecit. Anno 1980 testimonium maturitatis accepit et in urbe Wuppertal scientiae sociali studebat.
Familia |
Crone marito nupsit atque tres filias habet.
Cursus honorum |
Crone, quae ab anno 1988 sodalis Factionis Socialis Democraticae est, annis 1994 - 2007 legata ad consilium oppidi Kierspe erat. Anno 2009 primo legata ad Dietam Foederalem Germaniae electa est et ad annum 2017 mansit.
Nexus externi |
Curriculum vitae apud paginam Dietae Foederalis Germaniae
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...