Nativitas: 25 Augusti 1979; Gelsenkirchen Obitus: 13 Iulii 2015; Cosfeldia Patria: Germania
Officium
Officium: Socius Concilii Federalis Germanici, Q29886380, Socius Concilii Federalis Germanici Munus: Politicus Patronus: teNeues
Consociatio
Factio: Christiana Democratica Unio Germaniae Religio: Ecclesia Catholica Romana
Philippus (Theod. Philipp) Mißfelder (natus die 25 Augusti 1979 Gelsenkirchae [de]; mortuus repente iuxta Coesfeld die 13 Iulii 2015) vir publicus Germanicus factionis CDU fuit.
Index
1Munus
2Cursus honorum
3Familia
4Nexus externi
5Notae
Munus |
Postquam testimonium maturitatis adeptus est et militiam absolvit, Mißfelder apud Universitatem Technicam Berolinensem primo ab anno 2000 iurisprudentiae, deinde ad annum 2005 historiae studebat. Anno 2008 titulum magistri historiae adeptus est.
Cursus honorum |
Mißfelder anno 1995 ad factionem CDU accessit et anno 2002 praeses Unionis Iuvenilis electus est aet ad annum 2014 mansit. Anno 2005 primo legatus ad Dietam Foederalem Germaniae electus est et ad diem 13 Iulii 2015 mansit, cum embolia pulmonis inopinans mortuus est[1].
Familia |
Mißfelder uxorem duxit atque duas filias habuit.
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Philippum Missfelder spectant.
Pagina personalis
Biographia apud situm interretialem 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...