Scientia
Multi tool use
|
Haec est pagina discretiva alias paginas eiusdem fere nominis indicans.
|
Arbor divisionis scientiarum, 1580
Scientia est nomen substantivum a verbo temporali scire deductum, quod omnes varietates 'sciendi' comprehendit. Itaque constat scientiam vocabulum polysemum esse. Quin etiam in eodem orationis circuitu interdum invenitur, sicut hic:
- Neque enim te fugit laudandarum artium omnium procreatricem quandam et quasi parentem eam quam philosophiam Graeci vocant ab hominibus doctissimis iudicari, in qua difficile est numerare quot viri quanta scientia quantaque in suis studiis varietate et copia fuerint qui non una aliqua in re separatim elaborarint, sed omnia quaecumque possent vel scientiae pervestigatione vel disserendi ratione comprenderint. (Cic. De orat. 1.9.4).
Itaque scientia non solum 'scientiam' plerumque declarativam significat, sicut hic:
- Maxime vero virtutum cognitio confirmat percipi et conprendi multa posse. in quibus solis inesse etiam scientiam dicimus, quam nos non conprehensionem modo rerum sed eam stabilem quoque et immutabilem esse censemus, itemque sapientiam artem vivendi, quae ipsa ex sese habeat constantiam (Cic. Luc. 23); aut scire istarum rerum nihil, aut, etiamsi maxime sciemus, nec meliores ob eam scientiam nec beatiores esse possumus (Cic. Rep. 1.32);
sed etiam 'scientiam rationalem' designat, sicut hic:
- Multi erant praeterea clari in philosophia et nobiles, a quibus omnibus una paene voce repelli oratorem a gubernaculis civitatum, excludi ab omni doctrina rerumque maiorum scientia ac tantum in iudicia et contiunculas tamquam in aliquod pistrinum detrudi et compingi videbam (Cic. De orat. 1.46); maximus ille medicorum et huius scientiae conditor feminis nec capillos defluere dixit nec pedes laborare (Sen. Ep. 95.20).
Nexus interni
Astronomia
7756 Scientia, asteroides
- Biologia
- Chemia
- Geologia
- Historia naturalis (scientia)
- Mathematica
- Medicina
- Physica
- Scientia (declarativa)
- Scientia (ratio)
htra7cAfRqur,s2HjRE18Y8h QZbijVwNHYXjQKcaGZU5E8UOY,OyVABXUjU0xRqL2FVeKrA
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...
