Alexis Hellmer
Multi tool use
Alexis Hellmer est linguae Latinae studiosus, natione Mexicanus, qui Studium Angelopolitanum in urbe Angelopoli Mexicanorum anno 2012 condidit.[1] Linguam et litteras Latinas necnon Graecas in Publica Academia Angelopolitana profitetur.
Professor Hellmer Aloisii Miragliae apud Vivarium Novum discipulus fuit ab anno 2007 ad annum 2008. Ab anno autem 2009 ad annum 2012, Latinas litteras antiquiores in eodem instituto Latine tradebat.
Sunt qui Alexin Hellmer in numerum eorum qui optime Latine loquuntur referant.[2] Anno 2008, operam dedit ad ordinandum conventum Litterarum Vis in Hungaria habitum, in quo etiam scholas moderatus est. Interfuit praeterea et acroases habuit Latinas in conventu Monumenta Viaeque (2010) et in conventu Alea Fati (2011), qui quidem conventus Romae in aedibus Vivarii Novi agitati sunt. Annis vero 2015 et 2016, munere repetitoris functus est tam apud Rusticationem Virginianam,[3] quam apud Conventiculum Bostoniense. Porro, invitatus est a curatoribus Instituti Paideia, instituti Neoeboracensis, ut acroasin Latine haberet necnon scholas quasdam Latine recitaret mense Februario anni 2017 inter Living Latin in New York city, conventum annuum.[4][5]
Nexus interni
Notae |
↑ Commentarii periodici per rete divulgati quibus index The Wall Street International Magazine.
↑ Sedes retialis cui index Reddit.
↑ Sedes retialis SALVI.
↑ Sedes retialis Paideiae.
↑ Nuntii televisifici societatis Mexicanae cui nomen TV Azteca apud Youtube.
Nexus externi |
Alexis Hellmer apud academia.edu
- Academicae commentationis de Mureto atque Ruhnkenio specimen
- Symbola de Latinitate ecclesiastica
- Orbergii encomium
- Fabulae Orbergianae in usum discipulorum scriptae
91jV1,h qGLB,OZFr5
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...
