Factio Liberalis Democratica (Germanice: Freisinnig-Demokratische Partei der Schweiz vel FDP; Francice: Parti radical-démocratique suisse vel PRD; Italiane: Partito liberale radicale svizzero vel PLR) est factio politica Helvetica. Praeses huius factionis est nunc Fulvius Pelli. Huic factioni sunt nunc consiliarii foederales Paschalis Couchepin et Ioannes-Rodolphus Merz.A mense Iunio 2005 Factio Liberalis Democratica cum Factione Liberali Helvetica in Unione Liberali Radicali operam sociat.[1] et anno 2009 cum ea contributa est. Utroque partes sunt quae liberam mercaturam favere solent.
Index
1Lege etiam
2Nexus externi
3Suffragia
4Nota
Lege etiam |
FDP Schweiz. 1994. "Hundert Jahre FDP." Politische Rundschau 2–3.
Factio Liberalis Democratica ab anno 1919, cum Consilii Nationalis petitiones secundum partitionem congruentem parti suffragiorum factae sunt, haec suffragia consecuta est[2]. A petitionibus anno 2011 Factio Liberalis Democratica cum Factione Liberali Helvetica contributa est:
Anno
Suffragiorum pars
Consiliarii Nationales
Legati ad Consilium Civitatum
2015
16.4 %
33
13
2011
15.1 %
30
11
2007
15.8 %
31
12
2003
17.3 %
36
14
1999
19.9 %
43
17
1995
20.2 %
45
17
1991
21.0 %
44
18
1987
22.9 %
51
14
1983
23.3 %
54
14
1979
24.0 %
51
11
1975
22.2 %
47
15
1971
21.8 %
49
15
1967
23.2 %
49
14
1963
23.9 %
51
13
1959
23.7 %
51
14
1955
23.3 %
50
12
1951
24.0 %
51
12
1947
23.0 %
52
11
1943
22.5 %
47
12
1939
(20.7) % [3]
49
14
1935
23.7 %
48
15
1931
26.9 %
52
19
1928
27.4 %
58
20
1925
27.8 %
60
21
1922
28.3 %
60
23
1919
28.8 %
60
23
Nota |
↑Search Detail- swissinfo apud www.swissinfo.org De Unione Liberali Radicali
↑Fons: Atlas politicus Helvetiae (Officium Foederale Statisticae)
↑Anno 1939 in aliquis pagis petitiones tacitae fuerunt, ergo suffragiorum partem cum aliis petitionibus compariri non possumus
Factio Liberalis Democratica · Factio Popularis · Factio Popularis Christiana Democratica · Factio Socialistica · Factio Civilis Democratica Helvetica
Aliae praesentes factiones
Factio Christiana Socialis · Democrates Helvetici · Factio Evangelica · Virides · Factio Viridis Liberalis· Foedus Ticinense · Unio Democratica Foederalis · Factio Laboris
Antiquae factiones
Foedus Liberorum; Republicani ; Factio Agricolarum, Commercii et Equitum · Factio Liberalis
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...
