Inclavatura et exclavatura
Multi tool use
Regio C inclavatura civitatis A et exclavatura civitatis B est.
Regio C exclavatura civitatis B sed non est inclavatura civitatis A, quia etiam finitima civitati D est.
Inclavatura (-ae, f.) est terrae portio quae tota ab alia civitate circumdata, scilicet, quae quaedam "insula" in hac alia civitate est. Cum in usu est vocabulum "inclavatura", semper est e conspectu civitatis hanc regionem sibi alienam circumdantis.
E converso, exclavatura (-ae, f.) est terrae portio ad Civitatem pertinens, sed tota ab alia civitate aut civitatibus circumdata. Exclavatura igitur terrestrem conexum cum reliqua patria non habet. Terminus "exclavatura" emphasin in pertinentiam ad Civitatem maiorem ponit. Inclavatura videtur regio erronee secessa.
Crebro, eadem regio et inclavatura et exclavatura est. Sed civitas aliquando inclavatura sed exclavatura non est, tale Lesothum (in Africa Austrina). E contrario, Russica regio Kaliningradensis est Russica exclavatura sed non inclavatura, quia finitima Poloniae, Lithuaniae et Mari Baltico est.
Conceptus "inclavatura" et "exclavatura" etiam possunt in usu graduum dissimilibus civitati. Verbi gratia, Fredericoburgum, Hafniae et Helvetia atque Lichtenstenum inclavaturae intra Unionem Europaeam sunt. Relate ad pediludio Israël est exclavatura UEFA, quia circumdantes nationes ad AFC aut ad CAF pertinent.
Exclavaturarum exempla |
Civitas Alasca, quae separata est a reliquibus Civitatibus Foederatis propter Canadam.
Septae area, ad Hispaniam pertinens, sed a Maroco circumdata.
Iulia Libica, pertinens ad Catalauniam, ideo ad Hispaniam, sed a Francia circumdata manet.
61j32h8YwW,7ATAD lwijQN5Ruyh
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...
