Universitas Stanfordiensis
Multi tool use
Universitas Stanfordiensis est universitas privata Americana. Universitas Stanfordiensis (Stanfordi, iuxta oppidum Palum Altum ("arbor alta"), Californiae) se agit cor Vallis Siliconis et geographicum et historicum decreta de 1 Octobris. Famosissimam et notissimam apud universitates mundi esse existimatur, praeeminens studi et ludi.
Historia |
Dictum universitatis est "Die Luft der Freiheit weht," quod germanice "aura libertatis spirat" redditur. Fons dicti est prolatio Latina Hutteni (Ulrich von Hutten), qui Reformationem Ecclesiae laudens scripsit, "videtis illam spirare libertatis auram." [1]
Universitas condita est anno 1885 a Lelando Stanfordo gubernatore Californiae et Ioanna uxore, ex Lelando Iuniore filio mortuo (1868-1884) appellata. Apud cognoscentes et amicos Universitas "fundus" appellatur; hoc agnomen ostendit originem scholae esse fundum equinum Stanfordorum.
Aedificia antiqua universitatis structa sunt Carolo Allertonia Coolitia per rationem neo-Romanam doctoris sui Richardsoni, plenam aedificiis lapideis conexis porticibus arcuum semicircularium. Sequuntur aedificia recentiora rationem colonicam Hispanicam saepe in California inventam, ferentia tecta tegulis rubris. Narratur tecta rubra electa esse ut filius Lelandus pulchrum visum de caelo intuitus sit.
Stanfordiensis Particularum Accelerator |
Stanfordiensis particularum acceleratoris imago.
Notum est hanc universitatem habere magnum particularum accelerator SLAC vocatum, quod quam plurimos experimentos ad physicam particularum minimarum pertinentes iam annis multis optime efficit.
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad Universitas Stanfordiensis spectant.
|
- Universitas Stanfordiensis
s gJuO7V0HkjGa9 v16L GSkF9ynNb zQGK,a21HRh1uPf3tGAxh,tC8 tI2hotamNTwUG0vjkZWY,VKQt,Hc mGzfWu
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...
