Carolus-Hermannus Flach
Multi tool use
Carolus-Hermannus Flach (natus Regiomontii 17 Octobris 1929; mortuus Francofurti 25 Augusti 1973) fuit diurnarius et vir publicus Germanicus et sodalis Factionis Democraticae Liberalis Germaniae.
Iuventus et munus |
Anno 1946 Flach factionem liberalem (LDP) Zonae Sovieticae Germaniae accessit diurnarius apud actis diurnis huius factionis Suerini laboravit. Sed quod homines, qui doctrinam communistam repudiaverunt, in Zona Sovietica persequebantur, anno 1949 Berolinum Occidentalem fugit. Annis ab 1949 ad 1953 Berolini rebus politicis studebat. Deinde Francofurti et Bonnae diurnarius laborabat.
Cursus honorum |
Anno 1956 in praetorio FDP Bonnae, certamen suffragiorum anni proximi una cum Wolfgango Döring rexit. Annis ab 1959 ad 1962 procurator FDP fuit, et factionem in certamen electionis anni 1961 duxit. Sed tum de consiliis politicis cum praeside FDP Erico Mende controversias habebat et vitam publicam reliquit. Iterum diurnarius Francofurti laboravit. Ibi et pro foedere FDP cum SPD nitebatur. Quo foedere anno 1969 constituto Flach anno 1971 secretarius generalis suae factionis factus est. Anno 1972, etiam legatus Dietae Foederalis Germaniae electus est. Mense Augusto 1973 ictu profligatus, paucis diebus post mortuus est.
Nexus externi |
Curriculum vitae Instituti Fridericus Naumann (lingua Theodisca)
- Elogium factionis FDP (25 Augusti 2008) (lingua Theodisca)
Secretarii generales Factionis Democraticae Liberalis Germaniae
|
|
Carolus-Hermannus Flach · Martinus Bangemann · Gunterus Verheugen · Irmgarda Adam-Schwaetzer · Helimutus Haussmann · Cornelia Schmalz-Jacobsen · Uwe Lühr · Wernerus Hoyer · Guido Westerwelle · Cornelia Pieper · Theodericus Niebel · Christianus Lindner · Patricius Döring · Nicola Beer
|
|
CEIX3f6 JzRfE T,5,obx C7siUI
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...
