Chemia Organometallica, disciplina quae partes chemiae organicae inorganicaeque complectitur; moleculas noscit quae vincula covalentes inter carbonium et metallum aut semimetallum continent.
Index
1Exempla
2Proprietas chemicarum organometallicarum
3Ramae chemiae organometallicae
4Fons
Exempla |
Vitaminum B12 in corpore humano est chemica organometallica, sed non omnes moleculae metallum habentes sunt organometallicae, solum eae in quo vinculum inter carbonium et metallum est covalentum. Ergo, quamquam natriumacetatum (H3C-COONa, sal natrii acoris aceti) partem metallicum et partem organicam CH3 habet, molecula ipsa non est metallorganica, quia vinculum natrii est ionicum et non est inter natrium et carbonium. Similiter chlorophyll et haemoglobinum non sunt chemicae metallorganicae.
Etiam hodie, chemica Grignardi qui magnesium continent sunt potior pro synthesis moleculae organicae. Pro harum chemicarum inventa Victori Grignard Donatium Nobel anno 1912 datum est.
Valde utiles sunt catalysatores organometallici, ut per examplum catalysatores Ziegler-Natta pro quo Carolo Ziegler et Iulio Nattae Donatium Nobel datum est.
Chemica organometallica ferrocen (C5H5-Fe-C5H5) anno 1951 inventus hodie nonnumquam in benzolum additur. In saeculo vicesimo traethylum plumbi (PbEt4) saepissimum in benzolum additur, sed ab anno 1980 iam non additur postquam id venenatum esse inveniunt.
Proprietas chemicarum organometallicarum |
Saepe chemiae organometallicae ardere possunt. Nonnulla statim in aere ardent (pyrophora). Multae chemiae organometallicae, in primis illa metallicae alkalae, valde forta basa sunt. Haec saepe cum aqua explosive reagent.
Ramae chemiae organometallicae |
Fons |
Translatio de de:Organometallchemie, I Febris 2006. Aliquae partes non traductae sunt.
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...
