Curtius (vulgo: Kurt) Bodewig (natus 26 Aprilis 1955 Rheniburgi[1]) vir publicus Germaniae et sodalis Socialis Democraticae Factionis Germaniae (SPD) est.
Index
1Iuventus et Munus
2Familia
3Cursus honorum
4Consilia
5Post officium
6Notae
7Nexus externi
Iuventus et Munus |
Post scholam finitam Bodewig primo tirocinium mercatoris aedificiorum fecit, deinde anno 1976 maturitatem adeptus est. Tum ad annum 1981 hoc munere victum sibi paravit. Deinde diversis officiis collegii opificum laboravit.
Familia |
Bodewig maritus est et duos liberos genuit.
Cursus honorum |
Anno 1973 Bodewig sodalis SPD factus est. Anno 1998 primo in Dietam Foederalem electus est et ad electionem anni 2009 mansit. 20 Martii 2000 Bodewig secretarius statalis in Administerio Foederali Commeatus et Aedificiorum nominatus est. Postquam administer Reinhardus Klimmt a magistratu se recessit, Bodewig 20 Novembris 2000 a cancellario foederali Gerhardus Schröder (SPD) ipse Administer Commeatus et Aedificiorum nominatus est. Hoc officium 22 Octobris 2002 post elctionem Parlamenti amisit.
Consilia |
Bodewig Administro portorium electronicum autocinetorum onerariorum in viis latioribus introductum est: Longe automata, quae hoc portorium custodirent, non sine vitiis fungebantur.
Post officium |
Bodewig nunc inter alia editor diurnii Res Publica Berolinensis (Theod.: Berliner Republik) est.
Notae |
↑J. G. Th. Graesse, Orbis Latinus (Dresdae: Schönfeld, 1861; 1909. Brunsvici, 1972, 3 voll.) 1 2 3
Nexus externi |
Pagina personalis (Lingua Theodisca)
Curriculum vitae in pagina Dietae Foederalis Germaniae (Lingua Theodisca)
Administri Foederales Commeatus et Aedificiorum 1998 - 2005
Franciscus Müntefering (SPD) |Reinhardus Klimmt (SPD) |Curtius Bodewig (SPD) |Manfredus Stolpe (SPD) |Volfgangus Tiefensee (SPD) |Petrus Ramsauer (CSU) |Alexander Dobrindt (CSU)
Consilium Ministrorum Schröder I (27 Octobris 1998 - 22 Octobris 2002)
Gerardus Schröder (SPD) |
Iosephus Fischer (Virides) |
Otto Schily (SPD) |
Herta Däubler-Gmelin (SPD) |
Anscharius Lafontaine (SPD) |
Ioannes Eichel (SPD) |
Werner Müller (nullius factionis) |
Carolus-Hinricus Funke (SPD) |
Renata Künast (Virides) |
Gualterus Riester (SPD) |
Rudolphus Scharping (SPD) |
Petrus Struck (SPD) |
Christina Bergmann (SPD) |
Andrea Fischer (Virides) |
Ulla Schmidt (SPD) |
Franciscus Müntefering (SPD) |
Reinhardus Klimmt (SPD) |
Curtus Bodewig (SPD) |
Georgius Trittin (Virides) |
Edelgarda Bulmahn (SPD) |
Heidemaria Wieczorek-Zeul (SPD) |
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...
