Franciscus Amrehn
Multi tool use
Franciscus Anrehn anno 1964 orientem partem Berolini visitans
Franciscus (vulgo: Franciscus) Amrehn (natus 23 Novembris 1912 Berolini, mortuus 4 Octobris 1981 eodem loco) vir publicus Germaniae et sodalis Christianae Democraticae Unionis Germaniae erat.
Munus |
Anrehm anno 1932 maturitatem adeptus est et tirocinium argentarii fecit. Bello Orbis Terrarum II miles factus est postea saucius est. Post bellum finitum iurisprudentiae Berolini studebat et eodem tempore procurator societatis fuit. Anno 1952 probationem accepit et tum iurisconsultus laboravit. Ab anno 1964 etiam notarius fuit.
Cursus honorum |
Anrehm ab anno 1945 sodalis CDU erat. Anno 1950 in domum legatorum Berolini electus est et ibi ad annum 1969 mansit. Anno 1954 Otto Suhr magister civium regens post victoriam in electione pro factione SPD partam foedus cum CDU fecit. In consilio senatorum Anrehm magister civium factus est. 30 Augusti 1957 Otto Suhr mortuus est atque Anrehm pro tempore magister civium regens factus est, dum 1 Novembris Gulielmus Brandt (SPD) eius successor creatus est. Et Brandt duce Anrehn magister civium mansit, quod Berolino propter minationes Nicetatis Chruščëv ducis Sovietici pericula magna imminebantur, anno 1961 et praeses suae factionis Berolini electus est. Anno 1963 SPD electionem vicit atque CDU factio adversa fuit. Proximam electionem anno 1967 CDU iterum perdidit atque Anrehn vitam publicam Berolini reliquit: Anno 1969 legatus Dietae Foederalis Germaniae electus est et ad mortem anno 1981 mansit.
Magistri Civium Regentes Berolini
|
|
Ernestus Reuter (SPD) |Gualtherius Schreiber (SPD) |Otto Suhr (SPD) |Franciscus Amrehn (CDU) |Gulielmus Brandt (SPD) |Henricus Albertz (SPD) |Nicolaus Schütz (SPD) |Theodericus Stobbe (SPD) |Ioannes Iochen Vogel (SPD) |Ricardus de Weizsaecker (CDU) |Eberhardus Diepgen (CDU) |Gualtherius Momper (SPD) |Eberhardus Diepgen (CDU) |Nicolaus Wowereit (SPD) |Michael Müller (SPD) |
|
l8M0sr10R3K51H9TME nUdq
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...
