Gualterius (vulgo Walter) Riester (natus 27 Septembris 1943 oppido Kaufbeuren) vir publicus Germaniae et sodalis Socialis Democraticae Factionis Germaniae (SPD) est.
Index
1Munus
2Familia
3Cursus honorum
4Consilia
5Nexus externi
Munus |
Post scholam anno 1957 finitam Riester tirocinium tessellarii fecit et annis 1960 - 1969 hoc munere laboravit. Eo anno magister eius artis factus est. Anno 1970 academiam laboris collegii opificum Francofurti ad Moenum frequentabat et posthac secretarius collegii fuit.
Familia |
Riester maritus est et duos habet liberos.
Cursus honorum |
Riester ab anno 1969 sodalis SPD est et anno 1998 collegium rectorum eius factionis accessit. Eodem anno Gerhardus Schröder (SPD), cancellarius foederalis eum Administrum Foederalem Laboris nominavit. Hunc honorem ad annum 2002 tenuit, cum legatus Dietae Foederalis Germaniae electus est. Anno 2005 iterum electus anno 2009 non iam candidatus erat et Dietam Foederalem reliquit.
Consilia |
Cum Administer esset, Riester legem tulit, qua homines a re publica adiuti pecuniam pensionis causa privatim reponere possent. Haec lex lingua Theodisca Riester-Rente vocatur et multi homines ea utuntur.
Nexus externi |
Curriculum vitae in pagina Dietae Foederalis
Administri Foederales Laboris
Antonius Storch (CDU) |Theodorus Blank (CDU) |Ioannes Katzer (CDU) |Gualterus Arendt (SPD) |Heribertus Ehrenberg (SPD) |Hinricus Westphal (SPD) |Norbertus Blüm (CDU) |Gualterus Riester (SPD) |Franciscus Müntefering (SPD) |Olaus Scholz (SPD) |Franciscus Iosephus Jung (CDU) |Ursula de Leyen (CDU) |Andrea Nahles (SPD) |Catharina Barley (SPD, pro tempore) |Hubertus Heil (SPD)
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...
