Moles Syenitica
Multi tool use
Despectus in Molem Altam Syeniticam, ex satellite caelesti.
Lacus Nasser, qui, mole instructa, factus est, magnitudinis 5250 chiliometrorum quadratorum, atque plus quam 100 000 homines loco movit.
Moles Syenitica est moles adgesta? in Nilo apud Syenen Aegypti instructa. Post decennium 196, nomen usitate ad Molem Altam spectat, quae Mole Humili Syenitica, anno 1902 a Britannis confecta, maior et novior est. Revolutione Aegyptia 1952 composita, aedificatio Molis Altae praecipuum administrationis Aegyptiae propositum facta est, quia facultas diluvii annui temperandi, potestatisque hydroelectricae adhibendae quae moles generare posset, visa est maximi momenti industrializationis et inrigationis reipublicae causa. Moles Alta inter 1960 et 1970 instruebatur, Gamal Abdel Nassere praeside, qui animo habebat productionem oeconomicam augere, annuo diluvio fluviatili amplius cohibendo et conservatione aquae pro agricultura praebendo, atque deinde hydroelectricitatem generando. Moles insigniter oeconomiam et culturam Aegypti adfecit. Tamen calamitatem oecosystematis et epidemiam dedit.?
Nexus interni
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad Molem Altam Syeniticam spectant.
|
Sayed El-Sayed et Gert L. van Dijken, "The southeastern Mediterranean ecosystem revisited: Thirty years after the construction of the Aswan High Dam," apud www.ocean.tamu.edu
Moles Alta Syenitica, apud maps.google.com
Vetus Moles Syenitica, apud maps.google.com
"The Nile Under Control" (1937), apud engwonders.orgfree.com
De Mole Syenitica, apud carbon.cudenver.edu
"View the official opening of the Aswan Dam in 1971," apud www.itnsource.com
Panorama Molis Altae Syeniticae
QKDvtXndqFMisUdDOQNHjNqG8,H7Q5t9dAwvxePB
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...
