Germania navis vaporaria anno 1842 constructa super flumen Rhenum apud urbem Coloniam Agrippinam.
Lötschberg, navis vaporaria anno 1914 constructa, super lacum Briensem in Helvetia.
Navis vaporaria est vehiculum navigationis cuius motrum vi machinae vaporariae agitur.
Index
1Historia
2Technologia
3Naves
4Nexus interni
5Pinacotheca
6Nexus externi
Historia |
Initium historiae navium vaporariarum fuit constructio talis navis a Claudio Francisco Jouffroy d’Abbans anno 1783. 1788 Isaac Briggs et Gulielmus Longstreet diplomam inventionis navium vaporariarum receperunt. Prima a Roberto Fulton ingeniario Americano anno 1807 constructa navis nominis North River Steam Boat, postea Clermont vocata, inter urbes Novum Eboracum et Albaniam vecturam praebuit.
Navis United States anno 1952 ab officina navium urbis Newport News constructa' fuit navis vaporaria maximae orbis terrarum velocitatis.
Technologia |
Naves vaporariae in aqua aut propulsorio aut rota tabulata (vel rota palata) vehuntur.
Naves |
Stella Occidentis
Regina Maria (Anglice 'Queen Mary')
Titanic
Aurora
Lusitania
Nexus interni
Societas Navigationis vaporariae Rheni medii et inferioris
Pinacotheca |
Clermont, navis Roberti Fulton.
Queen Mary, navis vaporaria
Natchez, navis vaporaria, super flumen Mississippium, rota tabulata agita, apud pontes Crescent City Connection.
General Dufour, navis vaporaria, super Lacum Lemanum apud urbem Genavam.
Gallia, navis vaporaria anno 1913 constructa, in lacu quattuor Regionum Helvetiae.
Nexus externi |
Vicimedia Communia plura habent quae ad Navem vaporariam spectant.
Chemia Organometallica , disciplina quae partes chemiae organicae inorganicaeque complectitur; moleculas noscit quae vincula covalentes inter carbonium et metallum aut semimetallum continent. Index 1 Exempla 2 Proprietas chemicarum organometallicarum 3 Ramae chemiae organometallicae 4 Fons 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 (H 3 C-COONa, sal natrii acoris aceti) partem metallicum et partem organicam CH 3 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 No...
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...
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...
