Primas
Multi tool use
Primas (-atis m.) in quibusdam sectis Christianis est titulus quibusdam archiepiscopis adiunctus.
Ecclesia Romana Catholica |
Hoc tempore Primas est titulus tantummodo honorificus Archiepiscopi titularis Dioecesis metropolitanae. Nam autumat canon 438 Codici Iuris Canonici Ecclesiae Romanae:
Patriarchae et Primatis titulus, praeter praerogativam honoris, nullam in Ecclesia latina secum fert regiminis potestatem, nisi de aliquibus ex privilegio apostolico aut probata consuetudine aliud constet.
Tamen temporibus antiquis primates saepe potentiam habebant. Exempli gratia Primas Poloniae pirmus senator Rei Publicae Poloniae erat et ab anno 1572 tempore interregni interregis munus tulit. Exempli gratia, papa etiam primas Italiae est.
Antiquae sedes primatiales aliae:
Bohemia, archidioecesis Pragensis
Francia, Archidioecesis Lugdunensis
Germania, Archidioecesis Salisburgensis
Hibernia, Dioecesis Arcmacensis
Hispania, Archidioecesis Toletana
Hungaria, Archidioecesis Strigoniensis
Italia, Papa, Archidioecesis Pisana, Archidioecesis Panormitana et Archidioecesis Salernitana,
Polonia, Archidioecesis Gnesnensis,
Ecclesia Anglicana |
Doctor Rowan Williams, Primas Totius Angliae
In usu Anglicano vocabulum primas significat episcopum praesidem cuiuslibet ex ecclesiis aut provinciis Communioni Anglicanae pertinentibus. In aliis provincias, hoc munus pertinet sedibus propriis, in aliis datum est episcopo (aut episcopae in eis provinciis ubi mulieres ad gradum episcopatus ordinantur) sive ex senioritate sive electo ab aliis. Exempli gratia:
Primates ex officio:
- Archiepiscopus Cantuariensis, primas omnis Angliae
- Archiepiscopus Arcamachenis, primas omnis Hiberniae
- Archiepiscopus Urbis Promontarii, primas Provinciae Africae Australis
Primates ex senioritate aut electi:
- Reverendissimus Bazza Morgan, Episcopus Landavensis et Archiepiscopus Cambrensis
- Reverendissimus Gregorius Venables, Episcopus Argentinae Borealis et Archiepiscopus Coni Australis
iOkwJjra6TfYS txqhd1 YXLgHXX8xcFL,4cgPa3V,rFt0ihxZCbFTC,3AUNOYDtCId
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...
