Regio Tumenensis
Multi tool use
Regio Tumenensis
Res apud Vicidata repertae:
regioCivitas:
RussiaLocus:
57°50′0″N 69°0′0″ESitus interretialis
Fines
Subdivisio superior: Russica Sovietica Foederativa Socialistica Res Publica
Territoria finitima: Komi, Nenets Autonomous Okrug, Regio Sverdloviensis, Regio Kurganensis, Territorium Crasnoiarense, Regio Tomensis, Omsk Oblast, North Kazakhstan Region, Iugra
Forma
Area: 1 464 200 chiliometrum quadratum
Caput: Tumenum
Gubernium
Praefectus: Alexander Moor
Vita
Incolae: 3 692 400
Zona horaria: Yekaterinburg Time
Sigla
Siglum autoraedarum: 72
Regio Tumenensis[1] (Russice Тюменская область, tr. Tjumenskaja oblast' ) est subiectum Foederationis Russicae, anno 1944 creatum, et ab anno 2000 in eius districtum (circulum) foederalem Uralicum inclusum. Districtus autonomi Chanty-Mansiensis – Iugra et Iamalo-Neneticus ad hanc regionem pertinent. Metropolis regionis est Tumenum.
Regio Tumenensis, in Siberia Occidentali sita et Urales ab occidente adiacens, cum regione Archangelopolitana (eius districtu autonomo Nenetico) in septentrio-occidente, re publica Komi in occidente, regionibus Sverdlovskensi et Kurganensi in meridie-occidente, Kazachstania (eius regione Septentrio-Kazachstanica) in meridie, regionibus Omensi et Tomensi in meridie-oriente atque territorio Crasnoiarensi in oriente et septentrio-oriente contermina, in septentrione ab Oceano Glaciali Septentrionali alluetur. Aream 1 464 173 km2 et circa 3 692 milia incolarum (anno 2017) habet.
Nota |
↑ "Tumenensis": [1],[2],[3]; "Tumenenses": [4].
Nexus externi |
|
Vicimedia Communia plura habent quae ad regionem Tumenensem spectant.
|
Situs officialis administrationis regionis Tumenensis .mw-parser-output .existinglinksgray a,.mw-parser-output .existinglinksgray a:visited{color:gray}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new{color:#ba0000}.mw-parser-output .existinglinksgray a.new:visited{color:#a55858}
(Russice)
Pagina de regione Tumenensi Encyclopaediae Russicae Magnae
(Russice)
9 xbz9Z9 w,kIaF ncoqayRGfaC99WwFj
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...
Regio Tumenensis
