Res Publica Pontica
Multi tool use
Vide etiam paginam discretivam: Pontus
Tabula rei publicae propositae anno 1917 divulgata
Res Publica Pontica (Neograece: Δημοκρατία του Πόντου) fuit propositio nationis nunquam perfectae in regione Ponto, eo tempore imperio Ottomanico tributa, annos 1917-1919.[1]Graeci Pontici hanc rem publicam proclamare conati sunt duce Chrysantho archiepiscopo metropolitano Trapezuntis. Iam mense Octobri anni 1917 Massiliae edidit C. G. Constantinides in charta cursuali tabulam geographicam rei publicae Ponticae. Anno 1919 Chrysanthus Lutetiam profectus est ut de re publica Pontica suaderet legatos Deliberationis de pace componenda; Eleutherius Benizelus autem, legatus Graeciae, regionem Ponticam cum Armenia voluit componere. Alii legati neque Armeniam liberam neque rem publicam Ponticam acceperunt.[2] Urbs Trapezus ut caput rei publicae selecta est et aquila monocephala imperii antiqui Trapezuntis ut insigne rei publicae.[3]
Vexillum rei publicae propositae
Nexus interni
Notae |
↑ Vexilla mundi; The Times History of the War (Londinii 1920) p. 438.
↑ Dimitri Kitsikis, Propagande et pressions en politique internationale (Paris, 1963) pp. 31, 299, 417-422.
↑ Vexilla mundi.
Bibliographia |
Chrysanthus (archiepiscopus Athenarum), Η εκκλησία Τραπεζούντος [Ecclesia Trapezuntis]. Athenis 1936 (periodicum Αρχείον Πόντου voll. 4-5 (anni 1933)).
- El. D. Paulides, Πως και διατί εματαιώθη η Δημοκρατία του Πόντου [Quomodo et cur res publica Pontica destructa est]. Athenis, 1956.
4BstPNYT lp1goHOGJR6,rtnJdj
Popular posts from this blog
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...
