Superincolatio

Multi tool use
Multi tool use





Schlaegel und eisen yellow.svg -3 (maxdubium) Latinitas huius rei maxime dubia est. Corrige si potes. Vide {{latinitas}}.



Tabula numeri hominum ab anno 10 000 a.C.n. ad annum 2000. Rapidissimum numeri incolarum auctum monstrat qui ex saeculo duodevicensumo fit.




Spissitudo incolarum per civitates digesta




Zonae orbis terrarum superincolatae anno 1994, secundum data societatis NASA.


Superincolatio[1] est condicio ubi spissitudo incolarum crescit usque ad limitem qui ambitum degeneratum et qualitatem vitae deminutam efficit.


Superincolatio non solum a mensura aut spissitudine incolarum ipsorum sed etiam a relatione huius cum ambitus opibus pendet. Etiam a capacitate convertendarum in usu et distribuendarum harum opium totam per numerum incolarum pendet.? Supposita decem individuorum numerus incolarum ubi solum novem hominibus cibus et potio essent et ubi non esset commercii possibilitas,? esset ambitus cum hyperplēthysmōi. Si numerus incolarum centum hominum esset sed esset ibi satis cibi, refugii, et aquae, tunc hyperplethysmos non esset.


Superincolatio aucto indici natilitatis, deminutae mortalitati propter medicos progressus, auctae immigrationi aut indurabili biomati et exhaustis opibus deberi potest. Possibile? est ut in areis? cum pauca spissitudine incolarum efficiatur superincolatio quia haec area? humanam vitam sustentare nequeat.


Nexus interni



  • Antinatalismus

  • Dilemma sociale

  • Eugenica

  • Motus voluntariae exstinctionis generis humani‎‎

  • Oecologia profunda

  • Progressus durabilis

  • Protectio naturae

  • Subsidium industriale



Notae |




  1. ↑ Neues Latein Lexikon (Lexicon Recentis Latinitatis) (Lampertz, 1998).









EJkLvYeEKX1NN 0 IdevPqzzhBG1IsP1A1b9 JTd277cnqtZWLXezcQw6gjM7rYXKAUtKS1 tbUK,LgCq
-
aaBOboQoM2y idre,GI1TV3JPm1icMLq7ETCps8349IskuwLAnF578ionivfsvKw5DuunHh

Popular posts from this blog

Tabula Rosettana

Image
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...
Read more

How to label and detect the document text images

Image
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...
Read more

LSTM sequence prediction: 3d input to 2d output

Image
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...
Read more