Helena Weber
Multi tool use
Helena Weber
Res apud Vicidata repertae:
Nativitas:
17 Martii 1881;
ElberfeldiaObitus:
25 Iulii 1962;
BonnaPatria:
Germania
Officium
Officium: Socius Concilii Federalis Germanici, member of the Landtag of North Rhine-Westphalia, member of the Reichstag of the Weimar Republic, Member of Landtag of Prussia
Munus: Politicus
Consociatio
Factio: Christiana Democratica Unio Germaniae, Centrum
Memoria
Laurae: Great Cross with Star and Sash of the Order of Merit of the Federal Republic of Germany, Commander's Cross of the Order of Merit of the Federal Republic of Germany
Helena (Theod. Helene) Weber (nata die 17 Martii 1881 Elberfeldiae, mortua 25 Iulii 1962 Bonnae) rerum politicarum perita Theodisca factionis primo Centri, deinde CDU fuit.
Iuventus et munus |
Post scholam finitam Weber seminare magistrarum frequentavit et ab anno 1900 magistra laboravit. Annis 1905 - 1909 Bonnae Gratianopolisque historiae litteris Romanis atque philosophiae studebat. Deinde in Lycaeo Bauci magistra operam dedit. Anno 1918 praeses scholae socialis feminarum Aquisgrani erat. Ab anno 1920 in Administerio Borussiae rerum salutis publicae laboravit. Mense IUnio 1933 a Nazistis propter consilia sua politica dimissa est et deinde in societatibus liberis salutis publicae operam dedit.
Cursus honorum |
Helena Weber, quae sodalis factionis Centri fuit, anno 1919 legata in Consilium Formae Civitatis Constituendae electa est et cum ceteris legatis constitutionem novam Rei Publicae Vimarianae composuit. Annis 1920 - 1924 legata ad senatum terrae Borussiae, annis 1924 - 1933 legata ad Dietam Imperii Germanici fuit. Bello Orbis Terrarum II finita ad novam factionem CDU accessit atque legata senatus terrae Rhenaniae Septentrionalis-Vestfaliae nominata est. Anno 1948 etiam legata Consilii Parlamentarici electa est, quod novam Legem Fundamentalem Germaniae componeret. Anno 1948 denique etiam legata Dietae Foederalis Germaniae electa est et ad mortem mansit.
Nexus externi |
- Biographia in libro legatorum Dietae Imperii Germanici (lingua Theodisca)
- Biographia apud parlamentarischerrat.de (lingua Theodisca)
- Curriculum vitae in pagina Centralis institutionis publicae (lingua Theodisca)
- Curriculum vitae in pagina Musei Historici Germanici (lingua Theodisca)
ugn xjo5f
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...
Helena Weber
