Bellelagia fuit abbatia ordinis praemonstratensis in montibus Iurae in vico Zacurt pago Bernae sita.
Index
1Historia
2Institutio medica
3Alimenta
4Bibliographia
5Nexus externi
6Notae
Historia |
Ineunte saeculo 12 praepositus monasterii Grandisvallensis Siginandus ecclesiam erigere iussit eo loco. Episcopus dioecesis basileensis ibi canoniam instituit sitam apud viam qua de Bienna per Petram pertusam ad Epomanduodurum et Montem Biliardae itur. Monasterii Bellelagii erant ecclesia Sancti Ursicini (hodie pago Iurae) et Ecclesia alba apud La Neuveville lacum Erliacensem adiacens. Abbas Bellelagii fundavit suadente comite Rodolpho de Novicastro anno 1255 abbatiam sanctae Mariae Locum Dei (Theodisce: Gottstatt)[1] vico Orpund apud Biennam.
De 1710 ad 1714 nova ecclesia monasterii artis baroca per architectum austriacum Franciscus Beer[2] et de 1728 ad 1736 alia aedificia monasterii abbate Johanne Baptistae Sémon de Montfaucon instigante noviter constructa fuerunt.
Die 15 decembris 1797 exercitus rei publicae Franciae abbatiam cepit et canonicis expulsis aedificia devastavit.
Institutio medica |
Anno 1898 valetudinarium seu hospitium psychiatriae pagi Bernae in loco abatiae institutum est.[3]
Alimenta |
Notus est caseus fabricatus monasterio ab antiquo tempore Tête de Moine appellatus.[4]
Bibliographia |
Alfred Wyss, Daniel de Raemy: L'ancienne abbaye de Bellelay, Genava 1992
Jean-Claude Rebetez, Cyrille Gigandet: Bellelay BE, prémontrés, in: Helvetia sacra, tomus IV/3, pag. 69–135.
Nexus externi |
Situs interrete
Commentatio Bellelagia in Lexico historico Helvetiae: Theodisce, Francogallice, Italice
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...
