Lovanium
Multi tool use
Vide etiam paginam fere homonymam: Lovanium (universitas)
Lovanium sive Lovania (Lingua Neerlandensis Leuven, Francogallice Louvain, Theodisce Löwen) est urbs Belgiae aquiloniae caputque provinciae Brabantiae Flandrensis. A Bruxellis 25 kilometra abest.
De tribus universitatibus Lovaniensibus |
Antiquissima urbs universitaria est, fuit enim sedes trium diversarum Universitatum studiorum.
- anno 1425: conditum est Lovanii Studium generale Lovaniense sive Universitas studiorum Lovaniensis, a principe Francogallico, Iohanne a Burgundia, duce Iohanne IV Brabantiae, cum assensu Papae Martini V. Haec studiorum Universitas abolita est anno 1797.
- anno 1817, conditum est nova Universitas publica Lovaniensis sive Academia Lovaniensis. Haec Universitas studiorum abolita est anno 1835.
- anno 1834, episcopi catholici regni Belgicae condiderunt in urbe Mechliniae Universitatem catholicam Mechliniensem. Postea haec Universitas catholica Mechliniensis sedem suam Lovanii posuit, mutatoque nomine, sese Universitatem catholicam Lovaniensem nuncupavit. Anno 1968, haec Universitas studiorum catholica in partes duas flandro-belgicam et gallo-belgicam divisa est, parsque una Lovanii remansit parsque altera Lovanium-Novum migravit.
Urbs cervisiae |
Lovanii etiam cervisia coquitur, quae bibitur plerumque a studentibus, cuius nomen est Stella Artois.
Stad Leuven
|
|---|
| Area |
56,63 km²
|
| Populatio |
89.910
|
| Populationis densitas |
1587,62/km²
|
| Provincia |
Brabantia Flandrensis
|
| Regio |
Flandria
|
| Praefectus Urbis |
Ludovicus Tabacus
|
| Pagina officialis |
www.leuven.be
|
Nexus interni
- Universitates studiorum Lovanienses
- Studium generale Lovaniense
- Universitas publica Lovaniensis
- Universitas catholica Mechliniensis
- Collegium Trilingue
- Michael Woitrin
- Katholieke Universiteit Leuven
Eeu4Kb3kvZ6MN TzSxF dFEfAaTNaUyaGWptz kkRyaoja7BoEMOJD 87RKS,aSNDj7 P2VSTPQ1dZgbTA g0PvMS6k
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...
