Repositorium der Herzog August Bibliothek
Not a member yet
606 research outputs found
Sort by
Kommentierte digitale Edition eines bedeutenden Album Amicorum aus der Zeit um 1600
No full textDie wesentlichen Inhalte befinden sich in der Datei stammbuch.xml. Deren TEI-Schema ist dokumentiert in stammbuch.odd und sie kann mittels der aus dem ODD erzeugten stammbuch.rng validiert werden.
Die Datei stammbuch.css dient der Anzeige von stammbuch.xml im Autormodus des Oxygen XML Editors. Mittels der XSLT-Datei stammbuch2html.xsl kann stammbuch.xml in dasselbe XHTML transformiert werden, das auch auf der Editionswebseite (https://stammbuch.hab.de) angezeigt wird.
Drei weitere aus stammbuch.xml generierte Formate sind stammbuch.txt, stammbuch-lod.xml (RDF) und stammbuch_2025-07-29_gesamt.pdf. Mittels stammb_sw2html.xsl wird eine XHTML-Liste aus den in stammbuch.xml vergebenen Schlagwörtern generiert.
Die TEI-Dateien stammb_psn.xml und stammb_bibl.xml enthalten das Personenregister bzw. die Bibliographie. Sie können mithilfe der übrigen CSS-Dateien in Oxygen dargestellt und durch die übrigen XSLT-Stylesheets in verschiedene XHTML-Ansichten transformiert werden.Hier finden Sie alle relevanten Dateien zu der Edition
"Philipp Hainhofer: Das Große Stammbuch. Kommentierte digitale Edition eines bedeutenden Album Amicorum aus der Zeit um 1600"
[Wolfenbütteler Digitale Editionen, Nr. 6],
herausgegeben, transkribiert, übersetzt und kommentiert von Sabine Jagodzinski,
Wolfenbüttel: Herzog August Bibliothek 2024,
https://stammbuch.hab.deNiedersächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kultur
VolkswagenStiftun
Temporary Test item - Atmire PROD Go-Live Quality Assurance (QA) - to be deleted afterwards.
No full text
Helmstedter Drucke Online
No full textDas Repositorium enthält die Datensätze des Helmstedt-Projektes in JSON und PICA. Die Datensätze wurden von Hartmut Beyer aus dem gemeinsamen Verbundkatalog K10plus exportiert und zur Nutzung zur Verfügung gestellt.Ziel des Projektes war die Image- und Volltextdigitalisierung der in Helmstedt gedruckten Werke, die sich in der Herzog August Bibliothek (HAB) befinden. Die HAB besitzt etwa 10.000 Drucke, die bis zur Schließung der Universität Helmstedt 1810 in Helmstedt gedruckt worden sind. Mit der nahezu kompletten Digitalisierung der Produktion eines der wichtigsten norddeutschen Universitätsdruckorte – Helmstedt findet sich unter den 10 am häufigsten nachgewiesenen Druckorten im VD 17 – wird nicht nur ein substantieller Beitrag zur Komplettdigitalisierung des deutschen gedruckten Kulturerbes geleistet, sondern erstmals ein Überblick über die Druckproduktion einer bedeutenden frühneuzeitlichen Universität geschaffen.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG
An Alchemical Object Detection Dataset for Early Modern Scientific Illustrations
No full textThis Dataset contains:
- The scraping script for alchemical illustrations
- The Book Metadata Scraper
- A Dataset Documentation: Alchemical Laboratory Object Detection Annotations (YOLO8 & MS COCO Formats)
- An Explanation of the Repository Contents (which file is what)
- Links & Additional Resources
Further Information can be found here: https://latex-ninja.com/2024/09/06/how-to-create-your-own-fine-tuning-or-training-dataset-for-computer-vision-using-supervisely/This annotation data is based on an image dataset curated by Ute Frietsch at the HAB as part of a previous project that involved the development of Iconclass classifications for alchemical objects. In "Erschließung alchemiegeschichtlicher Quellen" at the Herzog August Library, a dataset of 1,800 relevant book pages from early modern prints was tagged with keywords (https://alchemie.hab.de/bilder).
To make the data usable for computer vision and specifically object detection, the locations of the objects on the images need to be specified in a usable image annotation format (such as MS COCO or YOLO) so they can be used to train machine learning algorithms. In the context of a 2024 Wolfenbüttel NFDI 4 Memory Fair Data Fellowship, approximately 640 of these pages were classified using the Supervisely platform to provide ground truth data in the annotation formats mentioned above. These make up the contents of this repository along with a README from the related GitHub repository (https://github.com/sarahalang/hab-nfdi4memory-fairDataFellow). The dataset is described in more detail in the data paper, "Fine-Tuning Machine Learning with Historical Data. An Alchemical Object Detection Dataset for Early Modern Scientific Illustrations".NFDI4Memor
