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* 1889年10月1日：实施町村制，现在的辖区在当时分属：
* 那贺郡：鹫敷村、相生村、日野谷村、延野村、坂州木头村、泽谷村、宫滨村。
* 海部郡：下木头村、中木头村、上木头村、奥木头村。
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* 城门隧道（9号干线）（于1997年10月起使用）
* 驾易通：另一套自动道路缴费系统，用于香港仔隧道、红磡海底隧道、东区海底隧道、西区海底隧道、狮子山隧道、大榄隧道及青屿干线
* 快易通：「驾易通」与「易通咭」两家公司于1998年10月1日起合并的新系统
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选择哪些特征作为最终用于分类的过程十分漫长。例如，在一个24x24像素的窗口内，一共有45,396个可能的特征。因此，目标检测框架使用了一个称为AdaBoost的机器学习算法来选择特征并训练分类器。
在学习阶段强分类器的进化可以很快完成，但是还不够进行实时计算。基于这个原因，强分类器按照复杂性的顺序被组成一种级联结构，每一个后续分类器的训练样本都是通过了之前所有分类器的样本。如果级联的任何一个分类器拒绝了一个检测窗口，则该窗口不再进行任何的进一步检测。因此，这种级联结构类似于一种退化的树。在人脸检测中，第一级分类器（也称为attentional operator）只使用了2个特征，就达到了将近0%的漏检率（false negative rate）以及40%的误检率（false positive rate）。这一个分类器就可以简单的过滤掉要检测窗口的一半。
这个级联结构对每一个分类器的性能有着有趣的影响。由于每一个分类器是否使用完全取决于它的前驱，因此，整体的误检率是：
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