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黄子佼、陈珊妮、陈建宁、品冠、林隆璇、萧闳仁、赵之璧、蔡昌宪、李娅莎、翁立友
* 同时段戏剧节目：中视《三国／真爱找麻烦／天龙八部》、华视《英雄／王者清风／倾城绝恋／施公奇案／天下第一味》、民视《 风水世家／龙飞凤舞》
* 由AGB尼尔森调查，调查范围是四岁以上收看电视之观众。
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检测框架使用的特征涉及到图像上矩形区域的像素和，就是哈尔特征，而这些特征以前多用于基于图像的物体检测领域。然而，由于维奥拉和琼斯使用的特征包含不止一个矩形区域，就显得更为复杂。右边的图像是四种不同的特征。每一个特征的值就是白色矩形的像素值之和与深色矩形像素值之和的差值。所以，相比那些复杂的方向可变滤波器（steerable filters），这种矩形特征是十分原始的。虽然他们对水平和竖直方向比较敏感，它们的反馈是比较粗粒度的。最后，使用一个称为积分图的数据结构，矩形特征的计算可以在常数时间内完成，也就使得它们很具有速度优势。例如，2矩形特征需要六次查询，3矩形特征需要八次，而4矩形特征则需要九次。
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。
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1775年2月，乔治三世宣布麻萨诸塞进入叛乱状态，而盖奇再次受到国内压力，要出兵执行《强制法案》。4月19日，盖奇再次秘密派兵去征收武器，但英军不但未能保密，更先后两次与民兵擦枪走火，引发列星顿和康科德战役。当英军撤返波士顿时，遭到多个乡镇的民兵前来报复，造成严重伤亡。民兵更进而包围波士顿，波士顿之围开始。围城战开始后，一支民兵乘机北上攻占提康德罗加堡，成为远征加拿大的前奏。
不过，民兵整体上欠缺核心组织，也无意独立建国。亚提马斯·华德（Artemas Ward）虽然是围城民兵总司令，但诸如普特南等民兵领袖却各自为政。至于紧接列星顿和康科德战役召开的第二次大陆会议，与会者虽开始对英国国会死心，但其发表的《武装宣言》（Causes and Necessity of Taking up Arms）仍重申向英皇效忠，表明殖民者只是要用武器捍衞自由。及后民兵与英军因争夺补给，而先后引发切尔西湾战斗及马柴厄斯海战，但仅为小型冲突，并未陷入全面战争。英国军舰甚至容忍民兵在查尔斯镇的公然挑衅，而未有开炮轰击。
1775年6月英国援军陆续抵达，开始计划突围。然而民兵却率先在查尔斯镇山地建造堡垒，迫使英军前往攻打，碉堡山战役因此爆发。英军虽然在战事占据波士顿北面扼要，却死伤枕藉。战役促使乔治三世在8月发布《平叛诏书》（Proclamation of Rebellion），宣布北美全部殖民地处于叛乱状态，双方逐渐陷入全面战争。
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