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中心粒（centriole）是中心体（centrosome）的组成部分。
中心粒不具备膜结构，由蛋白质组成，呈颗粒状。
一个中心粒由9组三联微管组成，通常靠近细胞核。一个中心体共含有两个中心粒，两者呈空间垂直状态（两者异面），这些小管是微管蛋白。
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相关阅读：中心粒
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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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相关阅读：维奥拉-琼斯目标检测框架
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十二寮，原写为十二藔，是台湾新竹县峨眉乡的一个传统地域名称，位于该乡南部。相较于今日行政区，其范围大致为湖光村西南半部不含峨眉溪以西部分。
台湾清治末期至日治初期，十二寮地区为一街庄，称为「十二藔庄」，隶属于竹北一堡。该庄北与赤柯坪庄为邻，东与石硬仔庄为邻，东南边一小段与藤坪庄为界，南边为崁顶藔庄，西南边为铜锣圈庄，西边及西北边以峨眉溪与富兴庄为界。
1901年（日治明治三十四年）11月，全台废县厅改设二十厅，该庄隶属于新竹厅。1909年（明治四十二年）10月，合并二十厅为十二厅，该庄隶属不变。1920年（大正九年），废十二厅改设五州二厅，该庄改制为「十二寮」大字，隶属于新竹州竹东郡峨眉庄，大字下有「十二寮」、「十寮坑」小字名。
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