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中国人民武装警察部队南昌指挥学校，简称武警南昌指挥学校，与中国人民武装警察部队指挥学院南昌分院（武警指挥学院南昌分院）合署办公，是曾经存在的一所武警部队初级指挥干部军事高等院校，隶属武警江西总队，列入武警战斗序列，军事级别不详。
* 1984年7月，国务院批准武警江西总队教导大队正式改建中国人民武装警察部队南昌指挥学校（武警南昌指挥学校）。
* 2003年，学校与地方院校南昌大学联合办学。
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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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翁佳音（2015）认为荷兰文献中所记的 Terriverrivang（或 Terriverrivangan、Terrijverrrijvagangh）即为茅匏社，亦为诸罗县志（1717）与台海使槎录（1722）所记之大离蚌、大年㕩，位于目加溜湾社与大武垅社半路平地。
1650 年代末，部分大武垅社族人分别被劝令下山，迁居至台南白河、东山一带的哆啰啯社（Dorcko），后来成为清代登录于志册上的「大武垅派社」，包括茅匏与噍吧哖两社族人亦奉命迁居至目加溜湾社，但下山居住的大武垅族人多少有适应不良的问题。
康熙 56 年（1717）编著的《诸罗县志》记载茅匏等社「磴道峻折，溪涧深阻。番矬健嗜杀，虽内附，罕与诸番接，种山、射生以食」，显示该社位处偏远，习性好斗，生活原始，且少与其他社人往来，和礁吧哖、木冈、内幽等社同附入合征在大武垅社内。
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