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* 1974年（昭和49年）10月1日 - 废止货物业务。
* 1983年（昭和58年）1月10日 - 废止行李业务。无人化。
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在锯子战役中战胜后，哈米尔卡挥师指向盘踞在突尼斯的佣兵叛军主力。叛军首领马霍斯处于不利状态，只好等待哈米尔卡进军。 佢估计哈米尔卡有可能在前238年10月进行围城封锁。 突尼斯的东边是海而西边是一片大型盐沼泽，这代表只余下南北两条路线。哈米尔卡决定自己扎营在南边而汉尼拔则封锁北面道路。
哈米尔卡对佣兵叛军在早前战役向迦太基人的处决和严刑感到愤怒。可能正是因为如此，并希望打击雇佣兵的士气，他将许多在锯子战役中俘虏的雇佣兵首领钉在了十字架上。在叛军完全的视野之下，十字架在汉尼拔营地外竖起。
马霍斯观察到汉尼拔太意忽略他营地的警戒，于是展开一次突袭，并成城占领营地及捕捉汉尼拔。 波利比乌斯将失败归咎于汉尼拔，但Seibert则比较倾向归咎失败于哈米尔卡不能预计这次突袭。
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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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