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珠海市中西医结合医院又称珠海市第二人民医院。是珠海市的公立医院,是医疗、教学、科研、预防、保健、康复为一体的三级甲等中西医结合医院。前身为珠海市拱北医院,系珠海拱北最早的医院。于1984年建立,2007年改现名。医院位于香洲区拱北粤华路(门诊部位于拱北莲花路,即拱北医院前身地址)。
医院于1994年通过国家爱婴医院评估,2000年被评为广东省“百家文明医院”。2009年获“高等医学院校教学医院”资格,2010年荣获“全国医药卫生系统先进集体”称号。
医院占地面积4.2万平方米,建筑面积共6.7万平方米,核定床位800张。
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在1950年代以前,辖内最初只有东、西、南、北、第五,共五间小学;1960年代后随著经济发展开始有大量住宅区出现,辖内也才开始大量设置小学,现在辖内共有24间小学。
而中学部分,全市共有12间公立中学,其中前面十间中学则是依据成立时间直接依序命名为第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七、第八、第九、第十,直到1980年代后新设立的中学才不再以数字命名。
高等教育则有大阪电气通信大学和摄南大学两所大学。
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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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