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1995年，在获得林信义的支持下，实施「迁都三义，厂办合一」；并著手开发Cefiro百万名车创下连续二年销售冠军让裕隆汽车起死回生，1996年开始转亏为盈，1997年获利55亿台币，次年在三义工厂尾牙台上激动落泪，此战役将裕隆从垂死边缘救回。管理阶层和业内人士以“少主中兴”的美誉评价，2007年7月13日接手裕隆集团董事长一职，2011投资杭州萧山厂。
2009年1月正式发表自有品牌：纳智捷汽车（英语：Luxgen Motor Co., Ltd.）。期许能够使裕隆汽车工业走出代工，推向世界。
* 1989年：24岁返回台湾，任裕隆汽车首席副总经理。
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维奥拉-琼斯目标检测框架（Viola–Jones object detection framework）是第一种可以实时处理并给出很好的物体检出率的物体检测的方法，由保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯于2001年提出。值得一提的是，提出该方法的论文于2011年的CVPR会议上评为龙格-希金斯奖。虽然它可以被训练来寻找多种物体，它的主要应用还是在解决人脸检测方面。这个方法在OpenCV中被实现为cvHaarDetectObjects()。
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。
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白国豪3岁时跟随父母从越南移民到美国。他的父亲曾是越南羽毛球国家队的选手，所以他自小便受其影响喜欢羽毛球，至9岁就首次参加全美少年羽毛球大赛，并赢得亚军。
1995年，16岁的白国豪入选科罗拉多的美国奥运训练中心参加训练计划，在计划结束后转入橙县羽毛球俱乐部。
2005年，白国豪伙拍吴俊明代表美国为美国夺得历史上第一枚世锦赛冠军。
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