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唐裔盛，香港男子帆船运动员。他亦是香港一间帆船公司 Bluefin Sea Sports 的创办人。

2014年9月，唐裔盛代表中国香港参加南韩仁川举行的亚运会帆船比赛，与汤洁芳合作以总成绩27分赢得霍比式（Hobie-16）帆船赛铜牌。唐裔盛也成为香港亚运史上，年龄最大的奖牌得主（55岁）。赛后，他表示：「这是我三十多年帆船生涯中最光荣一天，可说不枉此生！虽然是迟来了一点，但我对自己55岁仍有力获奖感到骄傲。试想想，若平常一个人到55岁已成为一个阿伯，但自己却可以愈操愈Fit，甚至一些以前做不到的动作也能做到了，就像返老还童一样。」

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奇夫利在感觉执政权已稳固之后，认为向工党的民主社会主义目标迈进的时机已到。奇夫利政府开始制订政策，以求在经济和社会领域达到更广泛的政府涉入和计划，这些政策的目标包括改善工作条件、全民就业、以及改善财富、收入及机会均等。

这些改革包括立法建立全民公费医疗。大英医学会（其澳大利亚分会是澳大利亚医学会的前身）在澳大利亚高等法院控告此法违反《澳大利亚宪法》并胜诉。奇夫利转而组织了澳大利亚历史上少有的成功修宪全民公决。经此修正后，《宪法》加入一条新的第51条第xxiiiA款，不仅允许联邦政府就医药福利立法，还包括了家庭补助、学生及医院福利、儿童福利、遗孀救济金、失业金以及产假补助等。奇夫利政府依据此权再度立法设立医药福利计划，此计划下囊括的必须药品都经由政府资助免费提供，高等法院裁定医药福利计划符合宪法，此后成为澳大利亚福利社会的重要组成部分。

以这一成功的基础上，奇夫利成功领导澳大利亚的战时经济转型为和平经济，并同时实行了一系列社会福利方面的政策。这些政策包括更公平的养老金、遗孀救济金、失业金和医疗福利，建造新的大学和技术学院，以及1945年至1949年之间建造的200,000栋新房屋。1941年至1949年之间奇夫利政府和之前的柯廷政府新增的社会福利使得澳大利亚联邦政府在社会设施方面的支出翻了10倍。具体的政绩包括：

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双向循环神经网络（ Bidirectional recurrent neural networks，BRNN）将两个方向相反的隐藏层连接到同一个输出。通过这种形式的生成式深度学习，输出层可以同时获得来自过去（后向）和未来（前向）状态的信息。双向循环神经网络由Schuster和Paliwal于1997发明，BRNN的出现增加了网络可用的输入信息量。由于要求固定形式的输入数据，多层感知器（MLP）和时间延迟神经网络（TDNN）并不灵活，而标准的循环神经网络（RNNs）具有“因果”结构，即当前的输出只能取决于当前和过去的信息，所以也具有一定的限制。相反，循环神经网络不要求其输入数据的形式，同时其输入数据可以包含未来的信息。

当需要考虑整个输入序列的信息时，双向循环神经网络尤其有用。例如，在手写识别任务中，可以通过考虑前后字母的信息增加对当前字母预测的表现。

双向神经网络的原理是将标准循环神经网络的神经元分成正时间方向（前向）和负时间方向（后向）。这两种状态的输出仅与同样方向状态的输入相连。循环神经网络和双向循环神经网络的一般结构如图所示。通过使用两个时间方向，双向循环神经网络可以使用当前、过去和未来时间下的输入信息，而不像标准的循环神经网络需要通过延迟来使用将来时间的信息。

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