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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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改进型圣甲虫B型，即圆点-U型，于1989年推出。改进后将射程增加到120公里，圆概率误差低于95米。
圣甲虫C型进一步将射程增加到185公里，而圆概率误差降低到小于70米。
: 未知数量的KN-02 Toksa变体
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曾公亮以端明殿学士职位担任郑州知州，因治理政事有才能获得名声，盗贼全部逃窜到其他州县，使郑州到了夜不闭户的境地。曾经有过客丢失口袋中的财物，发布文书诘查盗贼，曾公亮上报：“我所辖境不窝藏盗贼，大概是同行的人隐藏起来罢了。”进行搜查，果然如此。又任职翰林学士、知开封府。不久，升为给事中、参知政事。兼任礼部侍郎，升为枢密院使。嘉祐六年（1061年），授职吏部侍郎、同中书门下平章事、集贤殿大学士。
曾公亮熟习写文章的章法，任职以后，熟悉懂得了朝廷台阁的规章，首相韩琦每每向他咨询访问。仁宗末年，韩琦请求设置皇储，与曾公亮等共同商定大计。密州民田盛产银子，有人偷取银子，大理寺把他们按强盗处理。曾公亮说：“银子属于禁物，偷取银子虽然是强盗行为，但与从百姓家中盗取财物有区别。”为此事坚持展开争论，于是皇帝就下达给有关部门议论，比照抢劫盗窃财物的法律，这个强盗得以不被判死刑。起初，东州人大多因此法被处死刑，从这以后再无人因此而死。契丹指使人在宋辽界河捕鱼，又多次开通盐船，官吏不敢禁止，都说和他们较量将会滋生事端。曾公亮说：“在萌芽时不禁止，以后又该怎么办呢？雄州的赵滋有勇有谋，可以胜任。”宋神宗派使者告诉赵滋，边境祸患于是平息。
宋英宗即位后，曾公亮担任中书侍郎兼礼部尚书，不久加任户部尚书。英宗身体不适，辽国使者到来不能接见，让曾公亮在馆中设宴，使者不愿赴宴。曾公亮质问使者说：“皇帝赐宴不到场，是对君主命令的不敬。君主有病，却一定要他亲临宴会，你能安然处之吗？”使者于是赴宴。
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