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资源营运效率（Resource Operation Efficiency in an Enterprise, ROPE）则为针对跨企业间的营运资源运用效率衡量指标。亦衡量企业使用一块钱资产，在一个营运周期所产生的现金能支撑多大的成长，来用以检测公司的实力。

ROPE是以一块钱资产及一个营运周期为单位，因此避开了企业不同规模、不同营运模式的差异来对企业做排序。但对金融业却不能予以应用，因为「现金」是金融业的商品，不能用每一营运周期留存的现金量来计算SFG值，也连带的无法使用ROPE值来计算。

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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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背负投，是柔道中传统四十投技中的一种，由柔道传世人嘉纳治五郎发扬。属于讲道柔道术五组教学投技第一组中最后一技。它也是当前讲道馆柔道六十七投技之一，分类于柔道投技中的手技。

背负投通常会被误认作为过肩摔，后者是职业摔跤的招式，虽然两者相似。

本招式有双手背负投/取襟背负投和单手背负投（日语：一本背负投）之分。区别于前者出招人是用双手抓取对手，用手前肘顶起对手使其失去平衡而使出的投技；然而后者是单手抓取对手，另一只手滑入对手腋部下方顶起对手而使出的投技。

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