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凤仪蒋氏祠堂位于四川省巴中市南江县，文物遗址年代判定为清。2012年7月16日公布为第八批四川省文物保护单位。
凤仪蒋氏祠堂位于四川省巴中市南江县凤仪乡永和村，建于清光绪二十三年（1898），为前殿、左右厢房、正殿三级台地四合院布局，占地面积506平方米，总建筑面积400平方米。前殿所在一级台地以三级踏道与二级台地天井坝子相连。穿8米深的天井青石板坝子登7级踏道上三级台地所在的正殿。该建筑整体结构完整，其木刻构件雕工精细，彩绘如新，具有很高价值。第三次全国文物普查新发现。
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泰文浩 （Michael Twyman, ）是雷丁大学文字设计及图像传播学系荣誉教授。
他于1959年加入大学工作。他于1968年创立的字体排印及图像传播本科生课程，后于1974年获升格为文字设计及图像传播学系。该学系都被公认为全球设计教育界中自成一派，提倡结合实践、设计理论和设计史，及大量卓越的文献与印刷收藏，提供独树一帜的设计教育:「为阅读设计」（Design for reading）。 他于1998年从全职教学退休后，仍热衷教育，为研究生讲授世界各种文献与印刷收藏，其中包括戚浩扬（Jan Tschichold）一生中大部分作品。他亦担任短期印刷品研究（Ephemera Studies）中心总监。
他曾在美国维珍尼亚州、法国里昂、新西兰惠灵顿和澳洲墨尔本的珍本书学院担任客座教师。 多年来，他一直担任印艺历史学会副主席，并于2016年成功接替阿萨布里格斯担任短期印刷品学会主席。
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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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