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* 6月15日：沙巴Ranau发生6级地震。据英国广播公司（BBC）报导，地震造成京那峇鲁山上18人死亡，137名登山客受困，随后全数救出

* 7月3日：美国《华尔街日报》揭露，中东神秘人物将7亿美元（约26亿马币）的政治献金汇入马来西亚首相纳吉·阿都拉萨的银行户口里，以用作其下的「一个马来西亚发展有限公司」（1MDB），引起坊间争议，最终他被马来西亚法庭裁决无罪。

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太康四年（283年）司马伷去世，时年五十七。晋武帝命司马觐承袭父亲的王位，官拜冗从仆射。又封司马伷次子司马澹为武陵王，司马繇为东安王，司马漼为淮陵王。司马觐的妻子是夏侯渊的曾孙女夏侯光姬，北朝人为了诋毁东晋的正统性，宣称司马睿是夏侯光姬与牛金私通所生。太熙元年（290年）二月，司马觐去世，时年三十五，谥号恭王。子司马睿承袭父亲的王位。

晋元帝先后以皇子司马裒、司马焕、司马昱为琅邪王，以奉父亲恭王司马觐祀。咸和初年，司马昱徙封会稽王，晋成帝（元帝孙，晋明帝子）又以弟弟司马岳为琅邪王。司马岳即位为晋康帝，封成帝长子司马丕为琅邪王。司马丕即位为晋哀帝，以弟弟司马奕为琅邪王。司马奕即位，以会稽王司马昱摄行琅邪国祀。简文帝司马昱登基后，琅邪王无嗣。简文帝去世前，封幼子司马道子为琅邪王。司马道子后为会稽王，司马德文（简文帝孙，晋孝武帝子）为琅邪王。司马德文即位，琅邪国除。

司马觐之子长乐亭侯司马浑继嗣司马繇为东安王。

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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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