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天轴是一种在工业革命至20世纪早期被广泛应用的动力传输装置。在电动机广泛应用之前，天轴被用来将动力中心产生的动力传输到各个车间、并分配到每一台机器上。动力中心的动力可以来源于水车、涡轮机、风车、牲畜或蒸汽机等。天轴上的动力一般通过皮带、皮带轮或者齿轮传输到机器上。
天轴一般悬挂于屋顶之下，并延伸到整个建筑。天轴首先通过皮带轮从母轴上获得动力，再通过其他皮带轮或者一组相邻的天轴将动力分配到各个机器。当车间中机器的种类单一时，天轴的布置较为规则而重复性强。但在如机械厂、毛纺厂等需要为多种不同机器提供多种不同方向和转速的动力的工厂中，天轴系统看起来就像由许多不相关的传动轴和塔轮组成。
天轴一般是水平、高于头顶的，但也有竖直甚至埋于地下的天轴系统。天轴通常由较硬的钢材分段制成，组装时再使用法兰连接在一起；通过装有轴承的吊杆悬挂起来。吊杆之间的距离取决于轴的重量和皮带轮的数量。天轴应保持笔直，否则过大的应力会使轴承过热，甚至断轴。天轴系统一般使用滑动轴承，必须有专人负责维护，以保证正常运行。
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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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徐观澜，字涵碧，山西泽州人。明朝政治人物、进士出身。
万历元年（1573年）癸酉科举人，十七年（1589年）己丑科进士，授礼科给事中，方居谏垣，关白陷朝鲜，出师援剿，诡请封贡，命集议，观澜与廷臣交章止之，而尚书石星力持不听。及封事坏，丧师辱国，杨镐掩败奏捷，赞画丁应太以闻，下镐于理，因遣观澜往勘东征事，随报四路溃兵状，请论武臣失事如法，不避险难。历釜山、蔚山等处，廉其虚实，直纠沈一贯、萧大亨、邢玠、万世德党和卖国，疏未达，大亨危之，一贯简观澜前疏有抱病语，票准回籍，改命代勘。适关白暴亡，邢、万辈遂贪天冒功，而观澜坐废，应太亦落职，直臣不容于时如此。
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