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是一款有Roguelike元素的横版动作游戏，由谦游坊团队开发。游戏在2023年2月4日到同年2月14日间开放demo试玩。
游戏中，玩家将扮演未来机器人世界中的战斗机器人“病毒”，为阻止世界末日预言，在地下基地中探索并发掘世界的秘密，进而揭露隐藏于阴谋后的真相。地下基地中有各种武器图纸与核心等收集要素，也充满被改造的机械人敌怪。玩家可以通过使用在击败敌人后获得的进化密钥来进化机甲，使用资源提升自己的能力并进行机械基因升级，使用击败BOSS获得的货币来改造地下基地。每次机甲被毁灭后会失去所有进化与核心，并从最初的关卡重新开始。此外，地图都是随机生成。
开发者称《湮灭线》是一款有Roguelike元素的横版卷轴滚动的动作游戏，具有Roguelike的随机生成地图、永久死亡机制，以及类银河战士恶魔城的角色成长等要素。玩家操作一台机甲，这台机甲因为病毒的控制而开始行动，因此玩家实际上扮演的是病毒的角色。游戏地图分为数个关卡，在探索过程中击败各种敌人，收集武器、核心、密钥矩阵来提升自己的战斗力。
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道格拉斯·麦格雷戈（英文：Douglas McGregor），
为美国麻省理工学院史隆管理学院教授，此外还于1948年至1954年期间担任安托荷学院（Antioch College）校长，
1960年，其出版的《企业的人性面》深刻地影响了教学领域。
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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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