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西红花的价格高昂，原因在于全株植物只有柱头散发西红花的独特气味和味道，也即是说一朵花只有三枝柱头可用，而且需要人手摘取。一磅（0.45公斤）西红花（干燥的番红花柱头），需要采收五万朵鲜花，足以覆盖一个足球场面积的农田；另外有估计：七万五千朵鲜花才足以生产一磅西红花。有这样的差异，是因为不同品种的番红花，柱头的大小也不同。总的而言，生产一公斤西红花，约需要辛勤劳动40小时；而且番红花的开花期短，必须赶紧在绽放时采收柱头。在克什米尔，成千上万的农民在一至两个星期的开花期内，必须轮班工作，日以继夜持续不断采收番红花。

取出的柱头必须迅速烘干，以免分解或发霉。传统的方法，是把柱头铺放在精细的网格，然后用煤或木柴加热烘干；或者把番红花柱头放进30–35°C（86–95°F）的焗炉烘10至12小时。烘干柱头后，最好把它们放进密封不透气的玻璃容器内储存α。

一磅品质较低级的西红花的批发价，可以达到500美元以上；而零售价可能超过批发价10倍。在西方国家，平均零售价格大约是1,000美元一磅。虽然西红花价格高昂，不过每次只需使用很少量。药用：最多只需要几克；食用：只需要数条。一磅西红花，大约有七万至和二十万条干柱头。

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萧祐，又作萧祜，字祐之，唐朝官员，出自兰陵萧氏。

萧祐年轻时贫困。耿介正直刻苦学习，事亲以孝闻名。司农卿李实督促百姓交纳官租，萧祐居丧，未及交纳，李实召见他，将要责备他。正好有皇帝的赏赐，萧祐代写奏章，李实称道，推荐于朝。守孝期满，以隐士征拜左拾遗。官至考功郎中。萧祐博雅好古，非常喜欢图画。通晓前代钟繇、王羲之遗法，萧子云、张僧繇笔势，辨别真伪排序，编成二十卷，元和十四年（819年）九月初三，考功郎中萧祐进献古画、古书二十卷。唐宪宗下诏嘉赏，授兵部郎中。出任为虢州刺史，入朝为太常少卿，转任谏议大夫。一个月后，为桂州刺史、御史中丞、桂管防御观察使。太和二年（828年）八月，在任上去世，赠右散骑常侍。著有《无射商九调谱》一卷。萧祐平易恬静、闲静淡泊，善于鼓琴赋诗，书画都很绝妙。神游林壑，终日咏唱诗歌，名人高士，多与他交游。给事中韦温与他结为林泉之友，称他为“山林友”。

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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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