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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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克拉斯诺亚尔斯克水库是俄罗斯的水库，位于叶尼塞河。
混凝土重力坝，最大坝高124米，坝顶长1175米。水库海拔高度243米，长400公里、宽15公里，面积2,130平方公里，平均深度37米，最大深度105米。总库容733亿立方米，有效库容304亿立方米。水电站装机12台，单机容量50万kW，总装机600万kW，年平均发电量204亿kW·h。工程具有发电、航运和供水等综合经济效益。
水电站工程于1955年开工，1963年3月截流，1967年第一台机组发电，1972年全部工程建成
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能源之星（Energy Star）是一项使消费产品更节约能源而设立的国际标准及计划。该计划于1992年由美国环保署启动，目的是降低能源消耗及减少发电厂所排放的温室效应气体。此计划并不具强迫性，自发配合此计划的厂商可以在其合格产品上贴上能源之星的标签。最早配合此计划的产品主要是电脑等资讯电器，之后逐渐延伸到电机、办公室设备、照明、家电等等。后来还扩展到建筑的领域，美国环保署于1996年起积极推动能源之星建筑物计划，由环保署协助自愿参与业者评估其建筑物能源使用状况（包括照明、空调、办公室设备等）、规划该建筑物之能源效率改善行动计划以及后续追踪作业，所以在一些导入环保新概念的住家或工商大楼中也可发现能源之星的标志。
能源之星现作用于企业与组织、个人家庭、公用事业及地方政府等多个方面。
美国、加拿大、日本、台湾、澳洲、纽西兰和欧盟均有参与美国环保署推动的能源之星计划，并自2001年起每年一度召开国际能源之星计划会议。
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