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* 索诺兰穴龟 (Gopherus morafkai (Murphy et al., 2011))

* 佛州穴龟（Gopherus polyphemus (Daudin, 1802)）

穴龟属五个种的数量都在急剧下降，以前其龟肉常被用来煮龟汤。现在其主要威胁则来自栖息地的破坏，同时宠物贸易和车辆的碾压也对其造成了一定的威胁。美国密西西比州交通部在通过穴龟属龟栖息地的高速公路两边安置了有角度的护栏，以防止这些龟爬到公路上而被车辆碾压造成伤亡。 2009年11月9日，美国鱼类及野生动物管理局将美国东部的地鼠穴龟列到了其濒危物种名单上。

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萨布隆圣母教堂（église Notre-Dame du Sablon）亦称圣母得胜堂（Notre-Dame des Victoires）是一座位于比利时布鲁塞尔萨布隆(Sablon)地区边缘的教堂，俯视着大、小萨布隆广场。

萨布隆地区如今是布鲁塞尔独家的古董店聚集区，有众多商店、画廊、咖啡馆和餐馆。该座哥特式建筑，包括一尊14世纪的圣母像——这是该堂得名的原因，是图尔与塔克西斯（Tour et Taxis）——16世纪比利时和奥地利之间邮政的发展者——的墓葬小圣堂之所在。

直到13世纪末，萨布隆仍是一个位于12世纪城墙外的地广人稀的区域。1304年，布鲁塞尔弓箭手协会(Brussels guild of Archers)在这里建了一座供奉圣母的小圣堂。

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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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