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1936年察普在爱沙尼亚塔林市造出第一部密诺斯微型相机原型(Ur-Minox),并成功地拍摄了风景、肖像。
1938年察普创造的密诺斯相机获得英国专利。
1938-1943年由里加市的维福（VEF）公司生产。这是拉脱维亚的著名的不锈钢外壳 里加密诺斯。像幅由原定6.5x9毫米增加为8x11毫米，双卡胶卷可拍五十张像片。察普也设计了专为密诺斯相机用的放大机、日光底片冲洗罐，由维福公司生产。
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那尔轰河，位于中华人民共和国吉林省靖宇县北部，是头道松花江左岸支流，“那尔轰”，寓意又细又长的河流。那尔轰河发源于靖宇县西部龙岗山脉四方顶子山东南坡，蜿蜒东北流经景山镇、杨岔河村、新胜村、天合兴村、赤松乡双桥村，于那尔轰镇南湖屯以南左纳东北岔河后转东南流，成为那尔轰镇与赤松乡两乡镇的界河，最后于北沟村西南汇入头道松花江。河长69.9千米，河道平均比降4.3‰，流域面积820平方千米。年均径流量3.0亿立方米。那尔轰河流域峰峦叠翠，森林密布，资源丰富。那尔轰河两岸是东北抗联早期创建的抗日基地之一。
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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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