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是把含纤维素的有机物质转化为燃料的方法的建立成一个工业的过程。公司例如Iogen公司，POET公司和阿文戈亚（Abengoa）公司正在建设精炼厂能够处理生物质并将其转化为乙醇，而例如杜邦公司，Diversa公司，诺维信公司，和Dyadic公司生产的酶可以开创一个纤维素乙醇的未来。把以粮食作物为原料转移到以废渣和天然草本植物为原料提供了显著的机会给一系列参与者，从农民到生物技术公司，还有从项目开发商到投资者。

于2008年，纤维素乙醇工业发展了一些新的商业规模的工厂。在美国，每年共计1200万升（317万加仑）的工厂投入运作，另外每年8000万升（2110万加仑）单位容量 - 26个新工厂 - 正在建设中。在加拿大，每年有600万升的产能运作。在欧洲，一些在德国，西班牙，瑞典的工厂运营，有每年1000万升的产能正在建造。

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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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梁绍才早年就读李求恩纪念中学。他是香港1980年代著名桌球手，惟多次在香港桌球公开赛决赛不敌郭军城屈居亚军，只曾在1986年赢过一次香港桌球公开赛冠军，亦曾获得亚洲桌球锦标赛亚军，以及世界业余桌球锦标赛四强。

近年梁绍才主要从事桌球教练工作，亦有在香港有线电视担任桌球比赛节目评述员。

球场以外，梁绍才于1991年，曾客串演出由李修贤导演的香港电影《龙的传人》。

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