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2016年塞浦路斯议会选举于2016年5月22日举行，改选塞浦路斯众议院80席中56席。

选举之前数月，前民主大会党欧洲议会议员Eleni Theocharous建立分裂政党，取名为团结运动，以反对尼科斯·阿纳斯塔夏季斯处理塞浦路斯问题的方法。她主张与其他希腊-塞浦路斯民族主义团体，特别是塞浦路斯民主党和社会民主运动紧密合作。2016年3月11日，欧洲党宣布并入团结运动，其候选人以团结运动名义出选即将举行的选举。

1 团结运动之议席增减是和2016年3月并入政党的欧洲党比较的。

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相关阅读：2016年塞浦路斯议会选举于2016年5月22日举行

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水下滑翔机是一种采用variable-buoyancy propulsion的自主水下载具（autonomous underwater vehicle，AUV)，而非使用传统的螺旋桨或Underwater thruster。其可变浮力的作用类似profiling float, 但不像这种只会上下移动的浮标，水下滑翔机装有水翼可以在水中向下俯冲的过程中用来向前滑翔，水下滑翔机下降到某一个深度时,会切换到正浮力用于向前及向上爬升。然后不断的重复这种循环。

水下滑翔机的速度虽然不如传统AUV快，但比传统AUV具有更长的航程与续航力，可以将海洋采样任务从数小时延长到数周或数个月以及数千公里的航程。其典型的上下行进之锯齿形轮廓的路径可以提供较于具有动力的AUV在时间和空间规模上所无法获得的数据，并且进行比使用传统由船上从事的采样技术更具价值的采样。故有些国家的海军与海洋研究组织正在使用各式各样设计的水下滑翔机，而其成本通常在100,000 美元左右。

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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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