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世界卫生组织命名新型人类传染病的最佳实践（World Health Organization Best Practices for the Naming of New Human Infectious Diseases），或称新型人类传染病命名最佳实践或新型人类传染病命名的最佳实践，是经过与世界动物卫生组织、联合国粮食及农业组织磋商，世界卫生组织于2015年5月8日发布的新发感染、综合征和疾病的一套命名规则，制定该实践的目的是为了减少疾病命名给国家、经济和人民带来的不必要负面影响。
新发感染、综合征和疾病出现后，科学界以外人员常为其取俗名，这些名字一旦通过互联网和社会媒体传播开来，被确立为通用名称，即使命名不够恰当也难以更改。2009年爆发全球大流行的甲型H1N1流感曾被称为“猪流感”（swine flu），中国疾控中心曾将其中文名定为“人感染猪流感”。由于该病并不能通过食用猪肉传播，为避免“猪流感”一词对大众产生误导，世界卫生组织、联合国粮食及农业组织和世界动物卫生组织于2009年4月30日宣布，一致同意使用“A (H1N1)型流感”指代当时疫情，而不再使用“猪流感”一词，中国大陆随之将其改译为“甲型H1N1流感”。
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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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