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3，2018 - Radford University颁奖典礼...3，2018 - Radford University颁奖典礼...
401 Xavia Arnold CHRNA4基因变异和吸烟习惯习惯西南弗吉尼亚州州长的学校赞助商：丽贝卡·菲利普斯（Rebecca Phillips）手机和分子生物学 - 第二名，高级分区404 Rosa Maria Lovo，Maria Lovo监测了Kombucha Scoby在KOMOMBUCHA SCOB的成长，在各种类型的Suthwest Virginia Collogine Spine -carterine -Chardiacor's Spinear's Spinerine -Cather's Sponsor：Cather andor's Cather and Orchinal：Cather and carter and carter and carter and：位置，高级部门制造技术中心奖405 Raaga Unmesha Vullikanti肽核酸作为潜在的设计师抗微生物抗菌剂Blacksburg High School赞助商：Katharine Davis Grand Award获得蜂窝奖的蜂窝奖和分子生物学 - 第一名 - 第一名科学奖 - 拉德福德大学美国公制协会奖弗吉尼亚牙科奖
拉德福德陆军弹药厂 - 联合弹药司令部
• 拉德福德 AAP 工厂于 2017 年停止燃烧煤炭发电，并改用燃气蒸汽发电厂。 第三方对成套锅炉的空气排放进行严格监管，第三方会对烟囱进行分析，以确保所有探测器的准确性。 我们空气污染设备的所有信息都会报告给 DEQ。
2023 年 NRV 招聘会博览会-JS2
赞助商：新河社区学院、新河|罗杰斯山劳动力发展委员会、弗吉尼亚州就业委员会、弗吉尼亚州老龄和康复部、弗吉尼亚州盲人和视力障碍者部门、蒙哥马利县 DSS、普拉斯基县 DSS、拉德福德市 DSS、PEOPLE, INC、山谷善意工业、普拉斯基县商会、蒙哥马利商会和拉德福德市商会。
律师事务所内的 ChatGPT 和生成式 AI
1 通过生成式预训练提高语言理解能力，OpenAI（Alec Radford、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever）；2018 年出版；网址：https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf。
ED HSCP 沟通策略 2020-23
HSCP 首席官员 Susan Manion HSCP 服务主管：Caroline Sinclair 首席 HSCP 官员：David Radford 联系人 HSCP 官员：Anthony Craig 批准人：[例如服务主管] 批准日期：待定 审核日期：待定 版本：草案 5 (01042020)
Econ 295/CS323 2023 年春季课程大纲 5-21
3. Manning, Christopher D. “人类语言理解与推理。” Daedalus (2022) 151, no. 2: 127-138。4. Srivastava, Aarohi, Abhinav Rastogi, Abhishek Rao, Abu Awal Md Shoeb, Abubakar Abid, Adam Fisch, Adam R. Brown 等人。“超越模仿游戏：量化和推断语言模型的能力。” arXiv preprint arXiv:2206.04615 (2022)。5. Devlin, Jacob, Ming-Wei Chang, Kenton Lee 和 Kristina Toutanova。“ Bert：用于语言理解的深度双向转换器的预训练。” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018)。 6. Radford, Alec、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever。“通过生成式预训练提高语言理解能力。”（2018 年）。7. Chen, Mark、Alec Radford、Rewon Child、Jeffrey Wu、Heewoo Jun、David Luan 和 Ilya Sutskever。“从像素生成预训练。”国际机器学习会议，第 1691-1703 页。PMLR，2020 年。
重新审视树同构：算法bric-à-brac
AHO，Hopcroft和Ullman（Ahu）算法自1970年代以来一直是最先进的状态，以在线性时间确定是否是同构的，无论是两条无序的根树。但是，它已被坎贝尔和拉德福德（Campbell and Radford）（Radford）批评，其书面方式需要理解几个（RE）读数，并且不促进其分析。在本文中，我们提出了对算法的不同，更直观的锻炼，以及实施的三个命题，两种使用分类算法和一个使用Prime乘法。尽管这三种变体都没有承认线性复杂性，但我们表明，实际上有两个与原始算法具有竞争力，同时很容易实施。令人惊讶的是，尽管理论上的复杂性最差，但使用质数（在执行过程中也会生成）乘积（在执行过程中也生成）的算法与最快的变体具有竞争力。我们还适应了AHU的配方，以应对定向无环图（DAG）中树木的压缩。此算法也有三个版本，两个具有排序，一个带有质数乘法。我们的实验最多是10 6的树木，与我们知道的实际数据集一致，并在python中与图书馆Treex一起完成，并专用于树算法。