🧠:全球變暖的說法已廣泛被接受，但為了增強其說服力，可以對原句進行一些修改，如下：全球變暖正在迅速加劇並對我們未來的生存構成威脅，因為科學已經證實它是由人類活動引起的。

🧠:這位著名作家出生於1912年。

🧠:根據所提供的文字材料，“喬布斯”是這段文字中唯一提到的人名。而且還提到了他是蘋果公司聯合創始人和前任CEO。因此，我們可以提取以下資訊：人名：喬布斯職位：蘋果公司聯合創始人和前任CEO因為這段文字只提到了一個人名和相應的職位，所以喬布斯是該公司歷史上職位最高的唯一人。因此，他排名第一。如果有其他人員的資訊，才能得出職位最高的前三人的列表。

🧠:神經網路模型訓練指的是使用資料集和損失函式來調整神經網路的權重和偏差，以最小化損失函式並提高模型的準確性。訓練神經網路的過程通常包括以下步驟：1.收集並準備資料：首先需要準備資料集，包括用於訓練、驗證和測試的資料。這些資料需要以適當的格式存在，如CSV、文字或二進位制檔案。2.選擇模型架構：選擇適合問題的模型架構，如卷積神經網路（CNN）、遞迴神經網路（RNN）或全連線神經網路（FCN）等。在選擇模型架構時需要考慮問題的型別和資料的特點。3.例項化模型：在選擇模型架構後，需要例項化模型並指定層數、每層神經元數量以及啟用函式等超引數。這些超引數具有重要的影響，需要進行調整，一般使用網格搜尋等技巧來最佳化。4.編譯模型：編譯模型時需要選擇最佳化器和損失函式。最佳化器可以是隨機梯度下降（SGD）、Adam、Adagrad等。損失函式可以是均方誤差（MSE）、交叉熵（CE）等。其中，損失函式衡量模型預測結果與真實結果之間的誤差，最佳化器負責透過調整權重和偏差來最小化損失函式。5.訓練模型：開始訓練模型之前，需要將資料集分為訓練集和驗證集。在訓練模型時，模型會逐漸調整權重和偏差來最小化損失函式。訓練過程中需要注意過擬合問題，一般使用正則化、Dropout等方法，降低模型的複雜度，提高模型的泛化能力和效果。6.評估模型：在訓練過程中，需要驗證集來評估模型的效能，例如精度、迴歸誤差或分類損失等指標。透過評估模型的效能得到模型的損失函式值和精度等常用的評估指標。7.調整模型：根據模型的表現來調整模型，如調整超引數、增大模型容量等將會提升模型的效能，不斷迭代這個過程，直到達到所需的預測效果。8.測試模型：最後，可以使用測試集來檢驗模型的效能，並得到最終的評估指標，如準確率、精度、召回率等。此過程可以用於度量模型在實際使用中的表現，併為生產環境應用功能提供準確的預測結果。總的來說，訓練神經網路的過程包括資料準備、模型架構選擇、例項化模型、編譯模型、訓練模型、評估模型、調整模型和測試模型這八個步驟。這個過程並不是一次完成的，而是需要不斷的迭代從而得到更加優秀的神經網路模型。

🧠:- 它有毛髮和哺乳的習慣：這個特徵是哺乳動物的典型特徵，例如狗、貓、老虎、熊、鯨魚、蝙蝠等都是哺乳動物。哺乳動物透過乳腺餵養幼崽，而其毛髮可以保護它們免受外界刺激或氣溫的影響，從而適應不同環境。- 它有鱗片和爬行的習慣：這個特徵是爬行動物的典型特徵，例如蜥蜴、蛇、鱷魚、龜、巨蜥等都是爬行動物。爬行動物的身體通常覆蓋著鱗片，具有皮膚硬化的特徵，從而能夠更好地適應不同環境中的食物和天氣條件。- 它有羽毛和飛行的習慣：這個特徵是鳥類的典型特徵，例如鷹、鴿子、烏鴉、孔雀等都是鳥類。鳥類的身體普遍具有羽毛，羽毛雖然主要用於飛行，但也有很多種類的鳥透過羽毛的形狀、顏色和紋理來進行社交和吸引異性配對。

🧠:按字母順序排列後的詞彙表如下：appleboycatdog因為 a 在 b 之前，所以 apple 在 boy 前面。同理，c 在 d 之前，因此 cat 在 dog 前面。