🧠:這是一個可以使用 Python 程式語言輕鬆完成的任務，可以使用字串操作和列表操作來提取所有包含特定單詞的句子。以下是具體步驟:1. 將文章文字儲存在變數 article_text 中2. 將文章文字分成句子，通常使用句號（“。”）作為句子的分界符3. 對每個句子進行迴圈，並檢查它是否包含特定單詞4. 如果句子包含特定單詞，則將其新增到一個結果列表中可以使用 Python 的字串 split() 方法在句號處將文章文字拆分為句子，並使用 Python 的 in 關鍵字檢查每個句子是否包含特定單詞。以下是完整的程式碼示例:```pythonarticle_text = '這是一個包含特定單詞的文章。另一個句子也包含同樣的單詞。'keyword = '特定單詞'# 將文章文字拆分成句子sentences = article_text.split('。')# 初始化結果列表result = []# 迴圈遍歷每個句子，並檢查是否包含特定單詞for sentence in sentences: if keyword in sentence: result.append(sentence)# 列印結果print(result)```本示例程式碼輸出：```python['這是一個包含特定單詞的文章', '另一個句子也包含同樣的單詞', '']```注意，程式碼最後輸出的結果列表包括最後一個空句子，這是由於文章文字的最後一個字元是句號。可以使用Python的strip() 方法去掉最後一個句子中的空格，例如：```pythonif sentence.strip(): result.append(sentence.strip())```這將刪除空字元並清除結果中的最後一個元素。

🧠:更高的海拔意味著領域的壓力和溫度將會隨著海拔的升高而減少，同時空氣稀薄且缺氧的情況會日益增加。以下是更詳細的解釋：1. 壓力：海拔的增加會導致大氣壓力的降低，因為在海拔更高的地方，因空氣分子相對更少（空氣變得更稀薄），所以壓力相對更小。例如，底層大氣壓力的平均值約為1個標準大氣壓（atm），當你到達海拔3000米的時候，大氣壓力會降低到約0.7 atm。當你到達海拔5500米的時候，大氣壓力將降低到約0.5 atm。這就意味著，隨著海拔的升高，氣壓也會降低，氣壓的變化可以對人體產生影響，例如導致頭暈或高山病。2. 溫度：隨著海拔的升高，氣溫會下降，這是因為海拔更高的地方大氣壓力較小，氣體可以自由地膨脹和冷卻。通常，每升高1000米，氣溫就會下降約6攝氏度。因此，山頂通常比山腳部分更寒冷。3. 缺氧：隨著海拔的升高，氧氣分壓會逐漸降低，因為在海拔更高的地方，氣壓相對更小，氧氣分子也相對更少。領域的缺氧症狀可以在海拔高於2500米時開始出現，當你到達4000米的高度時，缺氧症狀可能會變得更嚴重，例如呼吸急促，關節疼痛，頭暈，噁心，重要情況下會出現腦水腫和肺水腫。總之，更高的海拔意味著領域的環境將會發生許多變化，需要注意氣壓，氣溫和氧氣分壓的變化，以便適應和應對這些變化。

🧠:關鍵詞：機器學習，文字分類，演算法，實現過程。

🧠:1. 釣魚線的材質有哪些？根據文章內容，釣魚線的材質主要有以下幾種：- 尼龍：目前應用最廣泛的釣魚線材料，它輕量、柔軟、耐久。此外，它的價格相對較低，也容易操作。- 聚酯：聚酯具有優異的抗拉強度和耐磨損，是一種非常耐用的釣魚材料。但是，相對於尼龍線而言，它可能會比較僵硬，因此需要更高的靈敏度。- 聚醯胺：聚醯胺線非常堅固，相較於其他材料，它的線很容易被折斷。但它的抗拉能力非常強大，適合處理大型魚類。2. 怎樣保養釣魚線？給出詳細回答。在文章中，闡述了一些保養釣魚線的方法，如下：- 清洗：每次使用完成後，應當將線杆上的釣魚線全部抻直，然後用清水沖洗乾淨。這有助於去除線上的灰塵和鹽分。- 乾燥：清洗線之後，線上的水分應徹底擦乾。線杆應該垂直放置起來，確保線杆和線都在陰涼乾燥的地方徹底晾乾。- 保持緊繃：儲存釣魚線時，保持其緊繃狀態有助於延長線的壽命。為了使線保持緊繃，可以在儲存它時使用專門的釣魚線卷。- 確保儲存方式正確：在儲存釣魚線時，確保線杆和線都放置在乾燥、陰涼的地方，避免陽光直射或溼潤環境。另外，不能把不同材質的線混放。- 選用合適的鉤子和魚餌：為了避免損壞釣魚線，應選用適合線輪大小的鉤子，並選擇合適大小的魚餌。同時，避免魚餌上的螺釘直接碰到釣魚線。

🧠:這個蛋糕美味可口。

🧠:人工智慧是一種技術，旨在使計算機和機器能夠模仿人類的思維和行為，並在特定任務中表現出智慧和學習能力。AI主要包含以下幾個方面：1. 機器學習：機器學習是AI的核心技術之一，它使機器能夠從一組資料中學習，並從中提取模式和規律，從而可以對新資料進行推理和預測。2. 深度學習：深度學習是機器學習的一種特定形式，它使用神經網路來模仿人類大腦的工作方式，並從大量資料中提取特徵。深度學習在視覺識別、語音識別和自然語言處理等領域中非常強大。3. 自然語言處理：自然語言處理是一種讓計算機和機器能夠理解和處理自然語言的技術。這種技術廣泛應用於機器翻譯、自動問答和語音助手等領域。4. 機器視覺：機器視覺是讓計算機和機器能夠感知和理解影象和影片的技術。它可以用於自動駕駛汽車、安防監控和醫學影像分析等領域。總而言之，人工智慧是一種技術，它使計算機和機器能夠將資料轉換為智慧決策和行為，並在不斷的學習中改進和完善自身的能力。