Упражнение 1. Форматирование символов Следующий текст отформатировать в соответствии с его содержанием:

шрифт Arial № 14 полужирный подчеркнутый наклонный (курсив)
шрифт Comfortaa № 24 полужирный наклонный(курсив) подчеркнутый ,
полужирный шрифт Courier New № 10 зеленый с подчеркиванием.
шрифт (курсив) Arial № 8 с подчеркиванием
шрифт Comic Sans № 14 полужирный наклонный подчеркнутый.
шрифт Lora наклонный подчеркнутый № 7.
шрифт Times New Roman № 28 наклонный красный.

2. Следующий текст отформатировать в соответствии с его содержанием:
Верхний индекс, нижний индекс.
Упражнение 2. Специальные типы шрифта. Замените слова на картинками:

Зонтик, Ножницы, Ноты, Опасно для жизни.

СОВЕТ! Используйте специальный шрифт Меню: Вставка Символа.

Упражнение 3. Форматирование абзацев

СОВЕТ! Характеристики абзаца (левая, правая границы , а также отступ - красная строка) можно установить с движков на горизонтальной Линейке. Выравнивание абзацев (форматирование) по левому или правому краю, по центру или по ширине проще проводить с кнопок панели инструментов Форматирование. Команда меню Формат – Абзац устанавливает все характеристики абзаца, в т.ч. межстрочный интервал и некоторые другие параметры.
1. Следующие абзацы необходимо отформатировать в соответствии с написанным в них текстом:
Данный абзац должен быть выровнен по левому краю с левым отступом 1 см и отступом в красной (первой) строке - 1,5 см. Межстрочный интервал - 2,5..

Данный абзац должен быть выровнен по правому краю, отступа в красной строке нет, левая граница - 2 см, правая - 3 см, межстрочный интервал –1,5 .

Данный абзац должен быть выровнен по обеим сторонам ( по формату) и иметь отступ в красной строке 1,5 см, межстрочный интервал -2 интервал...

Данный абзац должен быть отцентрирован.

Абзац выровнять по левому краю. Левый отступ 9 см, правый - 2 см, отступ в красной строке - 1 см. межстрочный интервал -3,5, перед абзацем отступ - 6 пт...

1. В "реальном мире" это решается примерно так:

// PascalABC.NET 3.1, сборка 1198 от 11.03.2016
begin
  var a:=ArrRandom(ReadInteger('n='),0,2); a.Println;
  a.Sorted.Println
end.

Тестовое решение:
n= 15
1 2 0 2 2 0 2 0 2 0 0 1 0 0 2
0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 2 2 2 2

2. Но, поскольку считается, что школьникам больше заняться нечем, их заставляют писать примерно в таком стиле (и время займет, и ощибок понаделают):

// PascalABC.NET 3.1, сборка 1198 от 11.03.2016
const
  nn=100;
var
  i,j,n,t:integer;
  a:array[1..nn] of integer;
begin
  Write('n='); Read(n);
  Randomize;
  for i:=1 to n do begin
    a[i]:=Random(3);
    Write(a[i],' ')
    end;
  Writeln;
  for i:=1 to n-1 do
    for j:=1 to n-1 do
      if a[j]>a[j+1] then begin
        t:=a[j]; a[j]:=a[j+1]; a[j+1]:=t
        end;
  for i:=1 to n do Write(a[i],' ');
  Writeln;
end.

Тестовое решение:
n=15
0 1 1 0 2 1 0 2 1 2 1 0 0 2 0
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 2 2 2 2

В многонациональном и мультиязычном мире существует проблема международной коммуникации. Людей, свободно говорящих на многих языках, меньше, чем людей, которым требуется перевод речи собеседника, научных текстов или видеоматериалов. Для разрешения подобных проблем появились системы компьютерного перевода.

Прообразы систем компьютерного перевода появились в начале 1930-х годов, работали такие системы по принципу словарей: на вход механизму подавались специально подготовленные наборы слов, которые переводились машиной, результат интерпретировался человеком, создававшим из него осмысленный текст.

Первые системы компьютерного перевода появились после второй мировой войны, содержали списки переводов слов и небольшой набор правил грамматики. В первой публичной демонстрации машинного перевода (1954 год, Джорджтаун) использовалась система, основанная на словаре из 250 записей, и всего на 6 правилах грамматики. Несмотря на позитивный настрой разработчиков, значительное финансирование и интерес со стороны средств массовой информации, переводчик был скорее игрушкой, качество перевода было невысоким. В последующие годы предпринимались многочисленные попытки улучшить качество перевода.

В 1980-х годах обрели широкое рас микрокомпьютеры, на базе которых были созданы портативные компьютерные переводчики. Это подогрело интерес к системам компьютерного перевода со стороны промышленности и, как следствие, и мотивацию учёных. В это же время начали развиваться системы распознавания и генерации речи, что давало надежды на машинный перевод в режиме "on-air", во время разговора.

В настоящее время используется множество систем компьютерного перевода. К системам с заранее заданными правилами перевода добавляют статистические модели, самообучающиеся алгоритмы. Популярен подход с использованием нейронных сетей - алгоритмов, которые состоят из множества изменяющихся под действием обучения частей (нейронов), которые выдают ответ, интерпретируя сигналы, возвращаемые нейронами. Усложнения используемых алгоритмов позволяют получать результаты, приближенные к переводам переводчиков-людей.