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English Senior High

分詞が全く分かりません。教えていただけると嬉しいです。よろしくお願いします。

ercises US []内の語句を適切な位置に入れ, 全文を書きなさい。 下線部の動詞は現在分詞か過去分詞に 変えること A 1. The tourists from Spain stayed at the hotel. [stand on the hill] 3. He made a poster. [support the Japanese team] 2. I could not solve the problems. [confuse] 4. I really love the photo. [take in Australia] 5. Last night I watched a movie on TV. [move] TW S booze Jauj )内の語を並べかえて, 英文を完成させなさい。 下線部の動詞は適当な形に変えること。 1. (lock/she / that/kept / door ). 2. (fill/she/joy/looked / with ). 3. (walking/listen/I/was/to/music). 4.I (play/guitar/found/him/the on the street. 5. He (surround/stood / his/by/dogs). 5 次の英語を日本語に直しなさい。 C 1. Jenny had her hat blown off by the wind. bia palleol 2. I will have my house repaired before the party next weekend. 3. She felt her shoulder tapped in the crowded train. 4. He saw the tourists surrounded by the wild animals. 5. The students tried to make themselves heard when they got lost in the mountain. 6. I heard our dog barking in the garden. 1. 留学は私にとってわくわくするものだった。 4 日本語に合うように、分詞を用いて下線部に適切な語句を補いなさい。 総合 Studying abroad to mo for me. bilor allt gatod aid mott nighut of $ of 2. 子どもたちは歌いながらやって来た。 The children 3. 生徒たちは自分の本を閉じたままにしていた。 The students 4.その教師は30分間生徒たちを立たせたままにしておいた。 The teacher for 30 minutes. 5.ここがクリスマスパーティーのために予約された部屋だ。 This is for the Christmas party. 6.この公園では,鳥が鳴いているのがしばしば聞こえてきます。 Write! We often in this park. 1. 自分の身の回りのものや地元の特産品などを「これは~で作られている…です」と いう形で 営載て扱 B

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IT Senior High

昨日の全統模試の情報の問題。文字比較を3回実行するってあるけど、どんな比較をしているのかわからないです。

を訊 索」 索る こざは常にlenl ①適当でない。 str1 と str2の文 数が同じであれば1回以上実行される。 ②適当でない。 len1 < len2のときは、文字数が異な ①が正解 検索 " 東京都文京区小石川", "京都") を例に実行した場合 回となる。 ある時 問3 キ ② グ 6) 東京 京都 都文 文京 京区 区小 小石 石川 - の中から 「京都」 に一致する個数を求めるのが図2のプログラム である。 この場合、 (05) 行目のi, 0から7 (= len_h len_k)まで1ずつ増やしながら繰り返すことになる。 これを参 考に、図2のプログラムの (05)~ (08) 行目を完成させると,次 のようになる。 6. F (str2, str 行目のまくlen す。 (07)~12 ば、2をまだ 番目が異な しを終了さ たさない ち、3 i (05) を0から le len_k (キ まで1ずつ増 やしながら繰り返す: A (06) honbunchuの文字目から len_k 文字分の 文字列をsに代入 葉 (07) もし等価 (s, kensaku)== " 等しい"ならば: 「 (08) LLL kosu = kosu +1 これに従うと、検索(東京都文京区小石川 (ク " "京都") 京 の戻り値は1である。 ケ 問4 【ケ 0, コ 1が正解。 0 をう 「東京都文京区小石川」 に 「京都府」 は含まれていないので, 等 ("東京都文京区小石川", "京都府)の戻り値は0 (ケ)であ る。 「京都府京都市中京区菱屋町」に「京都府」は一つ含まれてい あるので,等価 ("京都府京都市中京区菱屋町", "京都府")の戻り 値は 1 コ である。 サシ 21 ス セ 30 が正解。 検索 東京都文京区小石川", "京都府) を実行すると, 関数 「等価」は 東京都 京都文都文京 文京区 京区小区小石 小石川 の7回呼び出され,それぞれの文字比較を3回実行するので、合 計の文字比較処理の回数は21サシである。 検索(京都府京都市中京区菱屋町", "京都府") を実行すると 関数 「等価」は 京都府 都府京 府京都 京都市 都市中市中京 中京区 京区菱 区菱屋 菱屋町 この10回呼び出され, それぞれの文字比較

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IT Senior High

この問題をわかりやすく解説して欲しいです🙇

今の さい。 (1) ①~② に当てはまる語句または数値を答えなさい。 メモリの実効アクセス時間は、 実際の1アクセスに要する平均時 間である。 キャッシュメモリ上に求めるデータがある確率(ヒット率) をHとすると、 この平均時間は、 (1) ① 主記憶のアクセス時間× ( ② ) ② (キャッシュメモリのアクセス時間× ( ① )) + で表される。 (2) あるプログラムをコンピュータA で実行したときのキャッシュメモ リのヒット率と実効アクセス時間は, コンピュータBで実行したと きと同じになった。 この時のキャッシュメモリのヒット率を答えな さい。 14 ◆コンピュータの動作 以下は、仮想プログラミング言語にしたがって, 乗算 (xXy=z)の計算をして13番地に結果 (z) を書き込むための プログラムである。 乗算命令は無いので, 加算命令を繰り返すことで(x をy回加算) 実現する。 ①~③に当てはまる命令を答えなさい。 なお, AレジスタとBレジスタを使うものとする。 (2) 仮想プログラミング言語命令一覧 番地 主記憶装置 READ r. (adr) adr番地のメモリから 1 READ A, (13) r レジスタに読み出し 2 READ B, (12) WRITE (adr),r rレジスタから adr 番 地のメモリに書き込み 3 (①) Ir レジスタとadr 番地 (2) ADDr. (adr)の和を計算 4 r=r + adr 番地の値 or レジスタとadr 番地 5 JNZ (3) SUBr, (adr)の差を計算 ③ r=radr 番地の値 6 (③) 直前の計算結果が零の 場合は何もせず 7 STOP JNZ (adr)零の時だけ (adr) 番地 の命令へ順番を戻す (ジャンプする) 10 10 STOP プログラムの停止 11 7 X 12 3 13 y Z

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TOEIC・English Undergraduate

この長文問題の答えと解説をお願いします。

15 語数: 398 語 出題校 法政大 5 We are already aware that our every move online is tracked and analyzed. But you 2-53 couldn't have known how much Facebook can learn about you from the smallest of social interactions - a 'like'*. (1) Researchers from the University of Cambridge designed (2) a simple machine-learning 2-54 system to predict Facebook users' personal information based solely on which pages they had liked. E "We were completely surprised by the accuracy of the predictions," says Michael 2-55 Kosinski, lead researcher of the project. Kosinski and colleagues built the system by scanning likes for a sample of 58,000 volunteers, and matching them up with other 10 profile details such as age, gender, and relationship status. They also matched up those likes with the results of personality and intelligence tests the volunteers had taken. The team then used their model to make predictions about other volunteers, based solely on their likes. The system can distinguish between the profiles of black and white Facebook users, 15 getting it right 95 percent of the time. It was also 90 percent accurate in separating males and females, Democrats and Republicans. Personality traits like openness and intelligence were also estimated based on likes, and were as accurate in some areas as a standard personality test designed for the task. Mixing what a user likes with many kinds of other data from their real-life activities could improve these predictions even more. 20 Voting records, utility bills and marriage records are already being added to Facebook's database, where they are easier to analyze. Facebook recently partnered with offline data companies, which all collect this kind of information. This move will allow even deeper insights into the behavior of the web users. 25 30 (3) - Sarah Downey, a lawyer and analyst with a privacy technology company, foresees insurers using the information gained by Facebook to help them identify risky customers, and perhaps charge them with higher fees. But there are potential benefits for users, too. Kosinski suggests that Facebook could end up as an online locker for your personal information, releasing your profiles at your command to help you with career planning. Downey says the research is the first solid example of the kinds of insights that can be made through Facebook. "This study is a great example of how the little things you do online show so much about you,” she says. "You might not remember liking things, " but Facebook remembers and (4) it all adds up.", * a 'like': フェイスブック上で個人の好みを表示する機能。 日本語版のフェイスブックでは「いいね!」 と表記される。 2-56 2-57 2-58 36

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