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English Senior High

四角2の8なぜto catchなのですか

20 ove. to be no 大学 Step 2 実践問題 First Stage Second Stage (答別冊 p.29) 1 イラストの内容に合うように,( )内の語を参考にして、英文を完成させなさい。 1) 2) (3) e's birt is said to about it h A 1) The woman doesn't mind 2) The man offered 3) The boy regretted in line for a while. (wait) 7 the elderly woman with the baggage. his umbrella. ② 次の文章を読み、()内の動詞を適切な形にしなさい。 (help) (bring) I have been on a dance team since I was in junior high school, so I'm used to '(dance) in front of others. I love to dance, but sometimes I have difficulty 2 (learn) new moves. When that happens, I practice 3 (dance) a lot with my teammates. I had a bad time once. I had to stop 4(dance) for a while because of a knee injury. I couldn't help 5 (cry) every day, but I tried be *positive. After (recover), I practiced hard again with the others. I'm proud of (do) so. NOTES positive 「前向きな」 catch up with ~ 「〜に追いつく」 3 次の日本文を英語に直しなさい。 catch up 今夜は勉強する気がしません。 I don't feel like studying tonight. 「動名詞 2 本日はパーティーにお招きいただき、ありがとうございます。 Thank you for inviting 3) 私は子どものころに、その動物園を訪れたことを覚えています。 4) 雪のために,その飛行機は離陸できなかった。 NOTES 4) 「離陸する」 take off Pome to the party today. (the snow を主語にして) Let's write about... 健康のためにいいと思うことを、動名詞を使って書いてみよう。 例) Having breakfast is good for your health. It gives you a lot of energy and gets you ready for the day. I also enjoy eating breakfast leisurely with my family on Sundays. 32 231

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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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Biology Senior High

問3がよくわかりません 解説お願いします🙇‍♀️

足の形 チンフ えるだ ・は, 重合 形が 0 微 るた た。 ント を いた た 台 16.酵素反応と最適 PHI 験1~3で調べたところ、 図1, 2の結果を得た。 いずれの実験も脱リン酸化反応は酵 ファターゼと呼ぶ。 最適 pHが5.6のコムギ酸性フォスファターゼの反応速度を以下の実 素液と基質のpNPP (カーニトロフェニルリン酸) 溶液をすばやく混合して,各pHで正確 25℃,5分間行い, 水酸化ナトリウム溶液を加えて反応を停止し, 生成したpNP (p-ニ トロフェノールの量を反応時間で割って反応速度を求めた。 下の各問いに答えよ。 【実験1】 反応時の濃度が0.2mg/mL あるいは 6.4 さまざまな物質の脱リン酸化反応を触媒する酵素を,フォス mg/mLのpNPP と, 反応時の濃度が0.8mg/mL 酵素原液 (相対酵素濃度1) および 2, 4, 8, 16 倍希釈の酵素液を pH5.6 (最適 pH)で5分間反応さ せた。相対酵素濃度を横軸, 反応速度を縦軸に図1 のグラフを得た。 【実験2】 酵素活性のpH 依存性を検証するため,反 応時の濃度が6.4mg/mLのpNPP と,反応時の濃 度が0.2mg/mLの酵素液を異なるpH (2.0, 3.0, 4.0, 50, 56, 60, 7.0, 8.0) で5分間反応させた。 反応時のpHを横軸, 反応速度を縦軸に図2のグラ フを得た。 -反応速度 (pNP 生成量/単位時間) 【実験3】 酵素液を25℃で1時間, 異なるpH (2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.6, 6.0, 7.0, 8.0) で前処理した あと, すみやかに pH5.6 に戻して,反応時の濃度が 6.4mg/mLのpNPP と, 反応時の濃度が0.2 mg/mLの前処理を行った酵素液を5分間反応させ た。 前処理のpHを横軸, 反応速度を縦軸に図2の グラフを得た。 6.4mg/mL pNPP 0.2mg/mL pNPP 1/2 1/81/4 1/16 相対酵素濃度 ←反応速度 (pNP 生成量/単位時間) 実験 3 図 1 実験 2 + 第8章 細胞分子 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.08.0 pH 図2 問1. 実験1で,反応時のNPP 濃度が6.4mg/mL のとき,調べた酵素濃度範囲においてグラフは原点を通る直線になった。一方,反応時 のかNPP 濃度が0.2mg/mL のときは 酵素濃度が低い一定範囲で原点を通る直線上に あったが,やがてゆるやかな曲線となった。 このように、原点を通る直線上から下側に 外れた理由を「基質」と「酵素」の両方の語を用いて, 30字以内で説明せよ。は買 問2.実験2のように各酵素には最適 pHがある。 ヒトのペプシンを例に、どの器官で働 き,どのような活性をもち,最適 pHがどのあたりの酵素かを40字以内で説明せよ。た だし, 「pH」は1文字とする。 (20. 神戸大改題) 問3.実験2の結果と実験3の結果とを比較し、この酵素の構造と活性の関係について「構 造変化」,「変性」,「可逆的」の語をすべて用いて, 40字以内で説明せよ。ただし,「pH」 は1文字とする。

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