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Biology Senior High

学校で生物の先生は8の字ダンスに関する太陽の向きとかについて質問だしますと言われましたが、図とか参考を見ても意味がわかんないです 図のイメージとかどんな質問が出る可能性があるよか教えれば、助かります🙇

あり (情 て 一方、えさ場が巣から遠い場合には, 8の字ダンスとよばれる行動を示す。 このとき 動力とは反対の方向)とダンスの直進部分の方向とのなす角度に相当する(図55)。 箱から見て太陽の方向とえさ場の方向とがなす角度が、8の字ダンスでの鉛直上方 また, 直進部分の移動時間が短いとえさ場が近いことを意味し、長ければえさ場が遠 いことを意味する。 「8の字ダンス 鉛直上方 a link] アメーション Webサイト 太陽と同じ方角 太陽 α=0° α=120° 10 垂直の巣板 尾部を振りな がら直進する 15 巣箱の中に垂直 に立てられてい る巣板の面上で ダンスを行う 120° 60° 巣箱 180° α=60° 太陽とは α=180° 0図55 8の字ダンス 参考 8の字ダンスと学習 反対方向 9243 セイヨウミツバチとトウヨウミツバチはともに8の字ダンスを行うが、別種であるため, 8の字ダンスの直進部分の移動時間と蜜源までの距離の関係も両種で異なっている。 実験 的に,トウヨウミツバチのコロニーに,セイヨウミ ツバチのはたらきバチを数千匹ほど混ぜてコロニー を維持すると,トウヨウミツバチは,セイヨウミツ バチの8の字ダンスの直進時間と蜜源までの距離の 関係を学習して、正確にえさ場へ向かうようになる。 このように、ミツバチの8の字ダンスは,遺伝的な プログラムによる生得的行動だけでなく,学習によ る可変的な行動が組み合わさって起こる。 ►p.270 ①図 I セイヨウミツバチ(左)とト ウヨウミツバチ (右) コフェロモン ink 4 269 第5章 動物の反応と行動

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English Senior High

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Lesson 01 演習問題 (want など + (人) +to不定詞) 4) 私 I de nobu ansvare won a adquod ① 日本語に合うように,( Id 内から適切なものを選ぼう。 1)I want ani / ask) Emi to read this booked suse I a 5) あ Dic Dic (私はエミにこの本を読んでほしい。) 2)I wanted / asked my sister to turn off the TV.digianaco (私は妹にテレビを消すように頼んだ。 ) 3) Please ( tell / want) Tom to attend the meeting tomorrow. (トムに明日会議に出席するように言ってください。)sis po 4) I don't ( ask / want ) my son to eat junk food. (私は息子にジャンクフードを食べてほしくない。) 5) Did you ( want / ask) Sam to call me? (私に電話するようにサムに頼みましたか。) ② 日本語に合うように、( 1) I( SHA 内に適切な語を入れよう。 ) Ryota ( ) ( ) here at nine. (私はリョウタに9時にここに来るように言いました。) 2) I ( ) Kate ( (私はケイトにあなたを助けるように頼みました。) 3) Do you ( ) me ( (私にお皿を洗ってほしいのですか。) 4) I( ) my brother ( ) ( ) ( (私は弟にこの部屋を掃除するように言いました。) 5) Mr. Yamada ( ) Kana ( )( (山田先生はカナに窓を開けるように頼みました。) 6) Jiro ( ) us ( ) ( ジロウは私たちにいっしょに遊んでほしかった。) ) you. ) the dishes? (5) ) this room. ) the window. ) with him. ③ 日本語に合うように,[ []内の語句を正しい順に並べかえよう。 1) 私はあなたにこの歌を歌ってほしい。 Ⅰ [ to sing/ want / you ] this song. I this song. 兄は私にテレビをつけるように頼んだ。 My brother [ asked / to turn on / me ] the TV. My brother 3) アツシにチケットを2枚買うように言ってください。 Please [ tell / to buy / Atsushi ] two tickets. Please the TV. two tickets.

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English Senior High

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Lesson 02 演習問題(疑問詞+to不定詞) JEWE 'nch I 日本語に合うように,( )内に適切な語を入れよう。 ) ( 1) I want to learn ( SCLAS ) make pizza. loed f ) do first. (私はピザの作り方を習いたい。) 2) I did not know ( ) ( (私はまず何をすればよいかわからなかった。) 3) You should think about ( ) ( joy big ) study in the university. (あなたは大学で何を学ぶべきかについて考えるべきだ。 ) 4) Do you know そん)() take off your shoes? 意文芸 (どこで靴を脱げばよいか知っていますか。) 5) Nana doesn't know ( sophist das T ) pronounce that word. ) ( (ナナはその単語の発音のしかたがわかりません。) 6) Please tell me ( ) ( ) get up tomorrow morning. n bainew edit yM (E (明日の朝いつ起きるべきか教えてください。) 20g of east des the Wre ②日本語に合うように、[ [ ]内の語を正しい順に並べかえよう。 1) 私はジュンに何を言えばよいかわからなかった。 I did not know [to/what/ say] to Jun. I did not know 2) 私はギターの弾き方を習いたい。 I want to learn [how/play/to] the guitar. I want to learn 3)薬をいつ飲めばよいか教えてください。 big Please tell me [ take / to / when the medicine. Please tell me to Jun. the guitar. one 4) どうやって節電するか考えなくてはいけない。 We have to think about [ save / how / to ] electricity. We have to think about 5) かぎをどこに置けばよいかわかりません。 I do not know [ put / where / to] the key. I don't know 6) ホウレンソウの育て方を知っていますか。 Do you know how/grow/to] spinach? Do you know the medicine. the key. electricity. spinach.

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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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Contemporary writings Senior High

何故答えが②ではないのか教えてほしいです🙏

【資料Ⅱ 】 ・生活満足度に関する住基抽出調査と WEB 調査の結果にインターネットの利用頻度が 影響を与えているかどうかを検証するために、 SNS利用の有無 (SNS利用率) のデー タを用いて比較を行った。 【資料Ⅰ】 の基抽出調査と WEB 調査の生活満足度のデータに、さらにSNS利用率 の違いを補正して比較するために、大規模な無作為抽出調査である「通信利用動向調 査」の SNS 利用率のデータ(グラフ④)に合わせて、住基抽出調査と WEB 調査 双方のデータを計算処理し、 SNS利用率の違いを補正したうえで、補正前と補正後 の WEB 調査と住基抽出調査の生活満足度を比較した (グラフ⑤)。 グラフ④ SNS利用率の比較 100.0% 83.2% 80.0% 69.3% 62.7% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 通信利用動向調査 住基抽出調査 WEB 調査 グラフ⑤ WEB調査と住基抽出調査における生活満足度 (SNS利用の有無の差を補正 したうえでの比較) 6.10 5.90 5.70 5.62 5.56 5.50 5.30 住基抽出調査 補正前 6.00 5.97 WEB 調査 補正後 (内閣府「満足度 生活の質に関する調査報告書 2024~ 我が国のWell-beingの動向~」 (https://www5.cao.go.jp/keizai2/wellbeing/action/20240809/tsuikashiryou1.pdf) を加工して作成)

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Mathematics Senior High

(3)を教えて欲しいです

数学Ⅰ 数学A [2] 太郎さんは47都道府県の「ボランティア活動の年間行動者率(以下,ポラン ティア率)」,「スポーツの年間行動者率(以下, スポーツ率)」, 「海外旅行の年間行 動者率(以下, 海外旅行率)」が掲載されている総務省の Web ページを見つけた。 ここで,「行動者率」とは, 10歳以上人口に占める行動者数の割合(%) のことであ り 「行動者数」とは, 過去1年間に, 該当する種類の活動を行った10歳以上の人 数のことである。 なお、以下の図については,総務省のWebページをもとに作成している。 (1)図1は、2016年の「ボランティア」 と 「スポーツ率」 の箱ひげ図である。 数学Ⅰ 数学A 次の①~②のうち、図1から読み取れることとして正しいものは ヤ で ある。 0 の解答群 ⑩「スポーツ」の四分位範囲は, 「ボランティア率」の四分位範囲より大 きい。 ①「ボランティア率」の第3四分位数の2倍は、 「スポーツ率」 の中央値よ り大きい。 ②「ボランティア」の中央値の3倍は,「スポーツ率」の最大値より大き い。 ボランティア率 スポーツ率 0 20 35 40 60 80 (%) 20 ec 75 図1 2016年の「ボランティア率」と 「スポーツ率」の箱ひげ図 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。) 15 27 27 62 81 (数学Ⅰ 数学A第2問は次ページに続く。)

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Technology and home economics Junior High

この問題を解いてくれませんか

20 個人データの活用 (p.46~ p.47) 組 番 名前 社会の目: 学習履歴の活用 文中の(1)~(5)に適切な語句を入れなさい。 コンピュータを活用した学習システムを (1) と呼ぶ。 (1) では個々の (2) を蓄積し、 より最適な学習 内容を提供できるようにしている (3) が用いられることが多い。 それらは,学習の履歴をもとに過去の学習者がどの問題をどのように間違えたか, その際にどのような学習 をすると効果的に学力が身に付くかを (4) によって分析し, 分析結果に基づいた (5) が提供されるシス テムとなっている。 科学の目 企業における履歴の活用 次の文が正しい場合には○, 間違っている場合には×を付けなさい。 (1) 複数の店舗や企業にまたがって買い物などでポイントを獲得、 使用できる共通ポイントが多くなった。 (2) コンビニのポイントカードは,ポイントを獲得したコンビニだけで使用ができる。 (3) ポイントカードを使用した履歴がビッグデータとして活用されることはない。 (4) スマートフォンやカーナビゲーションの位置情報の履歴がビッグデータとして利用されることがある。 (5)Webの閲覧履歴は企業活動においてマーケティングなどさまざまな活動に活用されている。 (6) 個人の行動が履歴として収集されていることはない。 ビッグデータと人工知能 文中の(1)~ (8) に適切な語句を入れなさい。 AI(人工知能) はコンピュータなどで (1) 的に人間の (2) を再現する仕組みである。 その実現には (3) をもとにさまざまな問題の解決手法を自ら導き出す手法が使われる。 そこで用いられる学習データが多いほ ど, より (4) が向上する傾向がある。 そのため,これまでの統計データをはるかに超える量のデータを収 集し,学習させる手法がある。 その際に用いられるのが日々さまざまな種類や形式で蓄積されていく巨大な データの集まりである (5) である。 (5) の収集・活用はさまざまな問題を解決するために必要不可欠と なりつつある。 しかし, (5) のもとになる情報には, (6) が含まれている場合も多く, 注意が必要である。 例えば,スマートフォンの (7) の履歴などは,そのまま使用すると個人の (8) そのものが他人に知られ ることになってしまう。 電話帳のアップロード [1] FacebookやLINEなどでは, 「知り合いかも」 に知り合いが表示されることがあるが, なぜこのような ことが起こるかその理由を書きなさい。 [2] FacebookやLINEなどで, 電話帳データをアップロードする場合は, どのようなことに配慮する必要が あるかを書きなさい。

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