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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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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医学 大学生・専門学校生・社会人

飛鳥未来高校の医療事務1Bの第3回目のレポートなんですが、点数表の計算がわからないので教えてください!教科書見ながらやってみたんですけど、教科書とレポートの問題で微妙に数字が違くて😭お願いします😭😭

対象課程 科目 回数 2022年度~教育課程 医療事務 IB 第3回目 【2】 カルテを見て、 次の問いに答えなさい。 【1】 医療費について次の問いに答えなさい。 (教科書 P97 を参考にすること) (1) 次の空欄に適語を記入しなさい。 学校用 医療費について知ろう 教科書 (P73、 P93~P104) 2025 年度版 RARES 会員の 能者番号 R 愛 三幸太郎 ☐ NRES 34130012 東京 0793-1995 (00 原因・主要症状経過 処方 5.5.23(火) 5.5.23(火) KARERE 生年月日 4 28191 昭和 主訴 昨夜から発熱 BT38.2C のどが痛い 初診料 再診料には、 診療時の条件によって算定できる加算がある。 6歳未満 (0歳~5歳) の乳幼児に対 て加算される ( ① ) と、 通常の診療時間以外の時間に受付をした場合に加算される(②)の加算 ある。 1 N 電話 時 [電話 14 NATA 症状 頭発赤、咳 (+) 指導管理 水分を摂り、睡眠も充分にとる Rp フロモックス錠100mg 3T フスコデ配合錠 9T PL配合顆粒 3g 薬剤情報提供 (文書) 3×3TD ESRE B1 電話 NO 上の 5.5.26 (金) 5.5.26(金) " EMAN 38 16 UHRATTER 感冒 ¥ * ・中 (2) 初診料・再診料の点数表を完成させなさい。 5月23 月 "O " 主訴 熱が下がったが夕方から 発熱 寒気 • B B-KC-PE " 月 鳥 症状 BT38.5℃ 鼻閉 頭痛 指導管理 *Rp サワシリンカプセル250 4C トーワチーム配合顆粒 4g 4×4TD ・薬剤情報提供 (文書) 就寝時マスクの着用 ・中 R " " 初診料 区分 時間内 時間外 休日 深夜 年齢 中 6歳以上 ( ① ) 点 ( ② ) 点 541点 771 < 薬価 > 6歳未満 366点 491点 656点 (3) 点 品名 単位 薬価 (円) 再診料 (診療所・200床未満の病院) 区分 時間内 時間外 休日 深夜 年齢 6歳以上 75点 75点 75点 75点 時間の加算 + ( 4 ) +190点 420点 6歳未満 113 75点 時間の加算 +135点 75点 (5)点 75点 +590点 トーワチーム配合顆粒 サワシリンカプセル250 PL配合顆粒 1g 6.30 250mg1カプセル 10.50 1g 6.50 フスコデ配合錠 フロモックス錠 1錠 100mg1錠 5.70 41.10 (3) 次の場合の初診料・再診料の点数を記入しなさい。 ※再診料の場合は合算した点数を記入すること 〈診療所〉 診療時間 月曜日~金曜日 9:00~17:00 (1) 次の文は上記カルテから読み取れる情報をまとめたものである。 次の空欄に適語を記入しなさい。 1、 カルテに記載されている最初の診療日を見ると、 傷病名の開始日と同じ ( ① )月 ( ② ) 日であるこ とから、第 ( 3 ) 回目の診療日であることが分かる。 よって、この日は初診か再診かでいうと(④) である。 5月26日の場合は、 治ゆしておらず、 治療継続中のため ( 5 ) である。 土曜日 9:00~12:00 休診日 日曜日 祝日 患者年齢 受診時間 初診・再診 点数 3歳患者 土曜日 10:00 《 初診 》 ( ① ) 点 10歳患者 水曜日 18:00 《再診》 ( 2 ) A 診療内容 32患者 月曜日 19:00 《 初診 》 (3)点 初診料 2. Rp とは ( ⑥)という意味なので、2日間とも薬が (⑥) されていることが分かる。 3、5月23日の処方内容を見ると、フロモックス錠とフスコデ配合錠という薬の名前の横に、 3T, 9T と書い てある。Tとは (⑦)の略で ( 8 ) 剤のことである。 つまり、 9T とは9 (水) のことである。 (2) 上記カルテを見て医療費の算定を行い、 あてはまる数字を記入しなさい。 (初診/再診料は教科書 P97 参考) <患者氏名: 三幸太郎〉 ※診療所にて受診(診療時間等は教科書P98 の条件と同じとする) ⑤) 回 点数 回数 (①) 点 7歳患者 月曜日 22:00 《再診》 ( ① ) 点 再診料 (2) ( 6 ) ] 1歳患者 土曜日 15:00 《 初診 》 (5) 点 23日の薬剤料 (3)点 26日の薬剤料 ( ) Ak 30歳患者 日曜日 11:00 《 再診 》 ( 6 ) A 薬剤情報提供料 10点 (7)日分 (8) 日分 (9) @

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物理 大学生・専門学校生・社会人

なぜこのように変換されるのか説明してもらいたいです!

には、惑星は楕円軌道を描いて運動している。 万有引力を受けて運動する このような惑星の運動を考えるには, 2次元極座標を用いるのが便利であ る。そこで,2次元極座標を用いると,質点の速度と加速度がどのように 表され、運動方程式がどんな形に表されるのかを、考えてみよう。 r-y 直交座標系で位置 (x,y)において速度v=(ひょ,ひy)=(エン)をも って運動している質点P を考える。 図 8.2に示 すように, 2次元極座標系での速度成分 (Ur, Up) ~ と -y 直交座標系での速度成分 (vs, vy) の間に は,第6章で考えた回転座標系の場合と同様に, Ur= vxCOS+vy sin y ひ y HP (8.5) r v=vxsin +vy cosp I の関係が成り立つ。 図8.2 速度の極座標表示 質点Pの位置は,(x,y)=(rcos, rsin) と書けるが,Pが運動し の関数であるから, 合成関数の微分により速 は時刻 ているとき 度成分 (x, y) は, v=i=icosp-rsin (8.6) vy=y=isinp+rocos p と書ける。これを (85) 式へ代入して、速度の極座標表示 10r=j (8.7) V₁ = 14 を得る。 この結果は、上のような計算をせずに理解す ることができる。 図 8.3のように, 速度vの動 成分は,動径の増加する割合であり, vr =と書ける。 次に v は,動径に垂直な速度 成分であり, 原点を中心とした一定の半径r の円周に沿った速さである。 したがって, ve は半径r, 中心角の扇形の弧の長さの 増加する割合であり,v=at d ro 図8.3 極座標での速度成分 (x)=r(rは一定)と書ける。また、 は円運動の角速度であるから,v=r=rw は,円運動している質点 118

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