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理科 中学生

(1)の解き方わかる方教えて欲しいです🙇‍♀️

中3理科 遺伝 【発展問題】大問1:各3点×2問, 大問2・3:各4点× 11問 1. 次の文章を読み, あとの問いに答えなさい。 エンドウの子葉の色には黄色と緑色のものがあり, これは1対の遺伝子Y (黄色)とy(緑 色)によって決まっており,Yがyに対して顕性である。 エンドウは自然状態では自家受精 (自家受粉)を行うが、人工的に異なる2個体をかけ合わせることができる。 ある2個体(親)をかけ合わせたところ、多数のさやができた。その中から50個の種子 (1代目)を無作為に選び,それらを全てまいて育て, 自家受粉させたところ、多数のさや ができた。その中の種子 (2代目)を、無作為に1000個調べたところ, 黄色の種子が 875個と,緑色の種子が125個あった。 (1)下線部の「ある2個体(親)」の遺伝子の組み合わせとして最も適切なものを,次のア~カか ら1つ選び 記号で答えなさい。 と 黄=み=7:1 汶 YY-YY イ YY-Yy エ Yy-Yy オ Yy-yy x Y Y Y Y Y Y Y y Iz, xy yy yy YY-yy ANO yy-yy ○中文 (2) 下線部の 「多数のさや」 から種子が4つ入っているものを1つ選んで調べたとき, 中に入っ ている種子の子葉の色は理論上どのようになっているか。 次のア~オから最も適切なものを1 つ選び, 記号で答えなさい。 ア全て黄色 ① 黄色3個と緑色1個 黄色2個と緑色2個 A エ 黄色1個と緑色3個 オ 全て緑色 (1) (2) 「

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国語 中学生

「AIは哲学しているのか亅という中3の教科書に載っている文章があるのですが、p78、10行目のそのような知性観とは、何を指しているのかわかりません。また、同じページの12行目のこの点とは何を指しているのでしょうか?また、12行目の哲学の新次元とは具体的にどういったことでしょ... 続きを読む

エー アイ AIは哲学できるか もりおか まさひろ ありそう うな でない 森岡 正博 目標 人工知能(AI)の進歩はめざましい。囲碁や将棋の世界では、もう人間は人工知能に勝て なくなってしまった。その波は、さらに広がっていくだろう。学者もその例外ではない。これ まで学者たちが行ってきた研究が、人工知能によって置きかえられていく可能性もある。特に、 私が専門としている哲学の場合、考えることそれ自体が仕事内容の全てであるから、囲碁や将 棋と同じ運命をたどるかもしれない。この点を考えてみよう。 てつがく ●「哲学」など、筆者のあげている言葉 の内容を捉える。 ●事例や主張が適切かを考えながら読む。 ●文章の内容について検討したり、吟味 したりしながら筆者のものの見方や考 え方を捉え、自分の考えを述べる。 1128 カント まず、過去の哲学者の思考パターンの発見は、人工知能の最も得意とするところである。例 えば人工知能に哲学者カントの全集を読み込ませ、そこからカントふうの思考パターンを発見 させ、それを用いて「人工知能カント」というアプリを作らせることはいずれ可能になるであカウモドイツの哲学者。 ろう。人間の研究者が「人工知能カント」に向かっていろいろ質問をして、その答えを分析す ることがカント研究者の仕事になると私は予想する。この領域では人工知能と哲学者の幸福な 人工知能に過去の哲学 者になりきってもらい、今 の研究者が分析対象に すること。 一七二四一八〇四 分析する 中予想する 領域

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

下線部(1)の文構造が分かりません。特に2行目の文構造が分かりません。強調のdoであることは分かりますが、その後のthat以降が関係詞?かすらも分からないので、誰か教えて下さい!

次の英文は1991年に出版された本からのもので、 研究分野としての「人工知 能」 (Artificial Intelligence) について述べています。 下線部(1)~(3)を日本語に訳 しなさい。 What is Artificial Intelligence (AI)? Just about the only characterization of Al that would meet with universal acceptance is that it involves trying to make machines do tasks which are normally seen as requiring intelligence. There are countless refinements of this characterization: what sort of machines we want to consider; how we decide what tasks require intelligence and so on. One of the most important questions concerns the reasons why we want to make machines do such tasks. AI has always been split between people who want to make machines do tasks that require intelligence because they want more useful machines, and people who want to do it because they see it as a way of exploring how humans do such tasks. We will call the two approaches the engineering approach and the cognitive-science respectively. (2) (1) approach The techniques required for the two approaches are not always very different. For many of the tasks that engineering AI wants solutions to, the only systems we know about that can perform them are humans), so that, at least initially, the obvious way to design solutions is to try to mimic what we know about humans. For many of the tasks that cognitive-science Al wants solutions to, the evidence on how humans do them is too hard to interpret to enable us to construct computational models, so the only approach is to try to design solutions from scratch" and then see how well they fit what we know about humans. The main visible difference between the two approaches is in (3) their criteria for success; an engineer would be delighted to have create something that outperformed a person; a cognitive scientist would regard it as a failure. -1- M7 (492-61

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