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英語 高校生

四角IIの⑶なんでpressingなんですか 過去にしたことじゃなくないですか

EXERCISES UNIT7のまとめ いけないの。 (答 First Stage Second Stage Step 1 基本問題 別冊 p.28) Step 1 各文の( )内から最も適切なものを選びなさい。 1) I tried (to move, moving, move) that table, but it wouldn't 2) It's three o'clock now. What do you say (to take, to taken) a coffee break? 3) Please forgive me THOST First Sta move. taking, to be (not for attending, not to attend, for not attending) your lecture tomorrow. 2)に入る動詞を下の[]内から選び、適切な形にして入れなさい。 1) A: I'm really looking forward to ( B: Me, too. I can't wait. A: You should avoid )part in the race. )up late before an exam. B: I know. I'll go to bed early tonight. 3) A: This machine doesn't work. B: Try ( achine doesn the red button. 4) A: I must get up at six tomorrow morning. B: Remember ( ) the alarm clock before going to bed. [press/take/set/stay] JOJIW 3 日本文の意味に合うように,( )内に適語を入れなさい。 1)君のユニフォームはとても汚れているね。 洗濯が必要だ。 Your uniform is very dirty. It ( ) ( ) 2)昨日は折り返し電話できなくてごめんなさい。 O First Sta First Stage Second Stag I'm sorry for( ) ( ) ( ) you back yesterday. 3)妹は夜怖くて,一人でトイレに行けません。 My sister is afraid () ( ) to the bathroom alone at night. 日本文の意味に合うように,( の動詞は適切な形にすること。 )内の語句を並べかえなさい。 ただし、下線部 1)その映画はすばらしかった。 二度見る価値があるよ。 That movie was fantastic, It (twice, is, watch, worth). 2) 私たちはジュディが時間通りに来ないことに怒っていた。 We were angry at Judy (not, for, come) on time. 3)私は次に何をするべきかを言われるのは好きではない。 I don't (to, tell, do, what, like) next. First Stage AQUARIUM×ART atoa Let's write abou 230

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数学 高校生

問四解説して欲しいです 赤で書いてある答えは、AIの答えなので、確実ではないです

D [注意]4は選択問題です。 3:波(物理基礎 ) 4: 平面運動 剛体(物理) 【物理 選択問題】 2題から題を選択 4 次の文章 (III)を読み、後の各問いに答えよ。 (配点 25 ) I スケートリンクで二人の選手がアイスホッケーの練習をしている。 アイスホッケーとは、 スケートリンク上で「スティック」とよばれる状の用具を用いて、「パック」とよばれる円 板を打ち合い。 ゴールにパックを入れた得点を競う競技である。 このときの選手やパック の運動をモデル化して考えてみよう。 図1に示すように、水平なスケートリンク上に直交するx軸 軸をとり、原点をOと する。 まず点で静止しているバックに向かって, 選手Aがy軸上を正の向きに速さ で、選手Bがx軸上を正の向きに速さで,それぞれ等速直線運動をしている場合を 考える。ただし, A. B., バックの運動はいずれもxy平面上で行われるものとし, A. B. バックの大きさはいずれも無視して考えるものとする。 点QでBがバックを受け取った瞬間に AとBの位置のy座標は同じである。 図3の ように、y軸の正の向きに速さで等速直線運動をするBは、点Qでバックを受け取る と同時に、パックを点Qからある速度で打ち出した。 y軸の正の向きに速さで進むB から見て,パックはある向きに速さで進むように見えた。 Aは, B がパックを打ち出 した瞬間に速さを2Dまで急に加速し、その直後から,y軸の正の向きに速さ2Dで等速直 線運動をして, y軸上の点Gでバックを受け取ることができた。 20 (0.2) バック Q L 図 3 Bからみたバーター3~ ベクトル・ スティック バック パック ° 問4Bがパックを打ち出してから, A がパックを受け取るまでの時間はいくらか。 v Lを用いて答えよ。 (1-1)=2vt. (-40 全体を見た図 真上から見た図 図1 -51- -53- ②Dky 289 5412 17 JK

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

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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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