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英語 中学生

中3 英語 長文読解 問1 本文の内容から考えて、とありますがどこで判断して分かりますか?答えはウです

5 次の英文は, ジュディ (Judy) と健 (Ken) がボランティア活動をする (do volunteer work) ことについて対話しているもので す。 これを読んで問いに答えなさい。 Judy Ken, do you know children in the U.S. often do volunteer work? Ken: Oh, really? I didn't know about that. I'm interested in it, but I haven't ( ①) volunteer work yet. I want to know (1) Judy Well, in the U.S. they usually clean the parks and beaches, help at *animal shelters, or even read books to *elderly people in *nursing homes. Ken Great! I think we can do the same things in Japan. Judy: You're right. My mother and I like the animals at the zoo. A few years ago, we did volunteer work at the local zoo in my town. Ken: Really? I've never heard of ( 2 ) volunteer work at the zoo. What did you do there? Judy We helped to *prepare food for the animals and clean their *cages. Ken: I think you ( 3 ) a lot for the zoo. Judy: Yes. We also learned a lot about the animals. Ken: I think that was a good experience. I also like animals. So, I want to do some useful volunteer work at the zoo someday. Judy, in Japan, I've heard that *volunteers (help) local people after some of the serious *earthquakes since 2011. I think getting help from volunteers is a great help to them. Judy: Yes. (ways/to/are/many/help/there) other people. Ken: That's right. Oh, I remembered our *neighborhood association will have a cleaning day next weekend. I'll join it. Judy That's a good idea. We don't have such an event in U.S. Can I join you? Ken: Sure! We will start at 10 in the morning. Let's meet at Midori Park. Please bring some *work gloves. Judy : I see. ! (注) animal shelter (s) ・・・ 動物保護施設 ... elderly ... お年寄りの おり cage (s) volunteer (s) nursing homes ・・・ 高齢者福祉施設 ボランティアをする人 ... work gloves PF prepare... 〜の準備をする earthquake (s) ... neighborhood association J 問1 本文の内容から考えて,(1) (③)に入る語の組み合わせとして最も適当なものを, ア~エから選びなさい。 ア (1) do (2) did (3) done ウ (1) done 2 doing (3) did イ (1) did (2) done 3 doing I 1 doing (2) did done

解決済み 回答数: 1
物理 高校生

最後の(ト)の問題がわかりません 教えてください!🙇‍♂️

問題 . 以下の設問の解答のみを所定の解答欄に記入せよ。 (A) 図1のように,水平な床上に振動数の音を発する音源1と音源2が置かれ ている。 床に沿って水平右向きに軸をとる。 音源は静止しており,音源2 はx軸正の方向に速さんで動いている。一方, 音源1と音源2の間にいる軸 上の観測者は、軸正の方向に速さで動いている。 音速をV とし,風はなく, V6 > a であるとする。 音源1 図 1 音源2 M →C 芝浦工業大 問題 1 されており、ヒーターの体積と熱容量は無視できる。 また、シリンダー内の熱が ヒーターを通して外部に漏れることはない。 気体定数をRとする。 ヒーター AB L 図2 M 冷却器 (イ)観測者が観測した音源2からの音の振動数を求めよ。 (ロ)観測者は動き続けたまま, 音源2は点Aに到達すると停止し,十分に時間が 経過した。 その後観測者が点Aに到達するまでの間に観測する単位時間あたり のうなりの回数を求めよ。 なお、 観測者と点Aの距離は十分に長く、観測中に 観測者が点Aに到達することはないものとする。 にあるとき、以下の (B) 図2のように、断面積 S, 全長 L のシリンダーの片側の壁にヒーターが取り 付けられており,他方の壁の中央には冷却器が壁と隙間を開けることなく取り付 けられ、壁となめらかに接続されている。 そして、シリンダーの中には両端の壁 の間をなめらかに動く質量 M, 厚さ 1/3のピストンがシリンダーと隙間を開け ることなく取り付けられており,シリンダー内部はピストンによって2つの空間 に分かれている。2つの空間それぞれに物質量1molの単原子分子の理想気体を 密封し,ピストンのA側をヒーターのある壁からの位置で静止させたとこ ろ,2つの空間の気体の圧力と温度は同一であった。このときの温度をTとす る。ヒーターに電流を流したところ、ピストンはゆっくりとなめらかに動き出し た。ピストンB側の空間の気体は冷却器によって温度がTに保たれている。そ して、ヒーターによる加熱をやめたところピストンは停止し, ヒーターのある壁 からピストンのA側までの距離はLであった。ピストンとシリンダーは断熱 (ハ) ヒーターに電流を流す前と, 加熱をやめてピストンが停止した後で, ピスト ンのA側の空間の気体の内部エネルギーの増加を求めよ。 (二)ヒーターから気体に与えられた熱量をQとしたとき,ピストンが動き始め てから止まるまでに冷却器が気体から奪った熱量を求めよ。 J 大 次に、冷却器を外してストッパーを設置し, シリンダーからピストンが抜けな いようにした。 そしてゆっくりとシリンダーの向きを変え、図3のようにシリン ダーの中心軸を鉛直線と平行にする。 ピストンはゆっくりとなめらかに動き, ピ ストンのA側はシリンダーの上底からLの位置で静止した。このときのピス トンのA側の気体の温度は T。 であった。 この状態を状態I とする。 T

未解決 回答数: 1
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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