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英語 高校生

あってますか

" 8.日本語に合うように、空所に適切な英語を入れなさい。 (1) この店ではりんごはみかんより人気があります。 Apples are mare Popular than (2) 東京スカイツリーは日本で最も高い建物です。 the highest Tokyo Skytree is (3) 兄は私よりもたくさんの本を持っています。 My older brother has more books most beautiful (4) これは5つの中で最も美しい絵です 。 This is the oranges in this shop. building in Japan. than I do. painting of the five. 9-1. 次の日本語に合うように,( )に適切な英語を入れなさい。 (1) 私たちの教室は毎日そうじされます。 Our classroom ( is (2) このいすは木で作られています。 This chair ( )( cleaned ) every day. made ) ( of ) wood. (fregsuawttg) (3)これら2つの部屋はあまり使われないです。 These two rooms (aven't much. )(ofler 9-2( )内の英語を適切な形に変えなさい。(ただし, 1語になるとは限らな (1) I am (old) than my sister. older good (2). Your room is (big) than mine. bigger (3) This question was (difficult) than the others. more difficult 9.3例にならって,各単語を比較級と最上級にしよう。 (例1) long (longer) (longest) - (2) beautiful - (more beautiful) - (most beautiful) colder 1) cold - ( 2) safe - ( Safer )-( coldest ) )-( Safest )(happiest ) )-( biggest ) )-( best 3) happy (happier 4) big - ( bigger 5) good - (better 6) many/much - ( more 7) difficult - (more difficult 8) exciting (more exciting )-(most) )-(most difficult ) )-(most exciting)

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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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数学 高校生

2番ってこれ以外にやり方はありませんか?

重要 例題 62 ベイズの定理 3つの箱 A, B, C には, それぞれに黒玉, 白玉,赤玉 が入っている。 それらの個数は右の表の通りである。 無作為に1つの箱を選び, 玉を1つ取り出す。このと き、次の確率を求めよ。 (1) 取り出した玉が黒玉である確率 (2)取り出した玉が黒玉のときに,それが箱Aから取 り出された確率 黒玉 A B C 5 7 2 白玉 20 17 22 赤玉 1560 24 [学習院大 ] 基本 57 CHART & SOLUTION (2) Aの箱を選ぶという事象をA, 黒玉を取り出すという事象をK とすると, 求める確率は, 事象Kが起こったときの, 事象Aが起こる 条件付き確率 Pr(A) である。 [S] 解答 本 箱 A, B, C を選ぶという事象を, それぞれ A, B, Cとし, (1) 1つの箱を選ぶ確率は 黒玉を1個取り出すという事象をKとする。 (1) P(K)=P(A∩K) +P (BK)+P (C∩K) =P(A)PA(K)+P (B)PB (K)+P (C)P(K) 1 5 1 7 1 2 + × + × 3 40 3 84 3 1/3であ 12 であり,玉の総数は A: 40, B:84,C:48 IMA 乗法定理を利用。 1/1 1 + + 1 1 I 38 12 24 12 (2) 取り出した玉が黒玉 ・・結果 P(A∩K)__ (2) 求める確率は Pr(A)= P(K) 24 12 2 それが箱から取り出さ れていた ・・・原因 08 08 INFORMATION ベイズの定理 基本例題 57 において, B=A とおくと PE(A)=- P(A)PA(E)丁目 C KAK BOK COK P(A)PA(E)+P(A)P(E) が成り立つ。 また, 重要例題 62においても PÂ(A)= P(A)P₁(K)+P(B)PB(K)+P(C)Pc(K) P(A)PA (K) E が成り立つ。これらの式をベイズの定理という。 =(8)

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物理 高校生

(3)について AとBが衝突する時間の求め方が分かりません!物体Aは動くから A Bが衝突するのはx=-4よりは大きくなると思うのですがなぜx=-4で衝突するんですか?

問題 【03 -------- 相対速度・相対加速度 図1のように,一直線上で運動して いる物体AとBがある。 時刻t=0に おいて,物体AとBは4.0m離れてい て,v-tグラフ (図2)のような等加速 度直線運動をしていた。 ある時間後, 物体AとBは衝突した。 ただし, 速度 と加速度は右向きを正にとるものとす る。 有効数字2桁で答えよ。 速度 2 10 物体A -4.0m- 図1 物体A 物理基礎 物体B [m/s] 物体B -1 (I) 時刻 t = 0 において, 物体Aに対 するBの相対速度はいくらか。 -20 1 2 経過時間t[s] (2)物体AがBに衝突するまでの物 図2v-tグラフ 体Aに対するBの相対加速度はいくらか。 (3)物体AとBが衝突するまでの時間はいくらか。 (4)物体AとBが衝突する直前の相対速度の大きさはいくらか。 <弘前大〉 運動している観測者から見た物体の運動を相対運動という。 解説) (I)「Aに対するBの相対速度」とは,「Aから見たBの速度」 すなわち「Aと一緒に運動する観測者から見たBの速度」のことである。 相対速度 公式 (Aに対するBの相対速度) = (Bの速度)(Aの速度) Aが基準 wwwwwwwww 基準を引く の速度はv=1.0 [m/s] である。 よって, 求める相対速度vAB [m/s] は, 図2のv-tグラフより, 時刻 0において, Aの速度はAO[m/s], B DAB=UB-UA = 1.0-0=1.0(m/s) (2)速度と同じく。 加速度も相対加速度を考えることができる。

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