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英語 中学生

これわかんない笑笑 7時までに誰かといてー

科書 P.58 学習日 ◆ 英東・2 月 Lv2 Lv2 ょう。 Lv2 ③2 (4) You (am you study. 3125 Must イ Can No, you don't have to. 2(6) You (ア can イ may it's cold today. ◆英東・2 イ was ウ must I have) not play the game when ↓ [ ] 例文 ウ May Will)I_go there? P ] 例文 should Q will) wear a sweater because 例文 2 次の日本語に合うように、 に適当な語を書きなさい。 す。) 1年 Unit 2 Lv2 きません。) 1年 Unit 2 You mugn4 run きますか。) 1年 Unit 2 もいいですか。 ) Lv2 32(2) may not Unit 1 she ③2 (1) あなたたちはここで走ってはいけません。 2 (2) 彼は今日の午後、ベッキーを訪問しないかもしれません。 He Lv ③12 (3) 彼女は3時に家にいるでしょうか。 Lv ③12 (4) 彼はこの重いコンピュータを運ぶことができます。 He 3 次の日本語に合うように、 ( 例文 carry this heavy computer. 日 内の語を並べかえ、正しい英文にしなさい。 Lv1 1 32(1)彼らは10時前に寝なければなりません。 例文① (to / before / they / ten / go / must / bed). 例文 here. 例文 visit Becky this afternoon. 例 at home at three? Lv2 (2)私たちは今日の午後、公園に行くべきです。 例文の いかもしれません。) (the / go / afternoon/to/park/we / should / this か。) ません。) P.8 Lv2 P.8 ③32(3) 授業中にスマートフォンを使ってもよいですか。 (smartphone/I/class/ may / my / in / use )? 例文 さい。 norrow. ] [例文 4 次の英文を ( 内の指示にしたがって書きかえなさい。 なりませんか。) Lv1 です。) I his feelings. What can say when he's giving mel Lv1 Lv1 2 (1) Jane plays tennis well. (「・・・できない」 という文に 例文 〇 ⑩ and gead/valbat) ③2 (2) We can play soccer after school. (「…してもいいですか」という文に 下部の ③2 (3) He makes dinner this evening. (「・・・かもしれない」という文 Gakes Lv3 L ? かな? 例文 ② 例文 0 ③2 (4) Do I have to open the window? (助動詞を使ってほぼ同じ意味の文に) 例文1 luestion? ]JXO Lv2 ③12 (5) She is going to visit your house. (助動詞を使ってほぼ同じ意味の文に) 例文 6 Lv1 [ 例文 ③12 (6) Naoki may listen to music. (否定文に) 例文① -25-

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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数学 高校生

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題 B1.8 既約分数の和 **** pは素数,m,nは正の整数でm<nとするとnの間にあって、か を分母とする既約分数の総和を求めよ (同志社大) 考え方 具体的な数で考えてみる.たとえば, 2と4の間 (2以上4以下)にあって, 5を分母と する数は, 10(-2). 11. 12 13 14 15 (-3), 16 17 18 19 20 (=4) 5' 10 5 5'5'5'5'5 つまり、2.2+1/32+2/2 5' 2+1gとなり、初項2.公差 1/3の等差数列になって いる. 項数は分子に着目して11 (=20-10+1) 個である. 第8章 これらの和を求めて、そのうち既約分数にならないもの(整数)を引くとよい。 解答 m以上n以下でp を分母とする数は, 0 mp P(=m), mp+1 mp+2 np-1 np P(=n) まずはすべての分数の 和を求める. つまり、初項m 公差 等差数列となる. 公差の等差数列 Þ 項数 np - mp +1,末項nであるから,その和 S, は, S=1/2(np-mp+1)(m+m) ・① 5 また、このうち, 既約分数でない数は整数であるから, m,m+1,m+2, .....,n-1n つまり、初項m, 公差1の等差数列となる. 項数 n-m+1, 末項nであるから,その和 S2 は, 項数をkとすると, n=m+(k-1)より。 Þ k= (n-m)p+1 だから, S₁ = {(nm)p+1} x(m+n) S2=1/2(n-m+1)(m+m) 2 よって、 求める和をSとすると,①,②より, ((株)(1) <S=1/2 (np-mp+1)(m+m)-1/2(n-m+1)(m+n) (m+n)(np-mp+1-n+m-1) =1/2(m+n)(n-m)(p-1) 具体的な数で調べて規則性をみつける 素数を分母とする真分数の和は, 1 2 p + としてもよい。 分母が素数であるから, 既約分数でないものは mからnまでの整数に なる. 項数n-(m-1) S から S2 を引けば, 既約分数の総和となる. S=S-S2 p-1_1+2++(p-1) + + p p Þ =1/2(1-1) M とするとnの間にあって5を分母とするすべての 求め上 (富山大) Focus 注

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