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TOEIC・English Undergraduate

このプリントの穴埋めをして英文和英しなさいという問題です。助けてください

英語2A レポート課題(2026年前期) 以下の英文中の( 内に入れるのに適切と思われる1語を、 下の 入れなさい。 そのうえで全文を和訳しなさい。 の中から選んで ite of national diger Most funny stories are based on comic situations. In spite of national differences, certain funny situations have a ( 1 ) appeal. No matter ( 2 ) you live, you would find (3) difficult not to laugh at, say, Charlie Chaplin's early films. However, a new type of humor, called 'sick humor', has come into fashion. The following example of 'sick humor' will enable you to judge for yourself. A man ( 4 ) had broken his right leg was taken to a hospital a few days before Christmas. From the moment he arrived there, he kept on annoying his doctor to tell him ( 5 ) he would be able to go home. He felt afraid ( 6 ) having to spend Christmas in the hospital. On Christmas Day, the man still had his right leg in plaster. He spent a miserable day in bed thinking of all the ( 7 ) he was missing. The following day, however, the doctor consoled him by telling that his chances of being able to leave the hospital ( 8 ) time for New Year Celebrations were ( 9 ). The man took heart and, sure enough, on New Year's Eve he managed to walk along to a party. To ( 10 ) for his unpleasant experiences in the hospital, the man drank a little more than was good for him. He was still grumbling about hospitals at the end of the party when he slipped on a piece of ice and broke his left leg. blame compensate money yourself where of in at by with fun good whose who it when special universal

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Chemistry Undergraduate

なぜ、電子を移動させてNO間で二重結合を作ったり、Nの共有電子对をOに移動させたり出来るんですか?

1.3 分子とイオンの Lewis 構造式 ニトロメタン (CH3NO2):ニトロ (NO2) 基の原子の配列はわかりにくいかもし 0は二つとも7電子ということになり, 不対電子が生じてしまう。二つの0の れないが, O-NOと並んでメチル基がNに結合している. 単結合でつなぐと 不対電子を対にして 0-0 結合をつくると三員環ができるが、このように小さい 環構造は4章で述べるように不安定である.また,Nの非共有電子2個と0の 不対電子を使ってN=0二重結合を二つつくると, Nは10電子を受けもつこと になり、 オクテットを超えてしまう。これは不可能な構造である。一方のN-O だけを二重結合にしてもう一つの0に3組の非共有電子対をもたせると,H以 外の原子がすべて8電子になり, オクテット則からみると合理的な構造である。 ここで形式電荷を計算する必要がある.Nは4本の結合をもつので、形式電荷 は5-4+1である. 単結合でつながった0は, 非共有電子6個と結合一つを もつので6-(6+1)=-1である. もう一つの二重結合酸素は, 非共有電子4個 と結合二つをもつので 6-(4+2)=0 となる. したがって, ニトロメタンは電荷 をもたないにもかかわらず,分子内で電荷がNとOに分離した構造になってい ると考えられる. H 0: H :0 H-C-N 電子数 不安定な三員環 H:O⚫ 0: H C HC NO:H-C-N-O: N 20 6×2 H X 不可能な構造 H:O H (N に 10 電子) 3 H 1×3 H-C-N=0: 24 H H:O H:O H-C-N-O: H-C-N-O: H br H 形式電荷 5-4=+1 形式電荷 6-6-1=-1

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Chemistry Undergraduate

緊急です、!!!! この反応機構を矢印付きでお願いしたいです、、🥺

21:21 三 46 について | セクション 2.2 NeuroPコアの不斉合成 これ 林ピロリジン触媒存在下での9aの8への有機触媒マイケ ル付加反応とそれに続くアルデヒドの還元は、我々の以 前の報告 [26]と同様に行われ、2段階で89%の収率でアル コール7aが3:1のシン/アンチジアステレオマー混合物と して得られ、シン-7aで86%のee、 アンチ-7aで90%のee であった(図3)。 続いて、 キャンディらの条件下での 酸化Nef反応により、 87%という非常に良好な収率と16:1 のジアステレオマー比で二置換ラクトン11が得られ、 はDBU触媒による熱力学的平衡によってさらに濃縮され た。ラクトンをDIBAL-Hで還元してラクトール6aを得た 後、最初のウィッティヒ反応で開環し、アルコール12を 76%の収率で得た。塩基促進脱離副生成物13の生成を抑 制するために、徹底的な最適化が必要であったことを強 調しておくべきである。 最適化された拡張性と再現性を 備えた条件は、0℃でトルエン中の過剰量のメチル(トリ フェニルホスホニウム) 臭化物から生成したイリドの懸濁 液に6aをゆっくりと制御添加し、その後室温まで昇温す るというものである(詳細は補足情報の表S1およびS2を 参照)。 8 1.A (5mol.%), NO2 P-Nitrophenol (10 mol. %) THF, 15°C, 4 days 2. NaBH4, MeOH, 0 °C, 1 h 89% (two steps), syn/anti 3:1 OPMB 9a *NO2 + HO. HO. OPMB syn-7a anti-7a 86% ee NO2 OPMB 90% ee MePPh3Br, KHMDS Toluene 20°C to rt, 16 h NaNO2 AcOH DMF, 40°C, 16h 1.DBU (20mol.%.) HO THF, r.t., 16 h 2. DIBAL-H Toluene, 87%, trans/cis 16:1 OPMB OPMB 11 -78 to -50°C, 30 min 6a 97% (two steps) HO. HO -OPMB 12 76% スキーム3 13 9% OPMB A Ph Ph OTMS

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Physics Undergraduate

どうして153番では1番最初の位置エネルギーを考えないのですか?152番では最初の位置エネルギーをUaと置いているので、153でもそのようにやろうと思ったらうまく行きませんでした。

[知識] 第Ⅰ章 運動とエネルギー 152. 連結された物体と摩擦 図のように,粗い水平 A 面上に置かれた質量Mの物体Aが,なめらかな滑車 を介して,質量mの物体Bと軽い糸でつながれている。 Bを静かにはなすと, Aが距離Dだけすべり, 水平面 M 10000000 D→ B m 上に固定された軽いばねと衝突して, ばねをxだけ押し縮め, 物体A,Bの運動が停止 した。 Aと面との間の動摩擦係数をμ, 重力加速度の大きさをg とする。 Aがばねと衝突する直前の, 物体AとBの運動エネルギーの和と速さを求めよ。 (2)Aがばねと衝突してから停止するまでの間において, ばねの弾性力による位置エ ネルギーの変化を, m, M, D, x, μg を用いて表せ。 思考 記述 三角比 (和歌山大 改) 20.M A B m 153. 動摩擦力と仕事図のように,水平とのなす角が 0の粗い板の上に、質量Mの物体Aを置き, 軽いひもの 一端をAにつなぐ。 ひもは板と平行に張って滑車にかけ, ひもの他端に質量 m (m <M)の物体Bを鉛直につり下 げる。 この状態から物体Bを静かにはなしたところ, 物 体Aは板に沿って下向きにすべり始めた。 Aが板の上を 距離すべりおりたときについて,次の各問に答えよ。 ただし,重力加速度の大きさをg, 板と物体Aとの間の動摩擦係数をμ'とし, 滑車はな めらかに回転できるものとする。 (1) 距離すべりおりたときの物体Aの速さを”とする。 A, B 全体の力学的エネル ギーの変化量 4Eを, M, m, 1, 0, vg を用いて表せ。 (2) 物体Aの速さ”を,M,m, 1, 0,μg を用いて表せ。 ach (3)この運動における物体Aの力学的エネルギーの変化量 ⊿EAは,正,負, 0 のいず れか。 理由とともに答えよ。 ( 12. 奈良女子大改) 例題10

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TOEIC・English Undergraduate

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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