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化学 大学生・専門学校生・社会人

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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資格 大学生・専門学校生・社会人

簿記2級の連結会計です。 X/2/3の利益剰余金は90000ですが、どうしても79000+1000+16000+12000−20000で88000になってしまいます。 解説よろしくお願いします🙇‍♀️

動画解説 練習問題 Chapter1506 O 訳で使用できる勘定科目は次のとおりである。 S社 株式 資 利益剰余金 の 非支配株主持分 非支配株主に帰属する当期純利益 次の資料にもとづいて、 問題1から問題に答えなさい。 なお、 問題1の仕 本 れ 金 ん 資本剰余金 受取配当金 親会社株主に帰属する当期純利益 のれん償却 支払利息 持分変動損益 得し、 支配を獲得した。 P社はX1年3月31日に、 S社の発行済議決権株式の60%を 130,000円で取 [資料]×1年3月31日現在におけるP社とS社の貸借対照表 資産 X1年3月31日 X1のとおり。のれんは支配獲得日の翌年から10年間で均等に償却 [資料]×1年度 (X1年4月1日からX2年3月31日) の損益に関する情報は する。 当期純利益 配当金の金額 P社 60,000円 20,000円 S社 30,000円 10,000円 105 (000,0% +0000E+000,000) ET 子会社の配当金の [資料IV] X3年3月31日現在におけるP社およびS社の貸借対照表 資産 諸資産 S株式 200 12,000貸借対照表 8,000 P #1 960,000 130,000 X3年3月31日 (円) S社 負債・純資産 P 社 S# 410,000 諸負債 620,000 170,000 資本金 200,000 100,000 貸借対照表 (円) P #1 S #1 負債・純資産 P 社 S社 諸資産 800,000 S社 株式 130,000 930,000 350,000 350,000 諸負債 資本金 資本剰余金 60,000 利益剰余金 120,000 930,000 550,000 200,000 100,000 150,000 30,000 70,000 350,000 1,090,000 410,000 資本剰余金 60,000 30,000 利益剰余金 210,000 110,000 1,090,000 410,000 [資料V] X2年度 (X2年4月1日からX3年3月31日) の損益に関する情報は [資料Ⅱ] X2年3月31日現在におけるP社とS社の貸借対照表 貸借対照表 X2年3月31日 (円) 問題1 資産 P #1 S社 負債 純資産 P #1 S社 諸資産 890,000 600,000 S株式 130,000 問題2 380,000 諸負 債 1,020,000 380,000 160,000 資本 金 200,000 100,000 | 資本剰余金 60,000 30,000 利益剰余金 160,000 90,000 1,020,000 380,000 次のとおりである。 000,07 P社 S社 当期純利益 80,000円 40,000円 配当金の金額 30,000円 20,000円 000, 0000 X2年度の連結修正仕訳を書きなさい。 X2年度の連結貸借対照表に計上されるのれんの金額を答えなさい。 タイムテーブル 問題3 p.402 P.402 P.402 X2年度の連結貸借対照表に計上される非支配株主持分の金額を答えなさい。 日からま

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物理 大学生・専門学校生・社会人

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・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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医学 大学生・専門学校生・社会人

飛鳥未来高校の医療事務1Bの第3回目のレポートなんですが、点数表の計算がわからないので教えてください!教科書見ながらやってみたんですけど、教科書とレポートの問題で微妙に数字が違くて😭お願いします😭😭

対象課程 科目 回数 2022年度~教育課程 医療事務 IB 第3回目 【2】 カルテを見て、 次の問いに答えなさい。 【1】 医療費について次の問いに答えなさい。 (教科書 P97 を参考にすること) (1) 次の空欄に適語を記入しなさい。 学校用 医療費について知ろう 教科書 (P73、 P93~P104) 2025 年度版 RARES 会員の 能者番号 R 愛 三幸太郎 ☐ NRES 34130012 東京 0793-1995 (00 原因・主要症状経過 処方 5.5.23(火) 5.5.23(火) KARERE 生年月日 4 28191 昭和 主訴 昨夜から発熱 BT38.2C のどが痛い 初診料 再診料には、 診療時の条件によって算定できる加算がある。 6歳未満 (0歳~5歳) の乳幼児に対 て加算される ( ① ) と、 通常の診療時間以外の時間に受付をした場合に加算される(②)の加算 ある。 1 N 電話 時 [電話 14 NATA 症状 頭発赤、咳 (+) 指導管理 水分を摂り、睡眠も充分にとる Rp フロモックス錠100mg 3T フスコデ配合錠 9T PL配合顆粒 3g 薬剤情報提供 (文書) 3×3TD ESRE B1 電話 NO 上の 5.5.26 (金) 5.5.26(金) " EMAN 38 16 UHRATTER 感冒 ¥ * ・中 (2) 初診料・再診料の点数表を完成させなさい。 5月23 月 "O " 主訴 熱が下がったが夕方から 発熱 寒気 • B B-KC-PE " 月 鳥 症状 BT38.5℃ 鼻閉 頭痛 指導管理 *Rp サワシリンカプセル250 4C トーワチーム配合顆粒 4g 4×4TD ・薬剤情報提供 (文書) 就寝時マスクの着用 ・中 R " " 初診料 区分 時間内 時間外 休日 深夜 年齢 中 6歳以上 ( ① ) 点 ( ② ) 点 541点 771 < 薬価 > 6歳未満 366点 491点 656点 (3) 点 品名 単位 薬価 (円) 再診料 (診療所・200床未満の病院) 区分 時間内 時間外 休日 深夜 年齢 6歳以上 75点 75点 75点 75点 時間の加算 + ( 4 ) +190点 420点 6歳未満 113 75点 時間の加算 +135点 75点 (5)点 75点 +590点 トーワチーム配合顆粒 サワシリンカプセル250 PL配合顆粒 1g 6.30 250mg1カプセル 10.50 1g 6.50 フスコデ配合錠 フロモックス錠 1錠 100mg1錠 5.70 41.10 (3) 次の場合の初診料・再診料の点数を記入しなさい。 ※再診料の場合は合算した点数を記入すること 〈診療所〉 診療時間 月曜日~金曜日 9:00~17:00 (1) 次の文は上記カルテから読み取れる情報をまとめたものである。 次の空欄に適語を記入しなさい。 1、 カルテに記載されている最初の診療日を見ると、 傷病名の開始日と同じ ( ① )月 ( ② ) 日であるこ とから、第 ( 3 ) 回目の診療日であることが分かる。 よって、この日は初診か再診かでいうと(④) である。 5月26日の場合は、 治ゆしておらず、 治療継続中のため ( 5 ) である。 土曜日 9:00~12:00 休診日 日曜日 祝日 患者年齢 受診時間 初診・再診 点数 3歳患者 土曜日 10:00 《 初診 》 ( ① ) 点 10歳患者 水曜日 18:00 《再診》 ( 2 ) A 診療内容 32患者 月曜日 19:00 《 初診 》 (3)点 初診料 2. Rp とは ( ⑥)という意味なので、2日間とも薬が (⑥) されていることが分かる。 3、5月23日の処方内容を見ると、フロモックス錠とフスコデ配合錠という薬の名前の横に、 3T, 9T と書い てある。Tとは (⑦)の略で ( 8 ) 剤のことである。 つまり、 9T とは9 (水) のことである。 (2) 上記カルテを見て医療費の算定を行い、 あてはまる数字を記入しなさい。 (初診/再診料は教科書 P97 参考) <患者氏名: 三幸太郎〉 ※診療所にて受診(診療時間等は教科書P98 の条件と同じとする) ⑤) 回 点数 回数 (①) 点 7歳患者 月曜日 22:00 《再診》 ( ① ) 点 再診料 (2) ( 6 ) ] 1歳患者 土曜日 15:00 《 初診 》 (5) 点 23日の薬剤料 (3)点 26日の薬剤料 ( ) Ak 30歳患者 日曜日 11:00 《 再診 》 ( 6 ) A 薬剤情報提供料 10点 (7)日分 (8) 日分 (9) @

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