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理科 中学生

(4)解説を教えてください🙏 答えX2 Y4.4

2 2 次の問 隆雄さんは,滑車 図1のよう 実験 1 実験 2 実験 3 を引いた距離 図2のよう 大きさと糸を 図3のよ 引いた距離: 標準問題 HYOUJUN MONDAI 1 次の実験1~3について, あとの問いに答えよ。 ただし, ばねばかりと糸の重さは考えず, 100gの物 はたらく重力をNとする。 解説 実験 1 質量 200gのおもりにつけた糸を,ば ねばかりXに結びつけた。次に図18 のように,おもりが図の位置から10cm 高いところまでくるように, ばねばかり Xを,真上に引き上げた。 また,おもり をはじめの位置にもどし、 図1のBのよ うに,おもりが図の位置から10cm高い ところまでくるように, ばねばかりXを 右ななめ上に引き上げた。 図1 図2 ばねばかりY ばねばかり スタンド ばねばかり 滑車Q 滑車 実験 2 わばかりYをスタンドに固定し,質 量40gの滑車をつるした。 また,質量 40gの滑車Qをスタンドに固定し,ばね ばかりXと質量200gのおもりをつないだ糸を図2のように滑車P,Qにか けた。次におもりが図の位置から10cm駕いところまでくるように,ばねば かりXをゆっくりと真上に引き上げた。 |10cm A B ○おもり 図3 実験3図3のように,滑車Rに質量200gのおもりをつるして、糸の一端をスタ ンドに,もう一端をばねばかりXに取り付けた。おもりが図の位置から 10cm高いところまでくるように、ばねばかりXをゆっくりと真上に引き上 げ,静止させた。 このときばねばかり Xは,1.3Nを示していた。 おもり ② N 110g G 図 は 表は実 編みと重さ □(1) から 1.3N 110cm このよう わなく (1 □(1) 実験1で, ばねばかりXは何Nを示していたか 求めよ。 ○おもり [ od 2 N] 2M □(2) 実験1のAで, おもりがされた仕事は何Jか, 求めよ。 つように 2×0.1m 0. K2 0.2 [ 0.2 J] □(2) 実験 薫りも (3) 実験1のBでおもりがされた仕事の大きさは,Aでおもりがされた仕事の大きさと比べるとどのようになっ いるか。 簡単に説明せよ。 □(4) 実験2で、ばねばかり XとYはそれぞれ何Nを示していたか,求めよ。 する。 x[ 次 引き上げた高さも、おもりの重さも変わらないため、仕事の大きさは同じ。 焼ね のよ ] で引 比 N] Y[ N] と

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英語 高校生

分詞が全く分かりません。教えていただけると嬉しいです。よろしくお願いします。

ercises US []内の語句を適切な位置に入れ, 全文を書きなさい。 下線部の動詞は現在分詞か過去分詞に 変えること A 1. The tourists from Spain stayed at the hotel. [stand on the hill] 3. He made a poster. [support the Japanese team] 2. I could not solve the problems. [confuse] 4. I really love the photo. [take in Australia] 5. Last night I watched a movie on TV. [move] TW S booze Jauj )内の語を並べかえて, 英文を完成させなさい。 下線部の動詞は適当な形に変えること。 1. (lock/she / that/kept / door ). 2. (fill/she/joy/looked / with ). 3. (walking/listen/I/was/to/music). 4.I (play/guitar/found/him/the on the street. 5. He (surround/stood / his/by/dogs). 5 次の英語を日本語に直しなさい。 C 1. Jenny had her hat blown off by the wind. bia palleol 2. I will have my house repaired before the party next weekend. 3. She felt her shoulder tapped in the crowded train. 4. He saw the tourists surrounded by the wild animals. 5. The students tried to make themselves heard when they got lost in the mountain. 6. I heard our dog barking in the garden. 1. 留学は私にとってわくわくするものだった。 4 日本語に合うように、分詞を用いて下線部に適切な語句を補いなさい。 総合 Studying abroad to mo for me. bilor allt gatod aid mott nighut of $ of 2. 子どもたちは歌いながらやって来た。 The children 3. 生徒たちは自分の本を閉じたままにしていた。 The students 4.その教師は30分間生徒たちを立たせたままにしておいた。 The teacher for 30 minutes. 5.ここがクリスマスパーティーのために予約された部屋だ。 This is for the Christmas party. 6.この公園では,鳥が鳴いているのがしばしば聞こえてきます。 Write! We often in this park. 1. 自分の身の回りのものや地元の特産品などを「これは~で作られている…です」と いう形で 営載て扱 B

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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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