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資格 大学生・専門学校生・社会人

どうしてイなのでしょうか? 主キーがよくわかりません。

【5】 ある会員制の動画共有サービスでは、会員が投稿 タベースを利用し、管理している。 次の各問いに答えなさい。 処理の流れ ①新規の会員登録希望者が登録の手続きを行うと、会員表に会員データが作成される。 レーショナル型デー ② 動画表は、会員が動画を投稿するごとに動画IDが付与され, 1レコードが作成される。 収録時間の単位 は秒である。 視聴履歴表は、会員が動画を視聴するごとにレコードが作成される。 なお、会員は同時に複数の動画を視 聴することはできない。 視聴時間の単位は秒である。 会員表 「会員番号 会員名 生年月日 メールアドレス 1986/01/01 manabu12 @XXXXX.jp 状態番号 入会日 2010/10/01 1000001 山田 ○○ 1000002 村上 ○○ 2 2 1035917 斎藤 ○○○ 1035918 井上 ○○ 2 1990/10/22 murakato @XXXXXXXX.com ? 2010/10/01 4 31 X 1991/03/11 saito,XXX@XXXXXX.jp 2021/05/26 1986/01/04 ihideki. XXX. 0104@XXX.jp 2021/05/26 1035919 田中 〇〇 1985/05/10 tanaka_XXX@XXX.jp 2021/05/26 1035920 佐藤 ○○ 2 動画表 1992/11/25 sato1125XXX@XXXXXXXX.com 2021/05/26 2 ? 動画ID タイトル 収録時間 投稿日時 会員番号 2 【PNG07983 Javaプログラミング入門 1539 2025/08/29 10:10:55 1013450 【DYQ59984 5分でできる簡単ストレッチ 328 2025/08/29 10:13:50 1026462 [PNG07984 VBA超入門 2320 2025/08/29 10:22:42 1027392 【CKP22895 料理の基本: だしの取り方 4479 2025/08/29 10:24:03 1004778 |HOI 15301 歴史解説: 戦国時代 811 2025/08/29 10:30:15 1012192 [DYQ59985 ダンスレッスン初級 4923 2025/08/29 10:35:26 1012670 GCX61854 ギター講座 初心者向け 1831 2025/08/29 10:41:09 1017337 【DYQ59986 ヨガ入門 体の柔軟性 906 2025/08/29 10:55:40 2 1019556 | 2 視聴履歴表 状態表 会員番号 視聴開始日時 動画ID 視聴時間 状態番号 状態名 2 2 1 無料会員 1022022 1002323 2025/08/31 23:10:05 GCX61854 2025/08/31 23:10:43PNG07983 1010301 2025/08/31 23:10:58 PVS40821 1024056 2025/08/31 23:11:230PS52161 1010301 2025/08/31 23:12:44 ABC12345 1015489 2025/08/31 23:13:26 XYZ98765 1004574 1012268 1002323 2025/08/31 23:16:22 JKL13579 339 2 試用会員 261 3 有料会員 32 4 退会者 5045 1250 483 2025/08/31 23:15:13 DEF67890 2025/08/31 23:15:53 GHI24680 2112 965 3628 1029837 2025/08/31 23:18:54 MN086420 2 2 1123 問1. 視聴履歴表の主キーとして適切なものを選び, 記号で答えなさい。 ただし, 主キーは、必要最低限かつ 十分な条件を満たしていること。 ア. 会員番号 イ. 会員番号と視聴開始日時 ウ. 会員番号と視聴開始日時と動画ID

解決済み 回答数: 1
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

未解決 回答数: 0
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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