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我们的策略： - 失踪人
（1）下载| UK Missing Persons Unit (2) Still Running 3, 2011, The Children's Society (3) See Missing People research The ethnicity of missing people (4) Data up to 2020-21 from NCA UK Missing Persons Unit and for 2021-22 data from 27 police forces responding to a Freedom of Information Request from Missing People, December 2022 (5) The figure of one million people is based on an estimate using social network research by anthropologist Robin Dunbar which found the average person has 5 loved ones （亲密的家人和朋友）例如，请参见Dunbar的6）英国失踪人员单位 - 失踪人员数据报告
失学儿童或面临 CME 风险的儿童
适当接受教育，他们应该进行 CME 转介。（参见第 5 节 - CME 表格 1）。重要的是，所有与儿童一起工作的机构和从业人员都应认识到他们在 CME 方面的责任以及对保护儿童的影响。每个人都有责任确保儿童重新接受教育，这是当务之急。家长、学校和地方当局之间有效的信息共享对于确保所有义务教育年龄的儿童安全并接受适当的教育至关重要。无法识别儿童是否患有 CME 或无法通知适当的专业人员并迅速做出反应的代价可能非常高昂。“每个经常与家庭和儿童接触的机构的一线工作人员必须确保在每次新联系中记录有关儿童的基本信息。其中必须包括孩子的姓名、地址、孩子的主要照顾者和孩子的全科医生的姓名以及孩子所在学校的名称（如果孩子处于学龄）。应根据当地安排将这些信息中的空白转交给相关部门” Lord Laming 报告（第 17.97 页）维多利亚克林比的调查于 28.1.03 发布地方当局根据 1996 年《教育法》第 436A 条有义务作出安排，确定其所在地区未在学校注册的学生且未接受适当教育的儿童的身份。这项职责只涉及义务教育年龄的儿童。地方当局应制定与其他地方当局和机构联合工作和信息共享的安排。“共同努力保护儿童”（最新更新于 2022 年 7 月 1 日）法定指导为跨机构合作保护儿童福利提供了建议 https://www.gov.uk/government/publications/working-together-to-safeguard-children--2 地方当局应定期审查并评估其政策和程序。1.1 儿童为何失学 由于情况发生变化，儿童可能会脱离教育系统或无法进入教育系统。只有在没有系统性流程来识别儿童并确保他们重新获得适当的照顾的情况下，儿童才会失踪。
失踪人员DNA程序常见问题
我的DNA pro文件在哪里存储？失踪人员DNA程序将DNA Pro Files存储在两个不同的数据库中。一个数据库包含来自未知的人和人类遗体的DNA pro填充。其他数据库被认为是家庭参考数据库，其中包含来自失踪人员的个人物品（例如牙刷）的个人物品中失踪人员和DNA Pro的亲戚的DNA profle。作为失踪人员的家庭成员，您的DNA pro文件将存储在家庭参考数据库中。
丢失技术资产/设备报告表
使用此表格报告丢失或被盗的计算设备。IT 需要评估潜在的数据丢失。在某些情况下，IT 可能能够协助重新定位设备。填写完表格后，单击底部的黄色按钮发送至 helpdesk@lcsc.edu。红色框出的字段为必填项。
儿童离家失踪 触发计划和概况
此“触发计划和概况”（TP&P）的目的是制定有效的战术响应，以保护和预防被认为有失踪风险的儿童，并且当对象受到伤害的风险很大或失踪次数过多时。TP&P 将由最了解儿童的指定工作人员完成。如果儿童目前无法接受服务，则 TP&P 将由执行 RHI 的工作人员完成。完成机构有责任确保 TP&P 是最新且准确的，并将任何更改传递给兰开夏郡警察局。TP&P 是一份重要文件，如果一致认为儿童失踪，地方当局、照料机构的工作人员和警察局将使用它
有效处理数据集中缺失值，用于使用机器学习方法进行分类
摘要：缺少值的存在减少了机器学习模型在训练阶段学习的知识量，从而对分类精度产生了负面影响。为了应对这一挑战，我们介绍了支持向量机（SVM）回归的使用来推出丢失值。此外，我们提出了一个两级分类过程，以减少错误的分类数量。我们对提出方法的评估是使用PIMA印度数据集进行糖尿病分类的。我们比较了五种不同的机器学习模型的性能：天真的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN），随机森林（RF）和线性回归（LR）。我们的实验结果表明，SVM分类器的精度最高为94.89％。RF分类器的精度最高（98.80％），而SVM分类器的召回率最高（85.48％）。NB模型的F1得分最高（95.59％）。我们提出的方法通过解决数据集中缺失值的问题来在早期阶段检测糖尿病提供了有希望的解决方案。我们的结果表明，使用SVM回归和两级分类过程可以显着提高糖尿病分类的机器学习模型的性能。这项工作为糖尿病研究领域提供了宝贵的贡献，并突出了解决机器学习应用中缺失值的重要性。
多视角脑网络分析与跨视角缺失网络生成
摘要 —帕金森病 (PD) 是最常见的神经系统疾病之一，长期以来一直是公共卫生临床诊断和科学理解方面的挑战。最近，人们对脑网络分析的兴趣激增，这有助于广泛了解大脑功能并早期发现神经系统疾病。可以构建具有不同感兴趣区域 (ROI) 连接模式的多视图脑网络，以反映脑连接概况的不同和互补视角。然而，这种多视图脑网络的提取依赖于多种神经成像模态的可用性和繁重的数据预处理，这通常会导致任一视图中数据严重缺失。跨视图缺失问题阻碍了多视图表示学习和下游分析的实用性。在这项工作中，我们提出了跨视图脑网络生成的新问题，并提出了 CroGen，这是一种图形生成模型，当仅给出一个视图时，它可以生成缺失的视图。具体来说，GroGen 利用了同一个体脑网络不同视图之间的潜在相关性。此外，我们设计了一个预训练方案，以充分利用仅具有单一脑网络视图的标记个体。对现实生活中的帕金森病进展标志物倡议 (PPMI) 队列进行的大量实验证明了 CroGen 在跨视图生成任务和下游 PD 分类方面都比基线更有效。索引术语 — 多视图网络分析、跨视图网络生成、基于脑网络的疾病分类
失学儿童：政策与程序
伍尔弗汉普顿市议会承认，地方当局及其学校的主要职责是促进所有居住在该市或在该市学校就读的儿童的教育成就。促进所有儿童取得最佳结果的最佳方法是确保尽可能让义务教育年龄的儿童在学校名册上（入学登记册）或以“其他方式”接受教育，这与家长的偏好一致。《2004 年儿童法》规定所有机构有义务共同努力促进儿童福利并适当共享信息。这一原则是这项政策的基础，人们期望所有机构和儿童工作队伍中的专业人员共同努力，确保儿童接受教育。目前有大量研究可以确定儿童最有可能缺课的点。最常见的原因包括：
糖尿病预测的缺失值填补 | DR-NTU
摘要 —机器学习 (ML) 模型已被广泛用于提高各种疾病诊断任务的准确性和效率。然而，应用 ML 模型执行与糖尿病相关的预测任务仍然具有挑战性，主要是因为患者的健康记录稀疏且存在大量缺失值。缺失值通常会破坏糖尿病预测流程，对现有方法构成挑战。当关键属性值（例如 HbA1c、FPG 和 OGTT2hr 的血液测试结果）缺失时，此类问题会显著恶化。在本文中，我们介绍了一个大规模糖尿病相关数据集，即慢性疾病管理系统 (CDMS) 数据集，该数据集收集了八年来超过 65,000 名患者的 700,000 多次就诊的临床记录。CDMS 是匿名收集的，在几个用于糖尿病预测的关键属性上具有很高的缺失值百分比。如果不仔细处理，缺失值将导致应用的 ML 模型的性能显著下降。在本文中，我们还通过使用 CDMS 进行大量实验来研究多种数据插补方法的有效性。实验结果表明，k-最近邻插补 (KNNI) 在这项糖尿病预测任务中的表现优于其他方法。具体而言，应用 KNNI 后，使用各种 ML 预测模型的糖尿病预测准确率和精确度均超过 0.8。索引术语 — 糖尿病相关数据集、糖尿病预测、缺失值、数据插补技术
通过缺失模态合成和模态级注意力融合进行多模态脑肿瘤分割
摘要 —多模态磁共振 (MR) 成像为诊断和分析脑胶质瘤提供了巨大潜力。在临床场景中，常见的 MR 序列（例如 T1、T2 和 FLAIR）可以在单次扫描过程中同时获得。然而，获取对比增强模态（例如 T1ce）需要额外的时间、成本和注射造影剂。因此，开发一种方法来合成不可用的模态具有临床意义，这些模态也可以用作下游任务（例如脑肿瘤分割）的额外输入以提高性能。在这项工作中，我们提出了一个端到端框架，称为模态级注意力融合网络 (MAF-Net)，其中我们创新地进行逐块对比学习以提取多模态潜在特征并动态分配注意力权重以融合不同的模态。通过在 BraTS2020 上进行大量实验，发现我们提出的 MAF-Net 具有优异的 T1ce 合成性能（SSIM 为 0.8879 和 PSNR 为 22.78）和准确的脑肿瘤分割（在分割肿瘤核心、增强肿瘤和整个肿瘤方面的平均 Dice 分数分别为 67.9%、41.8% 和 88.0%）。