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失踪/失踪
约翰纳森·迪恩·兰恩是一名驻扎在德国安斯巴赫的美国陆军士兵。最后一次与兰恩的接触是在 2023 年 6 月 23 日，地点是德国凯泽斯劳滕的拉姆施泰因空军基地，他自称是一名平民，使用了大卫·赫舍尔的名字。当时他穿着一件蓝色 T 恤。他最后一次被人看到是在 2023 年 6 月 23 日下午 3:18 左右进入德国兰茨图尔地区医疗中心的大门。他的车辆于 2023 年 6 月 25 日被发现遗弃在德国布劳巴赫附近的一片森林中。他的双臂和肩膀上都有纹身，上面有“J”和“D”的玩具积木、“我很自豪”的字样和卡通海洋生物图像。任何能找到兰恩位置并安全返回的信息都可以提供给上述陆军刑事侦查部门的联系人。
我们的策略： - 失踪人口
(1) 下载 | 英国失踪人口组 (2) Still Running 3，2011，儿童协会 (3) 查看失踪人口研究 失踪人口的种族 (4) 截至 2020-21 年的数据来自 NCA 英国失踪人口组，2021-22 年的数据来自 27 支警察部队响应失踪人口信息自由请求，2022 年 12 月 (5) 一百万人的数字是基于人类学家 Robin Dunbar 使用社交网络研究得出的估计，该研究发现，普通人有 5 个亲人（亲密的家人和朋友），例如参见 Dunbar 的数字 6) 英国失踪人口组 - 失踪人口数据报告
制定策略例程作为缺失的环节......
在本文中，我们建议通过引入战略惯例作为实践与实践之间的中间层次，通过理论讨论实践与实践之间的联系来回答它们之间的相互作用问题。在此过程中，我们利用组织惯例的微观方法提供的见解来补充 SAP 观点。我们的论文提供了战略实践、惯例和实践之间相互作用的概念模型。它解释了为什么以及在何种条件下战略惯例的执行方面可以与集体和重复的战略实践相关联；以及为什么以及在何种条件下它们的显性方面可以与对特定战略实践的情境理解相关联。它还认为战略惯例源于实践的制度化和实践的挪用，并对这些过程如何展开给出了见解。
联合所有域操作缺失...
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人都不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。 1. 报告日期（DD-MM-YYYY）
2022-2023 缺失信息词汇表
教育目的声明 - 美国教育部要求您填写一份身份和教育目的声明表，以确认您的身份，并证明您收到的任何联邦援助将仅用于教育目的。您可以亲自到财政援助办公室填写表格，也可以请大学以外的人填写并公证表格。如果您选择第二种方式，您必须将填妥并公证的表格邮寄给我们。不接受传真和扫描文件。如果您是申请多所学校的新生，您需要为每所学校填写单独的公证表格，因为该表格是针对特定学校的。
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
算法索引缺失值
本文提出了一个新的算法追索（AR）框架，即使在缺少值的情况下也可以工作。AR旨在提供一个追索行动，以改变分类器给定的不需要的预测结果。现有的AR方法假设我们可以访问有关输入实例功能的完整信息。但是，我们经常在给定实例中遇到缺失值（例如，由于隐私问题），以前的研究没有讨论这种实际情况。在本文中，我们首先从经验和理论上表明了一种具有单一插补技术的天真方法无法获得有关其有效性，成本和特征要改变的良好动作的风险。为了减轻这种风险，我们通过纳入多个插补的想法来制定为给定的不完整实例获得有效和低成本动作的任务。然后，我们提供了一些关于任务的理论分析，并提出了基于混合企业线性优化的实用解决方案。实验结果证明了与基准相比，我们方法在缺少值的情况下的功效。