Hamline University creates database of mass shootings

선박 해병대 MARINE CORPS VETERAN, 해병 고인 베테랑 (OPENED) 해상 포병 VETERAN, OPENED FIRE 해상 포병 VETERAN, 개방 된 화재 초기 해병대 수령, 초기에 개방 된 화재 T >>> >>> IT >>> IT가 >>> 그것은 IT입니다 >>> 그것은 거룩한 곳입니다 >>> 그것은 거친 풍경이다

>>> 그것은 거친 풍경입니다 >>> 그것은 그곳의 고요한 풍경입니다 그곳에 그곳에 피 그곳에

피가 어디서나 피가 어디서나 피가 어디서나 >>> 피가 어디서나 >>> 12 피가 어디서나

>>> 12 명 피가 어디서나 >>> 12 명 피가 어디서나 >>> 12 명의 사람들이 죽었습니다 피가 어디서나 >>> 12 명의 사람들은 죽은 후에 죽었습니다

피가 어디서나 >>> 12 사람은 죽은 후에 죽었다 >>> 12 사람은 죽은 후에 죽었다 >>> 12 세 28 세 이후에 죽은 사람 >>> 12 명의 사람들이 28 년 된 바다에서 죽었다

>>> 12 명의 사람들이 28 년 만에 해병으로 사망했습니다 >>> 12 명은 28 년 된 해양 주식 회사 베테랑 이후 사망했다 28 년 된 해양 주식 회사 베테랑 28 년 된 해양 CORP VETERAN OPENED 28 년 된 해양 CORP VETERAN OPENED FIRE 28 년 된 해양 CORP VETERAN OPENED FIRE AT 28 년 된 해양 CORP VETERAN 열린 화재 28 년 된 해양 CORP 베테랑이 국경에서 발사 됨 국경에서 화재가 발생했습니다 경계선에서 화재가 발생했습니다 국경선에서 개방 된 화재 국경 막대 및 그릴에서 불이 열립니다

막대 및 그릴 막대 및 그릴 헬라스, 막대 및 그릴 HELUS, AMONG 막대 및 그릴 그 사이의 헬름 막대 및 그릴

헤롯, 죽은 사이에, 막대 및 그릴 헤롯, 죽은 자 가운데서, 헤롯, 죽은 자 가운데서, 죽은 자나 헬러 인, 임원 헬러, 죽은 자 가운데서도, 헬러, 죽은 자 가운데서, 총책임자 였어 헬러, 죽은 자의 사이에, 그 임원은 헬러, 그 죽은 동안에는, 한사람 년만이 었어 헬러, 죽은 사람들 가운데서도, 임원은 일 년도 못했다 임원은 1 년 전부터 임원은 퇴임 후 1 년 만에 벗어났습니다

후퇴에서 후퇴에서 그만큼 후퇴에서 사냥꾼 후퇴에서 시중을 든 사람 후퇴에서

사수가 있던 약병 후퇴에서 사수가 달린 범인 후퇴에서 사수가 달린 범인 후퇴에서 사수가 달린 범인 사수가 달린 범인 신고자는 허가 된 사람과 함께 뛰었고, 사상자, 정신과 함께 뛰는 사수 사기꾼은 정신과 정신 건강으로 달렸습니다 위임장, 정신 건강 위임장, 정신 건강 관리원 위임자, 정신 건강 관리원이 왔습니다

위임장, 정신 건강 관리원이 전화를 받았다 위임장, 정신 건강 관리원은 종결자를 요청했다 임원들은 훈령을 요구했다 임원들은 PTSD를 권고합니다 PTSD

PTSD 긴 PTSD 오래전에 PTSD 오랫동안 봉사했다 PTSD

오랫동안 봉사했다 PTSD 오랫동안 봉사했다 PTSD 전쟁에서 오랫동안 봉사했다 PTSD 전쟁에서 오랫동안 봉사했다

전쟁에서 오랫동안 봉사했다 아프가 니 스탄 전쟁에서 오랫동안 봉사했다 아프가니스탄 아프가니스탄 >> 아프가니스탄

>> 307, 아프가니스탄 >> 307, ACCORDING 아프가니스탄 >> 307,에 따라 아프가니스탄 >> 307,에 따라 아프가니스탄 >> 307, 총에 따라 >> 307, 총에 따라 >> 307, 총기 난이도에 따라 >> 307, 총 폭력에 관한 아카이브 >> 307, 총기 난이도에 따라 보관하십시오 >> 307, 총기 난이도에 따라 보관하십시오 >> 307, 총기 탄도에 따르면 이것은 폭력은 이것을 보관합니다 폭력은 이것이 307 번째입니다 폭력은 30 번째입니다 폭력은 30 일에 열렸습니다

폭력은 311 번째에 307 번째 기록입니다 폭력은 311 일째에 307 번째 기록입니다 폭력은 311 일째되는 날에 307 번째 기록입니다 폭력은 311 일째되는 날에 307 번째입니다 311 일째되는 날에 제 307 회 30 일째되는 날에 307 번째

년 년 그 년 그건 년 그게 전부 야

년 거의 없다 년 그건 거의 사격이야 년

그것은 거의 모든 사격이다 그것은 거의 모든 사격이다 매일 밤 거의 모든 것이 있습니다 그게 매일 매일 밤마다 쏴요 그것은 2018 년에 거의 매일 일어나는 일입니다

2018 년 1 월 2018 년 1 월 >> >> 2020 년 >> 정말 힘들어 >> 정말 힘들어

2018 년 1 월 >> 정말 힘든시기 >> 정말 힘들어 >> 정말 힘들어 >> 정말 힘들어 그곳에 >> 정말 힘들어

여기 있네 >> 정말 힘들어 이있다 >> 정말 힘들어 지상파가있다 지상파가있다

땅을 부수는 노력이있다 땅을 깨는 일은 여기에 있습니다 ST의 획기적인 노력이 있습니다 ST의 획기적인 노력이 있습니다 폴 ST의 획기적인 노력이 있습니다

PAUL TO ST에서의 노력 PAUL TO ST에서의 노력 알기 쉬운 PAUL ST에서의 노력 폴 이해하기 ST에서의 노력 대량 슈팅을 이해하기위한 폴 ST에서의 노력 대량 슈팅을 이해하기위한 폴 대량 슈팅 이해 대량 슈팅과 대량 슈팅과 그 외의 것을 이해하십시오 대량 슈팅과 유일한 연구를 이해하십시오 대량 슈팅과 유일한 연구 이해하기 대량 슈팅과 유일한 연구 이해하기 대량 슈팅과 유일한 연구 이해하기 안으로 들어가는 유일한 연구 오직 유일한 연구 미국 유일의 연구 미국 미국 사람들 미국의 희망 미국이 그 희망을 미국의 희망은 그것의 운전 희망은 그것을 운전한다 그들이 희망하는 대화 그들이 희망을 가지고 회심하고 그들이 희망하는 것은 대화와 예방입니다 회화 및 예방

회화 및 예방 [음악] [음악] [MUSIC] >> [MUSIC] >> ALL [MUSIC] >> ALL OF [MUSIC] >> ALL OF A [MUSIC] >> 전체 소동 [MUSIC] >> 모두 불행한 당신 [MUSIC] >> 불행의 모든 ​​것 [MUSIC] >> 모든 것이 암울 해 >> 갑작스러운 모든 것은 당신이 좋아합니다 >> 갑작스러운 모든 것은 당신과 같습니다 >> 갑작스러운 모든 것은 당신이 듣고 싶어합니다

>> 갑작스러운 모든 것은 당신이 듣는 것처럼, >> 갑작스러운 모든 것은 당신이 BANG, BANG, >> 갑작스러운 모든 것은 강간, 강타, 총소리를 듣는 것과 같습니다 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 >> 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 >> 우리 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다

>> 우리 그냥 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 >> 우리는 단지 열심히 노력했다 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 >> 우리는 단지 노력했다 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다

>> 우리는 단지 얻으려고 노력했다 너는 뱅, 뱅, 총소리를 들었다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다

>> >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리 그냥 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리는 단지 열심히 노력했다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다

>> 우리는 단지 노력했다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리는 단지 노력했다 >> 우리는 그냥 나가기로했습니다 >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다

>> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> 리포터 : >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> 리포터 : HOW >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다

>> 리포터 : 어떻게 됐어? >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> Reporter : 어떻게 되었습니까? >> 우리는 단호하게 협박을 시도했다 >> 취재원 : 우리는 어떻게 도착 했습니까? >> 취재원 : 우리는 어떻게 도착 했습니까? >> 취재원 : 우리는 어떻게 여기에 도착 했습니까? >> 리포터 : 우리는 어떻게 여기에 도착 했습니까? >> 기자 : 우리는 어떻게 여기에 도착 했습니까? >> 취재원 : 우리는 여기에 어떻게 왔을 까, 다른 공공 장소 >> 기자 : 우리는 여기에 어떻게 왔을 까, 다른 공공 장소는 여기, 다른 공공 장소 여기, 다른 공중 장소 여기, 다른 공공 장소에 여기, 다른 대중은 경이의 사이트에 둡니다 여기, 다른 공중은 경적의 위치에 놓고 여기, 다른 대중은 경이와 불투명 한 사이트를 배치합니다 고독하고 색안경 된 사이트

고독하고 색안경 된 사이트 언제 고독하고 색안경 된 사이트 때 고독하고 색안경 된 사이트 언제 뉴스 고독하고 색안경 된 사이트 언제 뉴스에 경고합니까? 고독하고 색안경 된 사이트

뉴스가 경고 할 때 고독하고 색안경 된 사이트 뉴스에서 경고하지 않는 경우 뉴스에서 경고하지 않는 경우 뉴스에서 경고하지 않을 때 뉴스가 경고한다면 언제나 미국을 비난하지 마십시오 USSURPRISE USSURPRISE 우리 USSURPRISE

우리는하지 않는다 USSURPRISE 우리는 가지 않는다 USSURPRISE 우리는 가지 않는다

USSURPRISE 우리는 한 주에 가지 않는다 USSURPRISE 우리는 둘 사이를 지키지 않는다 USSURPRISE

우리는 질량 사이의 한 주간 이동하지 마십시오 우리는 질량 사이의 한 주간 이동하지 마십시오 우리는 대량 슈팅 사이에서 한 주간 지내지 마십시오 우리는 대량 살상 무기보다 더 안 걸립니다 더 많은 쏴

더 많은 쏴 >> 더 많은 쏴 >> IT 더 많은 쏴 >> 그것은 더 많은 쏴 >> 그것을 얻고있다 더 많은 쏴

>> 퇴원 중, >> 퇴원 중, >> 퇴원 중, 3 회 >> 퇴원을 준비 중입니다 >> 퇴원 중, 3 ~ 2 회 >> 퇴원하고, 3 주에 3 회 2 주에 3 번 2 주에 3 번 우리 2 주에 3 번

우리는 2 주에 3 번 우리는 안으로있다 2 주에 3 번 우리는 2 주에 3 번 우리는 중류에 있습니다 2 주에 3 번

우리는 중반에 있습니다 2 주에 3 번 우리는 무엇이 중반에 있습니다 2 주에 3 번 우리는 무엇이 우리의 중반에 있습니다

우리는 무엇이 우리의 중반에 있습니다 우리는 우리가 무엇을 부르는 지 중반에있다 우리는 우리가 무엇을 부르는 지 중반에 있습니다 우리는 무엇이 우리가 클러스터라고 부르는 지 중반에 있습니다 클러스터에 전화하십시오

클러스터에 전화하십시오 당신 클러스터에 전화하십시오 너는 해 봤어 클러스터에 전화하십시오 너는해야한다

클러스터에 전화하십시오 너는 배워야 해 클러스터에 전화하십시오 너는 너 자신을 알아야 해 클러스터에 전화하십시오

당신은 자신을 기억해야합니다 당신은 자신을 기억해야합니다 너는 머무를 때마다 자신을 떠올려 야한다 너는 나 자신을 내버려두고 외딴 곳에 머물러 있어야한다 너는 나 자신을 기억해야한다

당신은 스스로에게 잊혀지지 않는 채로 머물러 있어야합니다 지켜봐주십시오 지켜봐주십시오 >> 지켜봐주십시오 >> 리포터 : 지켜봐주십시오

>> 리포터 : THE 지켜봐주십시오 >> 리포터 : 의사, >> 리포터 : 의사, >> 취재원 : 의사, 형사 >> 취재원 : 의사, 형사 사법 >> 취재원 : 형사 재판관 >> 취재원 : 의사, 형사 재판관 및 형사 사법 재판관과 형사 사법관과 심리학자 형사 재판관과 심리 치료사 형사 재판관과 심리학자 초점 형사 사법 재판관과 심리학자의 초점 심리학자 포커스 심리학자는 피해자에 집중합니다 피해자 피해자 >> 피해자

>> 독서 피해자 >> 독서 과제 피해자 >> 그들의 이야기 읽기, >> 그들의 이야기 읽기, >> 그들의 이야기를 읽고,보고 >> 자신의 이야기 읽기, AT at LOOKING AT >> 그들의 이야기를 읽고, 그곳을 바라 보아라 >> 그들의 이야기를 읽고, 각자의 얼굴을보고 그들의 얼굴을 보아라

그들의 얼굴을 보아라 >> 그들의 얼굴을 보아라 >> 리포터 : 그들의 얼굴을 보아라 >> 리포터 : THE 그들의 얼굴을 보아라 >> 리포터 : 영감 >> 리포터 : 영감 >> 리포터 : 영감 >> 리포터 : A에 대한 영감 >> 리포터 : 첫 번째에 대한 영감 >> 리포터 : 첫 번째에 대한 영감 >> 리포터 : 그 첫 번째에 대한 영감 >> 기자 : 그 종류의 첫 번째 영감 >> 리포터 : 첫 번째 종류의 데이터에 대한 영감 그 종류의 첫 번째 데이터 용 첫 번째 종류의 데이터베이스 용 첫 번째 종류의 데이터베이스 용 매스를위한 최초의 KIND 데이터베이스 대량 살상 무기를위한 최초의 데이터베이스 대량 살인자를위한 최초의 종류의 데이터베이스 생성 대량 사냥꾼을위한 기본 생성 매 사냥꾼을위한 기본 제작 여기에 바로 제작 된 대량 살상 무기를위한 기본 여기에 바로 제작 된 대량 사냥꾼을위한 기본 HAMLIN에서 바로 제작 한 대량 살상 무기 용베이스 함림 대학교 바로 앞에서 제작 한 대량 사냥꾼을위한 기본 함림 대학교 바로 여기 함림 대학교 바로 옆에서 함림 대학교 바로 옆에있는 권리 함림 대학교 카운타와 함께 여기에 있습니다

함림 대학교 바로 옆에있는 카운터 코너 함림 대학교에서 카운터 파트와 함림 대학교에서 카운터 파트와 A 함림 대학교에 카운터 파트와 팀이있는 권리가 있습니다 카운터와 팀이있는 팀 카운터 파트와 팀과 함께 카운슬러와 학생 팀과 함께 카운슬러와 학생 연구원 팀과 함께 카운슬러와 학생 연구원 팀과 함께 – FRP 카운슬러와 학생 연구원 팀과 함께 학생 연구원의 학생 연구원의 이름 – 이름 학생 연구원의 – 이름과 학생 연구원의 이름과 범죄에 관한 정보 학생 연구원의 이름과 범죄 학생 연구원 – 155의 이름과 범죄 155의 이름과 범죄 155 명의 사격 인의 이름과 범죄 155 명의 사상자의 이름과 범죄 155 명의 총격 사건의 이름과 범죄 과거의 155 명의 사기꾼의 이름과 범죄 지난 50 년 동안 155 명의 사기꾼의 이름과 범죄 지난 50 년 동안 155 명의 수의사의 이름과 범죄 지난 50 년 동안의 총격 사건 지난 50 년 동안의 총격 사건 지난 50 년 동안의 총격 사건 지난 50 년 동안의 사상자가 지난 50 년 동안의 사상자가 코딩되고 범주화됩니다 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다 >> 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다

>> 너 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다 >> 당신은 본다 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다 >> 당신은 폭력을 봅니다 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다

>> 너는 폭력이 생겼다 코드화되어 있으며 범주화되어 있습니다 >> 폭력 사태가 일어난다 >> 폭력 사태가 일어난다 >> 폭력 사태가 발생했을 때 >> 사람들은 폭력 사태가 계속된다

>> 사람이 없을 때 폭력은 계속된다 >> 사람들이 없을 때는 폭력 사태가 일어난다 >> 사람들은 믿을 수 없을 때 폭력이 생기고 있습니다 사람들은 믿을 수 없을 때 사람들은 믿을 수 없을 때

>> 사람들은 믿을 수 없을 때 >> 리포터 : 사람들은 믿을 수 없을 때 >> 리포터 : IT 사람들은 믿을 수 없을 때 >> 취재원 : IT 검색 사람들은 믿을 수 없을 때 >> 취재원 : IT 검색 >> 취재원 : IT 검색 >> 취재원 : 일반적인 검색 >> Reporter : 일반적인 알리미를 검색합니다

일반적인 ALIES 일반적인 ALIES >> 일반적인 ALIES >> 리포터 : 일반적인 ALIES >> 리포터 : 아무거나, 일반적인 ALIES

>> 취재원 : 아무거나, 신뢰하십시오, >> 취재원 : 아무거나, 신뢰하십시오, >> 취재원 : 아무것도, 신뢰, 가족 >> 리포터 : 아무것도, 신뢰, 가족 역학 가족 역 동성 가족 역 동성 그만큼 가족 역 동성 링크 가족 역 동성

링크 피터슨 가족 역 동성 링크 피터슨은 가족 역 동성 연결 피터슨이 검색 중입니다 연결 피터슨이 검색 중입니다 LINK PETERSON이 (가) 검색 중입니다

에 대한 에 대한 >> 에 대한 >> 하나 에 대한 >> ONE BIG 에 대한

>> 하나의 큰 발견 에 대한 >> 하나의 큰 발견 에 대한 >> 하나의 큰 발견 에 대한 >> 하나의 큰 발견은 없었습니다 >> 하나의 큰 발견은 없었습니다

>> 하나의 큰 발견은 패턴이 없습니다 무늬 무늬 그래서 무늬 SO – 무늬

그래서 무늬 그대로 – 그대로 무늬 SO – 연구원으로서 무늬 SO – 연구원 IT 무늬 그래서 – 연구원은 그래서 – 연구원은 그래서 – 연구원이 해고 당하고 있기 때문에

실종 실종 뭐 실종 무엇 우리 실종 우리가 뭘했는지 실종

우리가 찾은 것 실종 우리가 찾은 것 실종 우리가 뭘 찾았는지 실종 우리가 뭘 찾았는지 우리가 뭘 찾았는지 우리가 뭘 찾았는지는 숫자 였어 우리가 뭘 찾았는지는 우리가 뭘 발견했는지는 위험의 수 우리가 발견 한 것은 위험 요소의 수 우리가 발견 한 것은 위험 요소가 많은 사람들이었습니다

피고용인의 수 사람들이 가졌던 위험 요소의 수 사람들이 가졌던 위험 요소의 수 위험에 처한 사람들의 수 사람들이 일관성이 있었던 위험 요소의 수 그럴 수 있었다 그럴 수 있었다 그 그럴 수 있었다 그것은 그 그럴 수 있었다

그것은 컸다 그럴 수 있었다 그렇지 않다는 것 그럴 수 있었다 그것만이 아니다 그럴 수 있었다

그것은 단지 정신적이지 않다는 것이다 그것은 단지 정신적이지 않다는 것이다 그것은 단지 정신적 어려움이 아니라는 것입니다 그것은 단지 정신적으로 열악한 것이 아니며, 또는 그저 정신적 인 힘이 아니 었는지 아니면 그냥 정신적 인 힘이 아니 었는지 그것은 단지 정신적 인 문제가 아니 었습니다 그것은 정신적 인 문제가 아니라 단지 존재하지 않는다는 것입니다

통증, 또는 단지하지 않는 당연히, 또는 불평하지 말라 보통, 또는 단지 불평을하지 않거나 부끄러움, 또는 단지 부 풀리지 않거나 부끄러움, 또는 단지 불평하거나 경쾌하지 않은 당황 스럽거나 경이로운 외설적 인 어린이 또는 외톨이 어린이 외설물이거나 그저 정통 어린이 용품 당황 스럽거나 참으로 충격적인 어린이 부르짖거나 저조한 천적으로 희생 된 어린이 당황한 천부적 인 어린 시절의 어린이 어린이가 저조한 어린이가 그 일을 천천히 만들어 냈습니다 어린이는 그 일을 천천히 구축했습니다 어린이는 시간이 지남에 따라 천천히 만들어졌습니다 시간이 지남

시간이 지남 그때 시간이 지남 그 다음 거기 시간이 지남 그럼 거기 있었어 시간이 지남 그때는 보통 사용했습니다

시간이 지남 그 때 일반적으로 종류가있었습니다 시간이 지남 그런데 일반적으로 그런데 일반적으로 그럼 거기는 보통 A의 종류 였어 그렇다면 흔히 트리거의 종류가있었습니다 트리거

트리거 그래서 트리거 그래서 만약 트리거 그렇다면 IT 트리거 만약 그렇다면 트리거

그렇게되면 그것은 트리거 그래서 그것은 깨진 경우 트리거 그래서 깨진다면 트리거 그렇게되면 그것은 깨 졌거나 그렇게되면 그것은 깨 졌거나 IT 부서가 파손되었거나 손실 된 경우 IT 부서가 파손되었거나 손실 된 경우 IT 부서가 파산하거나 직업을 잃은 경우 IT 부서가 파산하거나 직업을 잃은 경우 그렇게되면 IT 부서가 파산했거나 직장을 잃은 경우 그렇게되면 그것은 휴식을 취하거나 그 일을 잃었거나 구실을하거나 잃는 것 직업을 잃거나 그걸 푸시 한 것 직업을 잃거나 누군가를 밀어 넣은 것 직업을 잃거나 다른 사람을 밀어 넣은 것 구덩이를 잃거나 다른 사람을 밀어 넣은 것 가장자리에서 누군가를 밀어 붙인 물건이나 물건을 잃어 버리는 것 가장자리에서 누군가를 밀어 넣었습니다

가장자리에서 누군가를 밀어 넣었습니다 >> 가장자리에서 누군가를 밀어 넣었습니다 >> 리포터 : 가장자리에서 누군가를 밀어 넣었습니다 >> 리포터 : ONE 가장자리에서 누군가를 밀어 넣었습니다 >> 리포터 : 하나의 의상 >> 리포터 : 하나의 의상 >> 리포터 : 한 대의 사수꾼 >> 리포터 : 한 대의 범인이 있습니다

>> 리포터 : 한 대의 사수꾼이 있습니다 >> 리포터 : 자살 용의자 1 대는 자살 중입니다 슈터는 자살 환자입니다 사수는 자살 전부터 나온다 슈터는 계획하기 전에 자살하는 사람보다 낫습니다

사기는 계획하기 전에 자살하는 것입니다 주사기는 매사를 계획하기 전에 자살을 한 것입니다 매사를 계획하기 전에 매사를 계획하기 전에 >> 매사를 계획하기 전에

>> SORT 매사를 계획하기 전에 >> 중대 매사를 계획하기 전에 >> SORT OF ANGRY 매사를 계획하기 전에 >> 분노의 집합 >> 분노의 집합

>> 분노의 집합 다른 >> 분노의 집합 다른 발견 >> 분노의 집합 다른 방법 찾기 >> 분노의 집합 다른 일반적인 발견 방법 다른 일반적인 발견 방법 다른 일반적인 발견 방법 일반적인 군사 서비스가 어떻게 다른지 알아 내기 다른 일반적인 서비스가 있었던 다른 방법 찾기 다른 일반적인 서비스가 있었던 다른 방법 찾기 군대 서비스가 시작되었습니다

누군가의 군대 서비스 밀리터리 서비스는 누군가의 배경에있었습니다 누군가의 배경 누군가의 배경 그 누군가의 배경 그건 누군가의 배경

그게 누군가의 배경 그 사건은 누군가의 배경 그 사건은 누군가의 배경 그 사건은 그 사건은 총격 사건에 그 사건이 있었어 오늘이 사건의 사건이었습니다

오늘도 그 사건을 다시 겪었습니다 오늘 다시 촬영하십시오 오늘 다시 촬영하십시오 >> 오늘 다시 촬영하십시오 >> 리포터 : 오늘 다시 촬영하십시오

>> 취재원 : 그리고 오늘 다시 촬영하십시오 >> 리포터 : AND SADLY 오늘 다시 촬영하십시오 >> 취재원 : AND SADLY A 오늘 다시 촬영하십시오 >> 리포터 : AND LADY LIST >> 리포터 : AND LADY LIST >> 취재원 : 그리고 아쉽게도 >> 취재원 : 그리고 어쩔 수없는 사건들 >> 취재원 : 그리고 필연적으로 서류 정리 목록 >> 취재원 : 그리고 제기 된 사례 목록을 슬프게도 >> 취재원 : 그리고 필사적으로 사건의 명부 작성 >> 취재원 : 그리고 그 사건을 피할 수없는 >> 취재원 : 데이터에 필적하는 사건 목록 데이터를 필싱하는 경우 데이터베이스에서 필링하는 경우, 데이터베이스에서 필링하는 경우, 대답 데이터베이스에서 필연적 인 사건, 응답자 수 데이터베이스에서 필연적 인 경우, 데이터베이스에 필적하는 사건들에 대한 답변은 여전히있을 수 있습니다 데이터베이스에 쌓여있는 경우, 답변이 계속 누출 될 수 있습니다

기본, 답변은 계속 거짓말 할 수 있습니다 기본, 응답은이 안에 아직도 있을지도 모른다 BASE, ANSWERS는이 페이지에 계속있을 수 있습니다 이 페이지 이 페이지 에이 이 페이지

새로운 이 페이지 새로운 $ 300,000 이 페이지 새로운 $ 300,000 교부금 이 페이지 새로운 300,000 달러 보조금 이 페이지 새로운 $ 300,000의 교부금 새로운 $ 300,000의 교부금 새로운 $ 300,000 보조금 새로운 $ 300,000 보조금 사법부로부터 새로운 30 만 달러의 교부금 법무부로부터 새로운 30 만 달러의 교부금 법무부와 법과학과가 허용한다

법무부와 그녀를 허용합니다 법과학과가 그녀를 허용 할 것입니다 사법부와 그녀는 피어를 허용 할 것입니다 법무부와 그녀의 피어를 허용합니다 법무부와 그녀에게 피어를 허용합니다

그녀에게 피어를 허용하십시오 그녀를 자신의 몫으로 허용하십시오 피고의 마음에 들게하십시오 피고의 마음에 자신을 허용하십시오 그녀는 슈터들의 마음에 들게하십시오

사냥꾼의 광기 사냥꾼의 광기 >> 사냥꾼의 광기 >> 우리 사냥꾼의 광기 >> 우리는 가지고있다

사냥꾼의 광기 >> 우리는 자금을 가지고 있습니다 사냥꾼의 광기 >> 우리는 자금을 제공하고 있습니다 사냥꾼의 광기

>> 우리는 갈 준비가되어 있습니다 사냥꾼의 광기 >> 우리는 돈을 벌기 위해 노력하고 있습니다 >> 우리는 돈을 벌기 위해 노력하고 있습니다 >> 우리는 가서 인터뷰를해야합니다

>> 우리는 가서 인터뷰를해야합니다 5 >> 우리는 5MASS로 이동하여 인터뷰를했습니다 >> 우리는 5MASS SHOOTERS로 가서 인터뷰를 할 수 있습니다 >> 우리는 그곳으로 가서 인터뷰 5 펀치 인터뷰 5 그 대 사격꾼 인터뷰 5 대단한 사수 인터뷰 한 5 명의 대 사기꾼 인터뷰 한 5 명의 대량 사격꾼과 인터뷰 5 개가 준비되고 진행되는 대형 슈터 인터뷰 및 준비중인 5 명의 대량 사수 ENCARSERATED 및 GOINGING ENCARSERATED 및 THE GOINGING THE 키우고 공동체로 나아갑니다 키우고 공동체로 나아가고 공동체 및 공동체와 면담 공동체와 면담하는 사람들 공동체 및 면담중인 사람들 공동체 안에있는 공동체와 면밀한 관찰 인터뷰하는 사람들 커뮤니티에서 인터뷰하는 사람들 커뮤니티

커뮤니티 당신 커뮤니티 너는 해 봤어 커뮤니티 너는해야한다

커뮤니티 이래야 되 커뮤니티 너는해야만한다 커뮤니티 너는해야만한다

커뮤니티 너는 들려야 만 해 너는 들려야 만 해 너는 들으려고 할거야 당신은 이야기를 듣기를 원할 것입니다

이야기 이야기 그것 이야기 그것은 이야기 그것은 어렵다 이야기

그것은 힘들다 이야기 일부러 가끔 힘들다 이야기 가끔씩 그렇기 때문에 힘들다

가끔씩 그렇기 때문에 힘들다 때론 IT 소리가 나기 때문에 힘들다 IT가 싫어하기 때문에 가끔은 힘들어요 때론 IT 소리가 들리므로 가벼운 편입니다 당신이 좋아하는 소리 때문에 가끔은 힘들어요

당신이 인내하는 것처럼 때때로 소리가납니다 너는 인내심을 자극하는 소리 너는 사람을 인간으로 만드는 소리 너는 사람을 인간으로 만든 것처럼 들린다 네가 낳은 사람을 인간처럼 만든 것 같은데 너 한테 그런것 같았던 인간들이있어 무언가를 무서워했던 인류가 당신처럼 들린다

엄청 무언가가 된 사람들 엄청난 위험을 무릅 쓴 사람들 새로운 것을 막아 준 사람 엄청난 일을 한 사람들은 새로운 생명을 구하십시오 새로운 수감자를 예방하십시오 새로운 수감자를 예방하십시오 >> 새로운 수감자를 예방하십시오 >> 나 새로운 수감자를 예방하십시오

>> 나는 물었다 새로운 수감자를 예방하십시오 >> 나는 그녀에게 물었다 새로운 수감자를 예방하십시오 >> 나는 그녀에 대해 물었다

새로운 수감자를 예방하십시오 >> 나는 남자에 대해 물었다 새로운 수감자를 예방하십시오 >> 나는 남자에 관해서 물었다 >> 나는 남자에 관해서 물었다

>> 나는 그에게 남자에 관해서 여자에게 물었다 >> 나는 남자, 여자, 여자 모두에게 그 사실을 물었다 >> 나는 남자, 여자 모두에게 여자를 물었다 >> 나는 그녀에게 남자에 관해서 여자에게 물었다 모든 남자들은 >> 나는 그에게 남자에 관해 여자에게 묻고, 모든 남자들에게는 >> 나는 남자에 대해 여자에게, 모든 남자들에게 데이터를 요구했다

>> 나는 여자에 대한 남자의 요구, 데이터베이스에있는 모든 남자의 요구 여자, 데이타베이스의 모든 남자들 여자, 데이타베이스의 모든 남자들 여자, 데이타베이스에있는 모든 남자들하지만 3 여자, 데이타베이스의 모든 남자지만 3 명의 여자, 여자, 데이타베이스의 모든 남자지만 3 명의 여자, 60 % 여자, 데이터베이스의 모든 남자하지만 3 명의 여자, 60 %의 흰색, 여자, 데이타베이스의 모든 남자지만 3 명의 여자, 60 %의 흰색, 그리고 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 그러나 세 여자, 60 % 화이트, 그리고 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 자료 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 자료 기초 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 자료 기초는 의지 윌 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 자료 기초는 일 것이다 그러나 3 명의 여자, 60 % 백색 및 자료 기초는 계시 될 것이다 데이터베이스가 공개됩니다 데이터베이스가 공개됩니다 데이터베이스는 데이터베이스는 대중에게 공개 될 것이다 데이터베이스는 공개 토론회에 공개 될 것입니다 데이터베이스는 대중들에게 공개 될 예정이다

데이터베이스는 대중 앞에서 공개 될 것입니다 대중 앞날에 사건 발생시 대중에게 미리 알려주세요 행사 행사 그만큼 행사

희망 행사 희망은 행사 희망은 그 것이다 행사 희망은 그 것이다

행사 희망은 그것이 행사 희망은 그것으로 변합니다 희망은 그것으로 변합니다 희망은 그것으로 변합니다

희망은 대중이 공공에 도달했다는 것을 의미합니다 희망은 대중 웹으로 향한다는 것입니다 희망은 공공 웹 사이트로 이동한다는 것입니다 희망은 그것이 공공 웹 사이트로 희망은 사람들이 공공 웹 사이트로 이동한다는 것입니다 PEOPLE 웹 사이트 사람들이 할 수있는 공공 웹 사이트 사람들이 제출할 수있는 공공 웹 사이트 사람들이 정보를 제출할 수있는 공공 웹 사이트 사람들이 정보를 제출할 수있는 공공 웹 사이트 사람들이 정보를 보내고받을 수있는 공공 웹 사이트 사람들이 정보를 제출하고 A 할 수있는 공공 웹 사이트 정보를 보내고받을 수 있습니다

정보를 보내고 자원이 될 수 있습니다 정보를 보내고 자원이 될 수 있습니다 정보를 보내고 정신적으로 도움이 될 수 있습니다 정신 건강을위한 정보를 보내고받을 수 있습니다 정신 건강을위한 정보를 보내고받을 수 있습니다

정신 건강을위한 자원 정신 건강을위한 정부, 정부를위한 정신 건강을위한 자원 법정 정신 건강을위한 자원 정부, 로임 커스 정부, 로임 커스 >> 정부, 로임 커스 >> 나 정부, 로임 커스

>> 나는 해 쳤다 정부, 로임 커스 >> 나는 생각하고 있었다 정부, 로임 커스 >> 나는 생각하고 있었다

정부, 로임 커스 >> 나는 그녀에 대해 생각하고있었습니다 정부, 로임 커스 >> 나는 그녀, 그녀에 대해 생각하고 있었다 >> 나는 그녀, 그녀에 대해 생각하고 있었다

>> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 우리는 특색 지었다 >> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 우리는 그녀의 특색을 지었다 >> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 그녀는 >> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 그녀는 그녀와 그녀를 특징으로했습니다 >> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 우리는 그녀와 그녀의 작품을 특색으로 삼았습니다 >> 나는 그녀에 대해 생각하고 있었고, 그녀는 그녀의 특징을 잘 알고있었습니다

특색 지어진 그녀와 그녀의 작업 특색 지어진 그녀와 그녀의 일은 특색 지어진 그녀와 그녀의 작업은 쇼에서 이전에 그녀와 그녀의 작품을 특색으로 삼았습니다 전에 쇼 전에 쇼 나는 전에 쇼 나는 ~이었다 전에 쇼

나는 생각했다 전에 쇼 나는 생각났다 전에 쇼 나는 생각났다

전에 쇼 나는 하나 같이 생각했다 전에 쇼 나는 – 하나의 생각으로 생각했다 전에 쇼

나는 – 하나의 생각으로 생각했다 나는 – 하나의 생각으로 생각했다 나는 마지막 순간부터 생각하고 있었다 나는 마지막 순간 중 하나라고 생각했다 나는 마지막 순간들 중 하나로서 생각했다

나는 내가 생각한 마지막 시간 중 하나라고 생각했다 나는 생각했던 것처럼 마지막 순간 중 하나라고 생각했다 나는 마지막 순간 중 하나 인 것처럼 생각했다 나는 지난 시간 중 하나, 내가 생각 나게하는 것처럼 생각했다 마지막 시간 나는 그녀, 1 살 마지막 시절, 나는 그녀에게 한 가지를했다

마지막 순간 나는 그녀와 하나, 마지막으로 한 번 만났던 마지막 시간 마지막으로 한 번 만났던 마지막 시간 마지막으로 한 번 만났던 마지막 시간 마지막으로 한 번 만났던 마지막 시간 중 하나 마지막 대량 살육에 관한 정보 마지막으로 일어난 대대적 인 총격 사건 그 당시에 있었던 대대적 인 총격 사건 마지막 대량 살상 무기에 대해서 그것은 약혼에 관한 것이 었습니다

비천한 것에 대해 비천한 것에 대해 뭐 비천한 것에 대해 무슨 일이야 비천한 것에 대해 발생 원인 비천한 것에 대해

미국에 어떤 영향을 미치는지 미국에 어떤 영향을 미치는지 미국에 어떤 영향을 미치는지 이 미국에 어떤 영향을 미치는지 오늘 아침 미국에 어떤 영향을 미치는지

이 아침에 미국에 어떤 영향을 미치는지 이 두 번째 달 이니셜 미국에 어떤 영향을 미치는지 제 2의 가장 절절한 아침 제 2의 가장 절절한 아침 이 두 번째 가장 큰 충격 이 두 번째 가장 충격적인 순간 이 두 번째 가장 충격적 인 순간 이 순간 제 2의 가장 큰 충격 이 책은 내가 읽은 것 중 가장 두 번째로 충격적이다 내가 읽은 그 충격 내가 읽은 후에 충격을 가라 내가 무엇을 읽었는지 깨우 치라

내가 무슨 일을 저지른 후에 읽을 수있는 충격 내가 무엇을했는지 깨닫고 내가 수천 명의 사람들에게 일어난 일을 읽은 후에 그 충격을 수천 명의 사람들이 발생한 후에 수십억 오크에서 일어난 일 이후 수족관 오크에서 있었던 일이 끝나고 수족관 오크에서 있었던 일이 바로 그 후 수족관 오크에서 있었던 일이 그것이 수세기 오크에서 있었던 일이 그것이 수세기 오크에서 있었던 일이 그것이 아니었던 후에 수세기 오크에서 있었던 일이 내 것이 아니라고 오크스가 내 것이 아니란거야 오크스는 그게 전부가 아니란거야? 오크스가 내 바지가 아니란거야? 오크스가 내 모든 트위터 피드가 아니란거야 전체 트위터 피드 전체 트위터 피드 아니 전체 트위터 피드

그다지 중요하지 않은 전체 트위터 피드 아무리 전체 트위터 피드 메인이 아닌 전체 트위터 피드 주 대상이 아닙니다 주 대상이 아닙니다

주 대상이 아닙니다 그것 주 대상이 아닙니다 IT WAS 주 대상이 아닙니다 그렇지 않았다 주 대상이 아닙니다

그것은 위와 같지 않다 주 대상이 아닙니다 위에는 없었습니다 주 대상이 아닙니다 그것은 위의 마스트 위에 없었습니다

주 대상이 아닙니다 그것은 위대한 이야기를 위주로하지 않았습니다 그것은 위대한 이야기를 위주로하지 않았습니다 그것은 위의 이야기를 위에 올려 놓지 않았습니다 많은 사람들이 마스트 스토리를 앞세웠습니다

그것은 많은 신문의 위대한 이야기를 위주로하지 않았습니다 많은 신문에 많은 신문에 그것 많은 신문에 IT WAS 많은 신문에

IT는 많은 신문에 그것은 두 번째였습니다 많은 신문에 그것은 두 번째 이야기였습니다 그것은 두 번째 이야기였습니다

그것은 두 번째 이야기였습니다 >> 그것은 두 번째 이야기였습니다 >> 그것은 두 번째 이야기였습니다 >> 뉴스 그것은 두 번째 이야기였습니다 >> 뉴스 사이클 그것은 두 번째 이야기였습니다

>> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 13 >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다

>> 13 사람들, >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 13 명, 12 명 >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 13 명, 12 명 포함 >> 뉴스 사이클이 이미지화되었습니다 >> 13 사람, 12 사람 포함 >> 13 사람, 12 사람 포함 >> 13 명의 사람들, 12 명의 군인, >> 13 명, 군인 포함 12 명, 10 명 >> 13 명의 사람들, 12 명의 군인, 10 년 포함 >> 13 명, 총기를 포함한 12 명, 10 년 전 >> 13 명, 총기를 포함한 12 명, 10 년 전 >> 13 명, 12 명은 군인, 10 년은 될 것입니다 군인, 10 년 전 군인, 10 년 동안 GUNMAN, 10 년 동안 그만 두었습니다

GUNMAN, 10 년 동안 멈춘 뉴스가 있습니다 GUNMAN, 10 년 동안 뉴스가 끊어졌습니다 GUNMAN, 10 년 동안 IT 업계에서 중단 된 소식 GUNMAN, 10 년 동안 추적당한 뉴스가 끊어졌습니다 그 흔적 속에서 멈춘 뉴스 그 흔적에 멈춘 뉴스 그 소식에 멈춘 뉴스 중지 된 뉴스의 모든 트랙 우리 모두의 흔적 속에서 멈춘 뉴스 우리가 원하는 모든 것들이 멈춘 뉴스 우리가 원하는 모든 것들이 멈춘 뉴스 우리가해야 할 모든 것들이 정지 된 뉴스입니다 우리가 말한 모든 것 그게 우리가 얘기해야 할 모든 것입니다

약 약 >> 약 >> 지금 약 >> 우리는 지금 약

>> 우리가 움직였다 약 >> 이제 우리가 움직였다 약 >> 지금 우리는 몇 가지로 움직였습니다

>> 지금 우리는 몇 가지로 움직였습니다 >> 지금 우리는 여러 가지 이야기로 움직였습니다 >> 지금 우리는 여러 가지 이야기들을 움직였습니다 >> 지금 우리는 우리의 여러 이야기에 움직였습니다 >> 지금 우리는 우리의 피드에 대해 여러 가지 이야기로 움직였습니다

>> 지금 우리는 우리의 피드에 대해 여러 가지 이야기를 옮겼습니다 >> 지금 우리는 우리의 급식에 대해 여러 가지 이야기로 움직였습니다 우리의 급식 및 무엇에 관한 이야기 우리의 급식에 관한 이야기와 그렇지 않은 것 아니 아니

머무르다 아니 머물러있어, 아니 계속 가만히있어, 응? 계속 가만히있어, 응? 계속 가만히있어, 응? >> 계속 가만히있어, 응? >> 예 >> 예 >> 예

전혀 전혀 전혀 >>> 전혀 >>> IT 전혀

>>> IT WAS 전혀 >>> IT는 대학이었습니다 전혀 >>> IT 대학 칼리지 전혀 >>> 대학에서 밤을 보냈습니다

>>> 대학에서 밤을 보냈습니다 >>> 그것은 밤에 대학이되었습니다 >>> 그 밤에 대학에서 밤을 보냈다 >>> 그 바에서 칼리지는 밤을 보냈습니다 >>> 그 술집에서 술집은 밤에 열렸습니다

>>> 그것은 수천 오크스 (OOs)의 술집에서 밤에 열리는 대학이었습니다 수세기 오크스에있는 바, 그 수세미 오크 나무에 포장 된 그 바 수세미 오크 나무에 담긴 그 바 젊음으로 포장 된 THOUSAND 오크에있는 막대기 수족관 오크에있는 바, 젊은 사람들로 포장 된, 수족관 오크에있는 바, 젊은 사람들로 포장 됨, A 젊은 사람들과 함께 포장 젊은 사람들, 세대와 함께 포장 젊은 사람들로 포장 된 그 세대 젊은 사람들로 포장 된 그 세대 젊은 사람들로 꾸며진, 성장한 세대 성장하는 세대 성장 촉진을위한 세대 성장에 기여한 세대 배양을 배우는 세대 배리어 도어에 대해 배웠던 세대, 배리어 도어 학습, 배리어 도어 학습, 숨김 배리어 문 학습, 밑에 숨어 있음 배리어 문을 배우고, 아래에 숨어 있습니다 배리어 문을 배우고, 테이블 아래에 숨어 있습니다 배리어 문을 배우고, 테이블 아래에 숨어 있습니다 배리어 문을 배우고, 테이블 아래에 숨어 있습니다

그들 아래에 숨어있다 이 테이블에 숨어 있습니다 이 종류의 테이블에 숨어 있습니다 그 (것)들을 위해 테이블의 밑에 숨기십시오 그 (것)들의 테이블의 밑에이 종류의 슛을 숨 깁니다 그 (것)들을위한 테이블의 밑에는이 종류의 사격이 숨어 있습니다

이 종류의 슈팅 이러한 종류의 사격은 불가능합니다 이런 종류의 슈팅은하지 못했습니다 이러한 종류의 사격은 희귀하지 않았습니다 희귀물이 아닙니다 희귀물이 아닙니다

>> 희귀물이 아닙니다 >> 슈팅 희귀물이 아닙니다 >> 촬영 후 희귀물이 아닙니다 >> 슈팅 후 슈팅 >> 슈팅 후 슈팅 >> 촬영 후 촬영 >> 슈팅 이후에 슈팅하기 >> 사격 후 사격 >> 사격 후 사격 >> 사격 후 사격 후 사격 총격 후 그것은 손상됩니다

총격 후 그것은 손상됩니다 만약 총격 후 그것은 손상됩니다 그 경우 총격 후 그것은 손상됩니다 IT가 할 수있는 경우 총격 후 그것은 손상됩니다 그것이 가능한 경우 총격 후 그것은 손상됩니다

거기에있을 수있는 경우 총격 후 그것은 손상됩니다 IT가 그것을 가능하게 할 수 있다면 총격 후 그것은 손상됩니다 IT가 그럴 수있는 경우 IT가 그럴 수있는 경우 IT가 정의 할 수있는 경우 IT가 정의 할 수있는 경우 그것이 정의적으로 일어날 수있는 곳이 있다면 여기에 정의되어 있습니다 여기에 정의되어 있습니다

나는 여기에 정의되어 있습니다 나는 느낀다 여기에 정의되어 있습니다 나는 좋아한다 여기에 정의되어 있습니다

나는 그것을 좋아한다 여기에 정의되어 있습니다 나는 그 것처럼 느낀다 여기에 정의되어 있습니다 나는 그렇게 느낀다

여기에 정의되어 있습니다 나는 그 것처럼 느껴진다 나는 그 것처럼 느껴진다 나는 미국인처럼 느껴진다 나는 그것이 미국 문화에 있다고 생각합니다

AMERICAN CULTURE AMERICAN CULTURE >> AMERICAN CULTURE >> AND AMERICAN CULTURE >> AND AMERICAN CULTURE

>> 우리는 AMERICAN CULTURE >> 그리고 우리는 가고있다 AMERICAN CULTURE >> 그리고 우리는 가고있다 AMERICAN CULTURE

>> 그리고 우리는 얘기를 나눌거야 >> 그리고 우리는 얘기를 나눌거야 >> 그리고 우리는 이야기를 나눌 것입니다 >> 그리고 우리는 그것에 대해 이야기하려고합니다 >> 그리고 우리는 그 이야기에 대해 이야기하려고합니다

>> 그리고 우리는 그 내일 밤에 대해 이야기하려고합니다 >> 그리고 우리는 그날 밤에 내일 밤에 얘기 할 것입니다 >> 그리고 우리는 그날 밤에 내일 밤에 얘기 할 것입니다 그날 밤의 밤에 대해 그날 밤 특별 행사에 대해 그 특별한 밤에 내일 밤에 대해 그 특별한 밤에 내일 밤에 대해 케르 케어에 관한 특별 일정에 대해 내일 밤에 대해 오늘 밤 케럴 11의 특별한 날에 대한 밤 오늘 밤 케럴 11 뉴스 특별 일정에 대해 케어 11 뉴스 특별 케어 11 뉴스에 특별하다 케어 11 뉴스에 대한 특별 기사 "THE BREAKING THE THE KARE 11 특별 뉴스는 "뉴스 속보" 케어 11 뉴스에 대한 특별 정보 "뉴스 속보"A KARE 11 특별 뉴스 "BREAKING NEWS"A STORY "뉴스 속보"이야기 "뉴스 속보"에 대한 이야기 "뉴스 속보" "뉴스 속보"학생의 이야기 "뉴스 속보"학생의 이야기 "뉴스 속보"학생의 이야기 그 학생에 대하여 살았던 학생 소개 이를 통해 살아온 학생들에 대하여 총을 통해 살았던 학생들에 대하여 총기 난사를 통해 살아온 학생들에 대해서

총 폭력을 통해 살았습니다 총 폭력을 통해 살았습니다 그들 총 폭력을 통해 살았습니다 그들은 총 폭력을 통해 살았습니다 그들은 가고있다 총 폭력을 통해 살았습니다

그들은 -을 할것이다 총 폭력을 통해 살았습니다 그들은 가지려고하고있다 총 폭력을 통해 살았습니다 그들은 정직하게 움직일 것입니다 그들은 정직하게 움직일 것입니다

그들은 정직하고 그들은 정직하고 신중하게 움직일 것입니다 그들은 정직하고 확실한 회심을 가지려고 노력하고 있습니다 그들은 정직하고 확실한 회화에 대해 이야기 할 것입니다 그리고 캔디드 회화에 관해서 그리고 무엇에 대한 확실한 회신 그리고 그것에 대한 엄숙한 회신 그리고 그것이 무엇에 대한 확실한 회신 그리고 그것이 무엇인지에 대한 엄숙한 회신 그와 관련하여 무엇이 있었는지에 대한 확실한 회신 그게 뭔지에 대한 그리고 엄숙한 회신 무엇을 좋아했는지 무엇을 좋아했는지 그들이했던 것과 그들은 어떠 했습니까? 그게 뭐였지? 그리고 그들은 가고있다 그게 뭔지 그리고 그들은 가고있는거야

그 사람들은 어땠는지 얘기하고있어 그 사람들은 무엇에 관해 이야기하고 있는지 이야기하고 있습니다 그들은 이야기하려고합니다 그 (것)들에 관하여 이야기하기 위하여 가고있다 그들은 그 (것)들에 관하여 말하기 위하여 가고있다 그들은 그 (것)들에 관하여 말하기 위하여 가고있다 그들은 변화를 위해 그들과 이야기하려고합니다 그들의 변화를 위해

그들의 변화를 위해 그 그들의 변화를 위해 그 특별한,

Why dApps need a decentralised database instead of using existing DB?

DApp은 분산 응용 프로그램의 약자입니다 응용 프로그램이 dApp 인 경우, 소프트웨어에서 데이터베이스로 분산되어야합니다

이러한 구성 요소에서 분권화되지 않으면 진정으로 분권화되지 않습니다 따라서 모든 dApp에는 분산 형 데이터베이스가 필요합니다

Summer of NYTD Session 02: Data Structure – National Youth in Transition Database (NYTD)

아동 학대 및 방임에 관한 국가 데이터 아카이브 NYTD의 여름에 오신 것을 환영합니다! 지난 주에 우리와 함께하지 않은 사람들을 환영합니다

다시 돌아와 주셔서 감사합니다 이 아동 학대 및 방치에 관한 국립 자료실 (National Data Archive)의 여름 훈련 세미나 시리즈입니다 우리는 코넬 대학의 번역 연구를위한 브론 펜 브레너 센터에 있습니다 그리고 여기 여름 훈련 시리즈의 개요가 있습니다 나는 실제로있을거야

오늘 세션의 발표자 인 제 이름은 Erin McCauley이고 저는 대학원 연구원입니다 Bronfenbrenner Center에서 데이터 보관소를 사용하십시오 그리고 저는이 시리즈의 호스트입니다 그래서 당신은 매주 내게 소식을 듣겠지만, 이번 주에 나는 또한 발표자가 될 것입니다 지난주 Telisa Burt와 NYTD 데이터 세트에 대한 절대적으로 훌륭한 소개가있었습니다

Tammy White NYTD 프로젝트 매니저와 NYTD 데이터 애널리스트는 아동 국에서 일했습니다 우리는 정말로 그들로부터 다른 관점을 확실히 가지고 있다는 소식을 듣고 운이 좋았습니다 그들의 소개를 듣고 정말 좋았어요 그리고 오늘은 더 많이 이야기 할 것입니다 데이터 구조에 대해 미리보기 만하면됩니다

Michael Dineen은 우리의 레지던트 NYTD 전문가가 Frank Edwards와 공동으로 다음 3 세션을 이끌 것입니다 다음 주 오늘은 데이터를 다운로드 한 다음 종류를 나타내는 방법에 대해 이야기 할 것입니다 데이터의 전체 레이아웃에 대한 정보를 얻은 다음 Michael은 다음 3 주간에 대한 껄끄 러운 부분은 일반적인 문제를 해결하는 것입니다 우리는 데이터 사용자로부터 듣습니다

그래서 나는 그 사람들이 특히 좋은 발표가되기를 기대하고 있습니다 정말 기대하고있어 이번에는 발표자가 될 것입니다 여기 내 연락처가 있습니다 정보 및이 세션에 대한 이메일을 통해 질문을 할 수있는 것은 솔직하게 무엇이든 할 수 있습니다 시리즈에 대해

그리고 오늘 여기에 대한 우리의 의제가 있습니다 그래서 나는 정확히 어떻게 우리가 데이터를 사용하려는 사람은 상당히 중요하기 때문에 데이터를 다운로드하십시오 그럼 나는 우리가 서비스와 결과 파일을 가질 수 있도록 우리의 데이터 구조에 대해서도 이야기 할 것입니다 다음으로 사용할 수있는 여분의 리소스에 대해서도 이야기 할 것입니다 우리의 데이터 아카이브는 사람들이 할 수있는 것 이상으로 데이터를 다운로드하고 사용자와 진정으로 소통하고 싶습니다

그래서 나는 우리가 너희들이 듣고 싶어하는 정말 좋은 자료들 그래서 오른쪽으로 뛰어 다니기 만하면됩니다 데이터를 다운로드하는 방법 먼저 NDACAN의 NDACAN 웹 페이지로 이동하십시오 Cornell

edu 이것은 우리의 데이터 세트에 액세스하기위한 첫 번째 단계입니다 사용자 안내서, 코드북 또는 추가 리소스 중 하나가 오늘 논의 할 예정이었습니다 우리도 몇 가지 질문에 대한 listserv에 가입하는 방법에 대한 마지막 세션 이야기하고 그래서 우리 listserv는 우리가 정보 같은 폭풍과 같은 종류를 발송하는 곳입니다 이 훈련 세미나 같은 것들에 대해서 또한 우리가 새로운 것을 가질 때 우리가 어디에 놓는 지 데이터 릴리스 그런 다음 데이터 사용자가 사용할 수있는 다른 리소스에 대해서도 이야기합니다

우리 여름 연구원 및 연구소가 있으므로 신청서가 발급 될 때 보내드립니다 그것은 listserv에 있으므로 정말 연관되어있는 것이 좋습니다 그리고 그걸 할 수 있어요 이 웹 사이트를 통해 그리고이 페이지로왔다 갔다하는 것이 었습니다

그것을 다운로드하는 방법에 관한 스크린 샷과 NDACAN 웹 사이트에 갈 때 이것은 무엇입니까? 알 겠어 데이터를 다운로드하려면 데이터 세트 탭을보아야합니다 주위에 회색 초록색 상자가 거의 없다 그러면 여기에서 세 번째 탭임을 알 수 있습니다 왼쪽에서 한 번 클릭하면 데이터 세트를 선택해야합니다

NYTD 데이터 인 오늘에 대해 이야기하면서 전환 청소년 데이터베이스를 구축했습니다 그리고 한 번 클릭하면 두 개의 영역을 클릭 할 수 있습니다 데이터 세트를 사용할 때 맨 위에는 핵심 링크가 빠른 링크로 표시되어 NYTD를 클릭 할 수 있습니다 그곳에 또한 하단의 목록 영역에서 우리는 모두 우리의 데이터 세트와 NYTD 데이터 세트가 바로 거기에 있습니다

따라서 어느 옵션이든 같은 장소로 데려다 주면 세 가지 옵션, 즉 서비스 파일이 있습니다 코호트 2에 대한 결과 및 코호트 1에 대한 결과 그리고 나서 데이터 세트 번호 거기서 NYTD를 클릭하면 여기서 끝납니다 이것은 우리 가정 기지의 종류입니다 왼쪽에 데이터 세트 번호가 있고 일대와 파일 이름이 있음을 볼 수 있습니다 및 웨이브 사양 이 프레젠테이션의 뒷부분에서 우리는 이러한 서로 다른 파일의 의미, 포함되는 내용 및 다른 데이터 구조

이 아니라면 이제 이러한 데이터 세트 중 하나를 선택하면 데이터 세트 세부 정보로 이동하게됩니다 페이지는 이렇게 보입니다 그리고 오른쪽 상단에는 링크 목록이 있습니다 그 중 하나는 데이터를 주문하는 것이고 그 데이터는 가장 상위의 데이터이므로 모든 데이터에 대해이 작업을 수행합니다 아카이브에서 다운로드하려는 파일을 선택하십시오

보내기에 대한 안내도 있습니다 데이터 집합에 대한 질문을하고 데이터 집합 목록으로 돌아갑니다 나는 여기에 그것을 묘사하지 않았다 이 페이지의 맨 아래에는 코드북과 사용자 가이드뿐만 아니라 이 데이터 세트 클러스터에 대한 서적 링크 그래서 사본을 다운로드하려면 오른쪽 상단에있는 해당 링크를 클릭하십시오

그리고 이것은 너를 지시로 이끌 것이다 페이지에서 데이터 다운로드 방법을 확인하십시오 그래서 첫 번째 단계는 메일 링리스트를 작성한 다음 각 데이터 세트에 대한 디지털 계약 조건 PDF도 갖습니다 따라서 각 데이터 세트에 대해 원하는 것을 입력하고 싶으면 입력하십시오 모든 지시 사항이 있지만 이름을 변경하고 다시 이메일로 보내주십시오

제출 후 5 일 이내에 boxcom의 이메일 초대장을 받게됩니다 로그인하고 데이터를 다운로드하십시오 그래서 우리는 당신을 위해이 보안 상자에 데이터를 저장합니다 다운로드 초대장을받은 날로부터 10 일 이내에 데이터

10 일 후에 boxcom에서 데이터를 삭제합니다 그리고 우리도 친절합니다 사용을 위해 데이터 세트를 주문하려는 교실 강사를위한 별도의 구조 교실 따라서 전체 수업에 사용 약관이 다를뿐입니다

서명 할 수 있습니다 그리고 교실에서 사용하기를 원한다면 우리는 교수가 아닌 학생들이 다운로드 프로세스를 관리하고 연락하는 책임이 있습니다 기술 지원 및 질문에 대한 우리의 필요하지만 그것은 재미있는 데이터 세트를 재생할 수 있습니다 교실 환경에서 데이터를 다운로드하는 방법에 대한 요약 정보입니다 과 이제는 데이터 구조와 다양한 데이터 파일을 논의 할 것입니다

NYTD에 포함되어 있습니다 Telisa와 Tammy가 지난 주에 우리에게 말했듯이, 1 차 수사관은 보건 복지부 아동부 그래서 데이터가 처음이었습니다 John H Chafee 포스터 케어 독립 프로그램을 통해보고되고 수집 됨 2010 년에는 뉴욕에서 NYTD 데이터를 수집하고 2011 년에 데이터를 제출하기 시작했습니다

아이디어는 독립적 인 생활 프로그램의 효과를 평가하기위한 데이터와 위탁 양육에서 벗어나 연령에 관계없이 더 많은 정보를 얻을 수있다 새로운 서비스를 개발하고 사람들이 그러한 변화를 겪을 수 있도록 돕습니다 그러나 우리는 또한 보다 효과적인 서비스를 창출하는 데이 방법을 사용하십시오 그러나 기본적으로 두 가지 유형이 있습니다 NYTD 데이터의 파일 수 서비스 파일과 결과 파일이 있습니다

그래서 서비스 파일 제공되는 서비스와 청소년에 관한 정보가 담긴 횡단면 파일입니다 그들을 받았다 그리고 나서 결과 파일은 수양에서 벗어난 동질 집단을 따릅니다 복지, 재정 및 교육 성과에 대한 정보를 수집 할 수 있습니다 그래서 우리가 사용하는 파일 구조는 위탁 양육 독립성의 목표를 반영합니다

위탁 양육에서 청소년에게 결과에 도달 할 가능성이있는 청소년을위한 결과를 향상시키는 프로그램 영원한 집이없는 18 번째 생일 이렇게하면 데이터를 평가하는 데 사용할 수 있습니다 독립 프로그램을 통해 제공되는 서비스의 효과 건강, 복지, 전 수양 자녀를위한 일반적 성공과 관련이 있습니다 먼저 서비스 구성 요소에 대해 논의 할 것이므로 이것이 포함 된 하나의 파일입니다 2011 년 첫 번째보고 이후의 누적 데이터입니다

6 개월마다 계속 업데이트됩니다 이 데이터 세트는 숫자 214입니다 그리고 NYTD 데이터 세트를 볼 때 목록에서 첫 번째입니다 서비스 변수는 청소년 정보에 집중 한 다음 또한 청소년들이 실제로 받았던 서비스의 종류는 이 시스템 청소년 정보에는 인구 통계 학적 정보가 포함되어 있습니다

년 및 날짜와 연체 및 교육에 대한 정보도 제공합니다 그리고 서비스 변수는 제공된 실제 서비스가 제공되는대로 반영됩니다 자금으로 그들은 모두 이분법 적입니다 두 번째로 코드북을 살펴 보겠습니다 그러나 기본적으로 예 또는 아니오입니다

청소년이이 서비스를 통해 자금 지원을받는다면 그 기간에 독립 프로그램 여기에 서비스 코드북의 스크린 샷이 있습니다 변수 상단의 강조 표시된 상자는 상자의 청소년 정보를 반영합니다 아래쪽에는 아카이브와 같은 변수가 있습니다

인종 또는 민족 변수를 하나의 변수로 기록하는 것 너도 알다시피 너는 알게 될거야 다른 데이터 세트를 많이 살펴 가면서 인구 통계 학적 정보를 얻을 수 있습니다 결과 파일과 같은 다른 파일에도 인종과 같은 인구 통계 학적 정보가 있습니다 민족과 생년월일도 있지만 성별, 소재지, 종족 별, 교육 수준, 그리고 연체 정보

그리고 여기 중간에이 중간 상자 서비스를 제공합니다 따라서 서비스에 포함 된 서비스에 대한 자세한 설명이 있습니다 코드북이지만 일반적으로 변수는 우리에게 어떤 영역을 알고 있는지를 알려줍니다 이와 관련하여 재정적 인 것들이 있습니다 주택과 건강 관련 것들이 있습니다

그런 다음 학업과 관련된 것보다 더 비슷한 것입니다 그리고 더 많이 볼 것입니다 특히 학술 지원 서비스와 관련된 두 개의 코드북 항목에 있습니다 그래서 이것은 학문적 지원 서비스입니다이 특정 변수는 여러분이 위탁 양육 독립 프로그램에 의해 재정 지원을받은 서비스 제공 고등학교 졸업장 또는 동급

그리고 당신이 볼 수 있듯이 특정 종류의 포함 된 항목 목록이며 실제로이 항목은 구체적으로 무엇이 있는지도 포함합니다 포함되지 않음 고등학교에서 청소년을위한 일반적인 출석을 목표로하는 것이 아닙니다 포함되지만 문맹 퇴치 교육, 숙제, 개인 교습, GED 지원 그래서 그것은 고등학교를 마치는 고등학교 또는 이에 상응하는 학교이기 때문에 GED입니다 그런 다음 데이터 유형의 종류, 요소 번호 및 그 방법을 볼 수 있습니다 코드화되어 있고 서비스가 모두 이분법이라고 말했듯이 그렇습니다

그리고 우리는 또한 77 명이 실종됐다 그리고 당신은 우리가 여기도 볼 수 있습니다 이것은 또한 교육이기도합니다 그러나 이것은 고등학교를 마치는 대신 고등 교육 학위를 찾고 있습니다 그리고 여기에 포함 된 서비스 목록이 있습니다

우리는 데이터 유형과 요소 번호이며, 코딩은 서비스 전체에서 동일하므로 모두를 위해 가지고 있고, 그렇다 그리고 공백이다 그래서 이것은 서비스의 요약입니다 과 다음으로 결과 구성 요소에 대해 이야기 할 것이며 두 가지 결과가 있습니다 우리는 현재 두 개의 다른 코호트에 대한 파일을 가지고 있습니다 이제이 데이터는 청소년부터 위탁에서의 전환 과정에서 복지, 재정 및 교육 결과 검토 독립심을

각 데이터 세트에는 세 가지 데이터 파가 있습니다 기준선이 수행됩니다 청소년의 17 세 생일에 다음과 같은 조사가 다시 실시됩니다 청년은 19 세와 21 세입니다 그리고 현재 우리는 세 가지 모두에 대해 하나의 완전한 코호트 데이터를 가지고 있습니다

파도와 또 다른 진행중인 코호트로 끝내기에 꽤 가깝습니다 그래서 지난주에 우리는 Telisa와 Tammy로부터 파도 구조의 코호트에 대해 들었지만 여기에는 일반적인 요약이 있습니다 우리는 3 년마다 새로운 코호트를 설립합니다 그리고 각각의 코호트에는 3 개의 파동이 있습니다 2011 년에 17 세 였고 3 개의 데이터 웨이브가 완료된 후 2014 년 코호트 2 세는 17 세이며 거의 완료되었습니다

그래서 우리는 파도 1과 2를 출판했습니다 우리는 현재 웨이브 3을 만들고 있습니다 그래서 두 개의 결과 파일이 있습니다 코호트 1과 코호트 2에 대해 코호트 그것들은 데이터 세트 214와 202이고 우리는 그것들에 접근합니다

그 밑에는 NYTD의 초기 데이터 세트 페이지가 있습니다 그리고 당신은 한 번만 같은 방식으로 주문할 것입니다 오른쪽 상단의 데이터 세트를 클릭하면 다운로드 할 수있는 링크가 나타납니다 그래서 여기에 결과 변수 영역에 대한 요약이 있습니다 우리는 청소년 정보를 가지고 있습니다

그런 다음 우리는 복지, 재정 정보 및 교육 정보와 관련된 성과를 가져야합니다 청소년 정보에는 인구 통계 및보고가 포함되므로 청소년과 마찬가지로 데이터 수집의 물결 그리고 우리는 또한 주제를 보는 웰빙을 가지고 있습니다 약물 남용, 투옥 및 정보를 출산이나 출산 금융 서비스 나 금융 관련 정보가 있습니다

결과, 고용과 같은 것들, 주택 보조를받는다면 공적 지원 마지막으로 교육 정보가 있습니다 따라서 최고 수준의 인증만으로 교육을 마쳤습니다 등록, 관련 사항 여기 코드북의 스크린 샷이 있습니다 그만큼 레이아웃은 서비스 파일의 레이아웃과 유사하며 분명히 길지만 생성 된 변수가 바닥에 있으므로 인종 레 코드에서 레이스 같은 것이 있습니다

우리는 청년이 표본에있다면, 적어도 한 설문 조사 질문에 청소년이 응답한다면 그래서 이것들 중 많은 것들이 Telisa와 Tammy가 말한 것과 관련된 종류의 관련성이 있음을 알 수 있습니다 지난주에 대해서 그리고 나머지는 상당히 자명하다 변수를 가질 것이다 이름과 변수 라벨 그리고 분명히 좀 더 심층적 인 것이 될 것입니다

마지막 시간처럼 코드북의 항목 주목해야 할 한 가지 중요한 점은 웨이브 원과 웨이브 사이의 의미는 다양합니다 잘 이것에 대해 이야기하고 특히 이러한 차이를보기 위해 집없는 사람들을위한 변수에 대해 이야기하십시오 그래서 우리는 정의를 가지고 있음을 알 수 있습니다 그렇지만 우리는 다음과 같이 말하고 있습니다

웨이브 하나에 대해서 그리고 두 번째 글 머리 포인트는 나중 웨이브에 대해 이야기하고 있습니다 그래서 웨이브 1에 대한 기준선 인터뷰에서 이것은 청소년이 17 세 때 청소년이이 현상을 경험했는지 묻습니다이 경우에는 노숙자입니다 평생 동안 그러나 후속 질문은 청소년이 경험 한 경우입니다 이 사건에서 우리가 지난 2 년 동안 노숙자 상태에 대해 말한 현상이 무엇이든간에 그래서 우리는 이것을 다르게 다루어야한다는 것을 알아 두어야합니다 청소년이 그들의 삶의 어느 시점에서 노숙자를 경험했는지를보십시오

기존의 노출 또는 노숙자 경험에 대한 통제를 한 다음 종류를 살펴보십시오 고령화 후 노숙자를 예측합니다 그리고 다시 하단에서 코딩을 볼 수 있습니다 우리는 아니오, 네, 거절하고, 그것이 공백으로 남겨져 있다면 그리고 당신이 그 (것)들을 대우하는 방법의 이렇게 친절한 실종은 당신에게 달려 있으며, 다음 주에는 실종에 대한 발표가있을 것입니다

데이터에 데이터를 사용하여 몇 가지 예를 살펴 보겠습니다 나는 단지 친절하다 목록의 삭제를 사용하여 누락을 처리하는 방법이 아닌 계산 된 값 내가 공부 나 뭐 그런 짓을하고 있다면 그냥 저기에 버리고 싶다하지만 난 단지 데이터가 어떻게 생겼는지, 그리고 그 차이점을 어떻게 활용할 수 있는지 살펴 보려고했습니다

특히 결과 파일에서 그래서 나는 처음부터 결과 파일을보고있다 그게 우리가 방금 말했던 것입니다 우리는 코호트 1을 사용했습니다 파도

따라서 우리가 볼 수있는 이러한 인구 통계적 특성을 살펴보면, 표본 약 48 %의 여성과 52 %의 남성입니다 그리고 인종적, 민족적 붕괴를 살펴보면 우리의 표본 중 표본이 대다수의 백인 흑인 또는 히스패닉 또는 라틴어 X와 다른 사람들의 비율이 적으므로 이제는 44 %가 흰색, 30 %가 검은 색입니다 18 % 히스패닉 또는 라틴어 X 그러나 우리는 또한 알래스카 원주민 인 아시아 인, 태평양 인 섬 주민, 또는 다인종 그리고 분명히 그룹은 더 작습니다 그렇다면 우리는 인구 통계 너머로보고 있으며 결과 변수를보고 있었고 방금 선택한 차이점을 볼 때 노숙자 문제에 관해 이야기 한 이래로 웰빙과 관련된 첫 번째 웨이브와 이후 웨이브 사이

그리고이 차이를 이용하여 나는 유병률을 조사했다 약물 남용, 출산 능력 및 아이를 가진 노숙자 따라서 다시 첫 번째 물결에서 물결 사이의 의미의 차이는 물었다 그들은 그 현상을 경험 해본 경험이 있었는지 나중에 묻습니다 지난 2 년 동안

그리고 웨이브 3에 의해 젊은이가 이제까지 가지고있는 것을 반영하는 변수를 만들었습니다 노화되기 전이나 물결이 일기 전에 경험했다면 그 현상을 경험했습니다 대략 17 세의 노령화가 진행되는 동안 또는 노화가 진행되는 동안 경험 한 적이 있다면 전환기의 종류 그래서 저는 이것을 어떻게 수행했는지를 볼 수있게되었습니다 우리는 경험의 유행에 커다란 차이가 있음을 변수로 취급합니다

이러한 현상 그래서 우리가 그 맨 위를 본다면 우리는 투옥됩니다 그래서이 샘플의 44 % 그들의 삶의 어떤 시점에서 투옥되었습니다 표본의 31 %가 감금을 경험했습니다 위탁 양육 시스템에서 노화되기 전이나 파동이 일어나기 전에

그리고 29 %가 투옥되었습니다 위탁 양육 시스템에서 노화 한 후 또는 후에 노화 약물 남용보고 우리는 샘플의 약 34 %가 ​​약물 남용 문제가있는 것과 비슷한 패턴을 보았습니다 그리고 전에는 25 %, 후에는 20 %가되었지만, 다산에서는 꽤 다르다는 것을 알 수 있습니다 우리는 가지고있다 경험 한 적이있는 높은 비율이지만 경험 한 사람의 비율은 매우 낮습니다

노화되기 전에 샘플의 6 %만이 위탁 노화 전에 아이를 낳았습니다 25 %는 고령화 후에 하나를 가지고 있었다 그래서 그걸보고 있었고 거기에 특히 물질 남용 및 감금과 비교할 때 상당히 큰 차이가 있습니다 과 마지막으로 우리가 노숙자를 보았을 때 약 40 %의 샘플이 노숙자였습니다 어떤 점에서는 17 %가 파도 타기 전에 노숙자 경험에 노출되어 있고 31 %는 경험하고 있습니다 그들이 위탁 양육 체제에서 벗어난 후에 웨이브 하나의 의미 후에

나는 만들지 않았다 이러한 상호 배타적 인 그래서 전후에 그것을 경험하는 사람들은 두 번 모두를 보여줍니다 그리고 나는 그것이 우리가 어떻게 대우하는지에 대한 방법을보기위한 좋은 간단한 요약 일 것이라고 생각했습니다 그 결과 변수는 청소년이 경험했는지 여부에 관계없이 많이 다릅니다 언제든지 또는 청소년들이 노화를 경험 한 후에야 그리고 나는 또한 서비스 파일을 사용하는 몇 가지 예를 살펴보고 2016을 자세히 살펴 보았습니다

발견 한 후 청소년 서비스가 사용 된 서비스를 확인하기 위해 4 가지 서비스를 살펴 보았습니다 그리고 많은 젊은이들이 학문적 지원을 받았다는 것을 알 수 있습니다 우리는 GED, 문맹 퇴치, 숙제를 통해 공부하는 것을 돕는 것과 같은 것을 포함하는 것을 보았습니다 고등학교를 졸업하거나 고등학교를 졸업하거나 GED에 상응하는 것 그리고 우리는 젊음의 약 40 % 정도가 조금 더 적다는 것을 알 수 있습니다

보건 교육 및 위험 예방에 관한 서비스를 받았습니다 그리고 우리는 그것을 볼 수 있습니다 청소년의 감독이 독립적 인 생활과 방을 받았고 재정적으로위원회에 참여 함 도움을 받았다 그래서 나는이 4 가지를 2016 년에 선택했다

그러나 당신은 그것을 깰 수있는 것처럼 보일 수있다 서비스 파일과 결과 파일을 연결하여 그리고 나서 나는 Bronfenbrenner에서 아카이브를 통해 사용할 수있는 추가 리소스에 대해 이야기하고 있습니다 번역 연구 센터 그래서 나는 그 (것)들을 빨리 통과하고 각 항목으로 돌아가서 액세스 방법, 제안 내용 및 관련 정보에 대해 이야기하겠습니다 마이클에게 그들 중 몇 명만 차임을시켜달라고하십시오

하지만 실제로는 아동 학대 및 방치에 관한 National Data Archive는 데이터 다운로드에 추가 각 데이터 세트에 대한 사용자 가이드, 사용자 SPSS, SAS, STATA 및 R 사용자에 대한 정보는 지원 탭을 참조하십시오 우리는 또한 자주 데이터를 전혀 사용해 본 적이 없다면 시작할 수있는 정말 좋은 곳입니다 '데이터를 지불해야합니까?'와 같은 일반적인 질문이 있기 전에 내 대답은 아니오 야

그리고 마침내 우리는 Summer Research Institute와 아동 학대 인 canDL을 갖게되었습니다 무시하고 디지털 도서관 그래서 저는 이것이 우리의 가장 귀중한 자원 중 두 가지라고 생각합니다 몸소 그래서 Summer Research Institute는 원격 교육 기관입니다

NYTD를 포함한 우리의 데이터 세트를 사용하여 프로젝트의 데이터 사용자와 긴밀히 협력합니다 그래서 누가 우리의 경쟁력있는 응용 프로그램 프로세스를 통해 소규모 그룹에서 매우 밀접하게 수용됩니다 NDACAN 직원뿐만 아니라 컴퓨팅 및 통계 컨설턴트로부터 조언을 얻습니다 코넬의 캠퍼스에 우리는 분석 계획을 세밀하게 조정하고 사람들이 가지고있는 프로젝트를 옮깁니다

출판에 착수했다 또한 훌륭한 네트워킹 기회이기 때문에 여러분은 일종의 소규모 그룹에서 동일한 데이터 세트를 사용하는 다른 사람들과 그리고 마지막으로 우리는 canDL을 가지고 있는데, 이는 내가 아동 학대이며 디지털 도서관을 방치 한 것이라고 말합니다 NYTD를 포함한 우리의 데이터를 사용하여 공개적으로 액세스 할 수있는 온라인 데이터베이스입니다 그래서 일종의 정말 좋은 방법은 다른 사람들이 어떻게 데이터를 사용하고 있는지 잘 알고, 다른 사람들의 분석에서의 선택, 사람들의 코딩 방법, 그리고 아무도 당신의 질문에 대답하지 않았는지 확인하십시오 먼저 우리는 사용자 가이드 및 그래서 우리 직원에 의해 작성된 그래서 그들이 사용할 수있는 세부 정보가 우리가 가진 모든 단일 데이터 세트에 대해 이것은 테이블의 스크린 샷입니다

결과 파일의 첫 번째 코호트에 대한 사용자 안내서 중 하나의 내용 너처럼 출판에서 데이터 구조 및 샘플링에 이르기까지 다양한 주제를 다룰 수 있음을 알 수 있습니다 분석적 고려 사항 가이드는 실제로 사용자를 염두에두고 제작되었으므로 좋습니다 연구 프로젝트를위한 첫 걸음, 특히 데이터에 익숙해지기 우리가 여기서 말한 것들을 잊어 버렸지 만 나는 또한 그것이 매우 가치 있다고 생각한다 우리의 데이터에 대해 이야기하는 방법에 관한 방법 섹션을 작성할 때 그것이 어떻게 모으고 그 모든 것

그래서 이들은 PDF 가이드입니다 그래서 그들은 단지 진짜입니다 각 페이지의 하단에 훌륭한 자료가 있으므로 데이터를 다운로드 할 때 약간의 요약, 코드북, 그리고이 사용자 가이드도 있습니다 우리도 가지고있다 사용자 지원 탭을 통해 전반적인 가이드 라인을 제공하므로 다른 유형의 데이터 분석 사용자가 데이터 작업 방법에 실제로 도움이됩니다 그러나 우리는 심지어 내가 더 잘 생각하는 비디오를 가지고 있습니다

그래서 우리는 세션을 가질 것입니다 NYTD 결과물을 AFCARS 육성 계획과 병합하는 것에 대한 몇 주안에 관심 파일이지만 우리는 또한 필요한 경우 사람들을 통해 걸을 수있는 비디오를 가지고 있습니다 나중에 도움 그래서이 지역을 체크 아웃하는 것이 좋습니다 그리고 우리는 또한 자주 묻는 질문 탭을 가지고 있으며 우리가 자주 묻는 질문에 대한 대답입니다

우리는 모든 데이터 세트의 사용자로부터 얻으므로 NYTD와 관련이 없습니다 그리고 이것은 탭을 클릭하면 NDACANCornelledu에 갈 수 있습니다 페이지가 표시되며 데이터 세트에서 세 번째 페이지를 클릭했지만 추천합니다

혹시라도 자주 묻는 질문을 확인해보십시오 그리고 이전에 언급했듯이 우리는 여름 연구원 (Summer Research Institute)을 운영하고 있습니다 저는 이것이 우리의 가장 가치있는 일이라고 생각합니다 리소스를 내가 말했듯이 우리는 애플리케이션을 선택하는 온라인 원격 학습 경험을 가지고 있습니다 우리 연구소에

그런 다음 소규모 그룹으로 작업하여 게시 가능한 프로젝트 제작 여름 연구원의 목표는 실제로 데이터 활용도를 높이고 출판물 분석을 용이하게합니다 그래서 우리는 사람들이 우리가 정말로 원하는 데이터를 다운로드 할 수있는 위치를 넘어서고 싶습니다 필요시 언제든지 데이터를 사용할 수 있도록 사용자와 협력하십시오 그리고 응용 프로그램 과정은 경쟁적이고 종합적입니다

그래서 우리는 과거에 참가자들을 사회학, 정책, 공중 보건, 심리학, 인간 발달, 과거에 참여한 지원자는 실제로 그것이 의미있는 의미가 있다고 이야기합니다 네트워크 에서뿐만 아니라 훌륭한 피드백을 많이 얻을 수있는 경험 사람들은 데이터 보관소의 감독자와 함께 Zoom을 통해 만날 수 있습니다 신청서는 제안서의 품질, 신청자와 어떤 종류의 프로젝트라도 게시 할 수있는 가능성 사람들이 관심을 가지고 있고 다음 여름에 NYTD 데이터 세트를 사용한다면 타이밍 라인을 올리면 체크 아웃하는 것이 좋습니다 여기 직원 모두 이전 년의 참가자들은 의미있는 경험으로보고합니다 우리에게 그것은 좋은 점은 우리가이 데이터를 생성하고 거기에 희망을두고 그것을 넣었다는 것을 알고 있기 때문입니다

의미있는 연구에서 어린이의 삶을 개선하는 데 사용됩니다 그래서 들어 오기 시작했습니다 거기에 사람들과 함께 일하는 것이 우리에게 흥미 롭습니다 우리는 또한 많은 지원을하고 있다고 생각합니다 우리는 정말로 멋진 프로젝트를 시작하려는 사람들에게 제공 할 수 있습니다

그래서 여기 하단에는 여름 연구 기관 (Summer Research Institute)의 개요가 나와 있습니다 그리고 신청하는 방법에 대한 안내서가 있지만 이것에 관심이 있다면 확실히 우리 listserv에 등록하면 응용 프로그램이 열렸을 때 전자 메일을 보내 게됩니다 내년 여름 그리고 마지막으로 내가 말했듯이 canDL은 특히 NYTD 또는 당사의 데이터 세트와 관련된 조사 그리고 전체 텍스트 기사를 볼 수 있습니다

기관의 구독 정보를 통해 연구와 관련된 정보를 찾을 수 있습니다 지역을 탐색 한 다음 인용 검색 및 다양한 조회가 가능합니다 스타일의 첫 번째 단계에서 친절하고 조사를 통해 모든 인용문을 다운로드하고이를 통해 작업 할 수 있다는 것이 좋습니다 그리고 그것이 보이는 모양의 스크린 샷이 있습니다 그래서 왼쪽에 묶음이 있습니다

태그의 종류와 내가 이걸 얻은 방법은 방금 NYTD에 입력 한 다음이 모든 간행물 NYTD를 사용하기 때문에 데이터를 사용하는 사람들에게 우리가이 자원에 이것들을 추가 할 수 있도록 게시하십시오 그러나 그것은 정말 훌륭한 출발입니다 확실히 장소 그래서 저는 제 이름이 에린 맥컬리라고 말했고 나는 이 시리즈와 Michael Dineen은 또한 온라인에 올라 있으며 질문에 대한 답을 도울 수 있습니다 그는 정말로 NYTD의 연구 지원 전문가이자 매니저입니다

그래서 그는 위대하다 리소스에 대한 질문이 있으시면 채팅 상자에 팝업으로 보내주십시오 그러나 우리가 질문에 대답하기 위해 움직이기 전에 나는 다음주에 미리보고 싶다 오후 12 시부 터 오후 1 시까지는 22 번째로 Michael Dineen과 Frank Edwards가 함께합니다 그리고 그들은 둘 다 Translational Research 센터와 데이터 보관소에서 근무하고 있습니다

코넬 대학교 (Cornell University)에서 첫 번째 전문가 프레젠테이션이 될 것입니다 긴 형식에서 넓은 형식으로 변환하고 누락을 다루는 것에 대해 이야기 할 것입니다 우리가 데이터 사용자로부터 얻는 다른 일반적인 질문의 데이터 및 종류에서 다음 주에 시작의 종류는 특히 실종을 다루는 방법과 함께 핵심적인 것을 시작합니다 우리의 데이터에서 그래서 나는 다음 주에 그것을 체크 아웃하는 사람들을 강력히 추천한다

하지만 지금은 우리가 최대 질문을 열 수 있습니다 그래서 질문마다 거기에 각 데이터 세트에 대한 설명이 나와 있습니다 사용자는 잠재 연구에 응답하기 위해 적용 가능한 데이터 세트를 탐색 할 수 있습니다 질문? 훌륭한 질문입니다 예, NDACAN 웹 사이트의 NYTD 탭 내가 추천하는 세 가지 데이터 세트에 대한 세 가지 링크를 모두 볼 수 있습니다

코드북을 체크 아웃하는 것은 그것이 다 다루어지기 때문에 내가 말한 일반적인 영역은 서비스 파일이 사람들은 누적 적으로 누적 된 결과 파일에 집중합니다 복지 재정 및 교육 성과를 중심으로 그래서 또 다른 질문이 있습니다 프레젠테이션 끝 부분에서 데이터를 사용하여 연구에 액세스 한 곳은 어디입니까? 그렇게 그랬다 canDL? 나는 그것이 canDL이었다고 생각한다 그래서 이것은 아동 학대와 디지털 방치입니다

라이브러리가 있으므로이 웹 페이지를 통해 액세스 할 수 있습니다 그래서 실제로 갈거야 내 화면 공유를 취소하고 나서 내가 어떻게 할 것인지 보여줄 것입니다 웹 사이트 등에서 상단의 게시 탭 아래에 있습니다 누군가 보내주십시오

나 당신이 이것을 잘만 볼 수 없다면 채팅 할 수 있습니다 간행물에 액세스하는 방법 canDL 아동 학대 및 방치 디지털 도서관 여기를 클릭하면 페이지에 대한 canDL 링크를 클릭하십시오 그러면 여기에 도착하게 될 것이고 그것은 단지 NYTD를 위해 여기에 모든 데이터가 포함되어있어 정말 훌륭한 리소스입니다 태그 아래에 NYTD에 넣을 수 있으며 기존 태그를 검색 한 다음 그것을 클릭하십시오

그런 다음 NYTD를 사용하는 데이터를 구체적으로 살펴볼 것입니다 그래서 그것은 정말로 나는 사람들이 그것을 사용하는 방법을 알아내는 데 시간을 할애 할 것을 제안한다 나는 내가 가지고있는 것을 안다 내가 연결된 NYTD 데이터를 사용하기 시작했기 때문에 많이 알게되었습니다 난 될거야 나중에 프레젠테이션에서 그것에 대해 이야기하고 있습니다

Michael의 도움을 받아 NYTD 데이터를 다른 데이터에 연결하면 AFCARS 그리고 NCANDS와 내가 그렇게했던 첫번째 물건은 Zotero에 정말로 발굴의 종류이었다 canDL, 다른 사람들이 어떤 질문에 답을했고 어떤 종류의 질문이 있었는지 알아냅니다 문학에 틈이 생겨서 코딩 결정에 대해 정말 궁금합니다 사람들은 어떻게 만들었고 그들이 분석을 골라서 도움이되었다 언제 우리가 예상 하는가? NYTD 코호트 2 웨이브 3 개가 출시 될 예정입니까? 마이클 당신은 내가 완전히 확신하지 못한다는 것을 알고 계십니다 그럼 그것은 2014 년 코호트 일 것입니다

그래서 그들은이 설문 조사를 할 것입니다 2018 년 회계 연도이므로 설문 조사가 진행 중입니다 그러면 아마 설문 조사가 진행 중일 것입니다 우리가 받아야 할 다음 데이터는 2017 년 집단이므로 하나 물결 치다 그것은 우리가 실제로 기대하는 다음 세트입니다

2017 회계 연도 2017 년에 우리는 아직 그것을받지 못했습니다 그래서 세 번째 물결을 예상한다면 조사가 끝난 후 적어도 일년이 될 것이라고 2014 년 코호트의 이는 2018 회계 연도가 끝난 후 45 일이되며 9 월 30 일 끝납니다 올해 말을 조사 할 올해 말과 같은 것이 될 것입니다 Michael 감사합니다 다음 질문으로 당신이 다음과 같이 도움이 될 것이라고 생각합니다

Well : 실종 된 NYTD 데이터 세트에 누락 된 부분을 처리하기위한 가중치가 이미 있습니까? Well cohort 2011 첫 번째 집단에는 데이터에 포함 된 가중치가 있습니다 2014 년 코호트 데이터에 가중치가 포함되어 있지 않습니다 나가 무게에 발표를 할 때 나는 당신에게 당신 자신의 무게를하는 방법을 보여줄 것입니다 NYTD의 가장 큰 장점 중 하나는 거의 모든 데이터를 통해 비 응답자에 대한 정보를 얻게됩니다 인구 통계 학적 정보를 모두 가지고 있다면 모든 정보를 링크에서 얻을 수 있습니다

설문 조사에 응답하지 않은 사람들에 대해 알고 싶은 모든 것에 대해 AFCARS에 그래서 당신에게 가중할 때 큰 이점을줍니다 하지만 네, 더 이상 가지 않을 것입니다 지금은 그렇지만 가중치에 관한 전체 세션을 가질 것이므로 나는 믿는 질문에 답을했다 네, 감사합니다 특히 사람들에게 특히 감사를 표하는 것이 좋습니다

다음 세 번의 프리젠 테이션은 Michael이 특별히 유익하기 때문에 이 데이터에 대한 많은 지식을 보유하고 있으며, 이것으로 나는 메모를 할 사람을 알게된다 그래서 우리는 또 다른 질문을합니다 당신의 논문에 NYTD를 사용하려고하는 PhD 후보자가 당신을 실격시킵니다 여름 연구원에 지원할 자격이 있습니까? 그게 사실인지 마이클이 알기나 해? 나는 그것이 사실이라고 생각하지 않는다 그러나 나는 사실이 아니었다 아무것도 실격시키지 않습니다

원더풀은 확실히 적용을 보며 여기에 비디오에 대한 링크를 올려 놓을 것입니다 당신이 거기에있는 경우에 우리가 가서 그것은 바닥에 걸쳐 있으므로 확실히 좋습니다 링크를 확인해보십시오 정말 대단한 리소스입니다 개인적으로 알고 있습니다 데이터 아카이브에서 우리는 Summer Research Institute에 대해 정말 흥분합니다

그것을 추천하십시오 그리고 아동 국이 추가 데이터 요약을 게시하고 있는지 여부를 알고 있습니까? 코호트 2 명? 마이클 한테 잘 모르겠어? 코호트 두 사람 때문에 웨이브 3은 아직 없습니다 우리가하기 전에 그들은 그것을 얻을 것이다 그래서 그들은 아마도 데이터 브리핑을 할 것이다 일단 21 세 조사에서 세 번째 물결이 생기면 환상적이므로 우리가 얻을 것이다

웨이브 3이 나오면 추가 데이터 브리핑이 나온다 다른 질문이 있습니까? 해야 할 것 당신은 내가 여름에 가정하는 사람의 신청서를 개선하기위한 어떤 권고안을 가지고 있습니다 연구소 또는 일반적인 실수? 그래서 나는 마이클이 당신이 찾고있는 것을 알고 있습니다 그들이 들어오는 응용 프로그램에서 사람들이 흔히 범하는 실수를 눈치 채셨습니까? 또는 어떤 팁? 글쎄, 당신이 정말로 단단한 프로젝트 제안을한다면 일반적인 오류 중 하나를 사용하는 경우 가장 좋은 방법은 연구 프로젝트를 수행 할 수 없다는 것입니다

우리의 데이터를 사용하거나 가지고 있지 않은 외부 데이터가 필요합니다 그런 종류의 것들 그러나 귀하가 귀하의 신청서에 명시된 타당한 연구 프로젝트 제안서를 가지고 있다면 당신이 당신의 공변량을 위해 사용하고있는 좋은 좋은 변수를 가지고 있다면, 중요한 것은 좋은, 행할 수있는 연구 프로젝트를 갖는 것입니다 네, 분명히 당신입니다 종속 변수와 독립 변수를 지정하면 그 모든 것 더 많은 특이성이 좋다

링크가있는 동영상에 대한 도움말도 있습니다 여기 하단에 걸쳐 동영상이 정말 멋지며 도움말 및 개요가 있습니다 우리는 초기 경력 학자들이 실제로 지원하도록 권장합니다 우리는 우리의 데이터는 분명히 정말 훌륭합니다 그래서 우리는 일찍 경력을 쌓은 사람들을 원합니다

데이터와 관련된 작업은 여러 번 이루어집니다 그리고 우리는 실제로 일하는 것을 즐긴다 초기 경력자들과 함께 거기서 나와 일부 프로젝트를 진행하게되어 기쁘게 생각합니다 우리와 함께 그럼에도 도움이 될지 모르겠다

제안서에는 좋은 징조가 아닌 데이터가 없습니다 데이터가있는 경우 귀하의 응용 프로그램에서 귀하가 데이터 및 당신도 도움이 될 공에있어 적용하기 전에 데이터를 가지고있는 예는 항상 더 좋습니다 우리가 실제로 찾고있는 것은 사람들이 분석을 다듬는 데 도움이되는 것입니다 우리가 응용 프로그램을 검토하고있을 때 제곱으로부터 시작해서 분명히 이 과정에서 우리는 사람들이 다리 작동을 땅에 내려 놓을 것을 기대합니다

그들의 연구와 같은 것들이 데이터에서 놀았으며 그들은 우리에게 친절하게 왔습니다 이후 단계에서 우리는 분석을 다음 단계로 밀어 낼 수 있습니다 괜찮아 우리가 더 이상 질문이 없다면 우리는 마무리 할 것입니다 우리는 정말 기대합니다 다음 주 세션에서 마이클과 프랭크가 우리를 안내 할 것이라고 말했어

그래서 우리가 듣지 않으시 고 다음 주 수요일에 정오에 만나기를 바랍니다 와 주셔서 대단히 감사합니다 모두 감사합니다 아동 학대 및 방치에 대한 국가 데이터 아카이브는 코넬 대학 (Cornell University)의 번역 연구를위한 브론 펜 브레너 센터 (Bronfenbrenner Center)의 프로젝트입니다 NDACAN의 기금은 아동 국에서 제공합니다

식약처 25초 영화제 ‘허위광고에 울었던 아빠의 비밀(SHORT FILM : Secret of Father)’ [ENG SUB]

[TV : 아 – 너를 위해 최선의 선택이 무엇인지 감히 해낼 수있어 [TV : 그러나 표현할 길이 없다] 그게 진짜로 효과가 있니? [TV : 그것은 남성에게 완벽합니다

] 음 아니, 그건 아니었다 [TV : 오늘 밤은 아주 멋지다

] [TV : '비아그라] 아빠

The mission to create a searchable database of Earth’s surface | Will Marshall

역자 : Johnny Halilaj 리뷰 작성자 : Helena Bedalli 4 년 전 TED에서 나는 행성의 미션 1을 시작했다 : 위성 함대를 발사 그것은 매일 지구 전체를 나타낼 것입니다 그것에 대한 접근을 민주화 할 것이다

우리가 해결하려고했던 문제는 분명했습니다 온라인 위성 이미지는 오래되었지만 일반적으로 오래되었습니다 그러나 인간 활동은 며칠과 몇 달간 계속되고 있었고, 보이지 않는 것을 고칠 수는 없습니다 우리는 사람들에게 변화와 행동을 볼 수있는 도구를 제공하고자했습니다 1972 년 아폴로 17 호의 우주 비행사가 찍은 아름다운 푸른 대리석 모양 우리가 깨지기 쉬운 지구에서 살고 있다는 것을 인류가 알 수있게 도와주었습니다

그리고 우리는 그것을 다른 차원으로 옮기고 싶었습니다 사람들에게 행동 수단을 제공하고 돌볼 수 있도록합니다 많은 아폴로 프로젝트가 끝난 후, 인류 역사상 가장 큰 위성 함대를 보내고, 우리는 목표에 도달했습니다 오늘날, "행성"은 매일 지구 전체를 촬영합니다 임무가 완수되었습니다

(박수) 고마워 21 개의 로켓 발사기가 필요했습니다 이 애니메이션은 매우 단순 해 보입니다 그리고 이제 우리는 200 개가 넘는 인공위성을 궤도에 올려 놓았습니다 우리는 지구 주위에 구축 한 지구의 31 개 역에 데이터를 떨어 뜨립니다

전체적으로 우리는 지구상에서 매일 150 만 개의 29 메가 픽셀 이미지를 얻습니다 그리고 지구 표면의 어느 곳에서나, 우리는 이미 평균 500 개 이상의 이미지를 가지고 있습니다 큰 변화를 기록하는 데이터 스택 많은 사람들이 이러한 이미지를 사용하고 있습니다 농업 회사는 그것을 개선하기 위해 사용합니다

농부 생산성 향상 매핑 회사는 온라인으로 찾은지도를 개선하기 위해지도 작성 업체를 사용하고 있습니다 정부는 국경 보안, 홍수, 화재 및 지진에 대한 대응에 도움을 줄 수 있습니다 그리고 많은 NGO들이 그들을 사용하고 있습니다 또한 삼림 벌채를 추적 및 중단합니다

또는 미얀마에서 탈출 한 난민을 찾아야합니다 또는 시리아에서 진행중인 위기의 모든 활동을 추적하려면, 모든 책임 당사자를 포획합니다 그리고 오늘, 플래닛의 이야기를 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다 모두가 planetcom에서 온라인으로 접속할 수 있습니다

계정을 열고 모든 온라인 이미지를 볼 수 있습니다 최신 이미지를 제외하고 Google 어스와 비슷하지만, 그리고 시간을 거슬러 볼 수 있습니다 서로 다른 두 일을 비교할 수 있습니다 우리 행성을 돌면서 일어나는 극적인 변화를보십시오 또는 우리가 가진 500 개의 이미지를 통해 시간을 만들 수 있습니다

시간이 지남에 따라 극적인 변화를 볼 수 있습니다 그리고 소셜 미디어를 통해 배포 할 수 있습니다 아주 좋습니다 (박수) 고마워 우리는 처음에는 뉴스 기자를위한이 도구를 만들었습니다

누가 세계 사건에 관한 편견없는 정보를 얻고 싶어했는지 그러나 우리는 이미 누구에게나 공개했습니다 비영리 목적 또는 개인적 용도로만 사용할 수 있습니다 사람들이 도구를 사용할 수 있기를 바랍니다 지구의 변화를 발견하고보고 행동하십시오

인류는 이미이 행성에 대한 정보 데이터베이스를 보유하고 있으며, 시간이 지남에 따라 변합니다 다음 임무는 무엇입니까, 미션 2는 무엇입니까? 간단히 말해서 공간에 IA가 더해진 것입니다 인공 지능으로 우리가하고있는 일 모든 위성 이미지에서 물체를 찾는 중입니다 온라인 동영상에서 고양이를 찾는 데 사용되는 동일한 IA 도구 우리 사진에서 데이터를 찾는 데에도 사용할 수 있습니다 그래서 상상 해보세요, 배입니다

나무예요 자동차, 도로, 건물, 트럭입니다 수백만 개의 이미지에 대해이 작업을 수행 할 수 있다면 그날에 내려가는, 기본적으로 데이터베이스를 만듭니다 행성의 모든 측정 가능한 물체에 대해 매일 그리고 그 데이터베이스는 검색 가능합니다 이것이 바로 우리가하는 일입니다

여기 API에 대한 프로토 타입이 있습니다 이것은 베이징입니다 공항에있는 모든 비행기를 세고 싶다고 상상해보십시오 우리는 공항을 선택한다 그는 오늘날의 이미지에서 비행기를 찾습니다

그 전에 전체 이미지 스택에서 평면을 찾습니다 시간 경과에 따른 모든 베이징 공항 항공기의이 도표를 보여줍니다 물론 전 세계 모든 공항에서이 작업을 수행 할 수 있습니다 밴쿠버 항을 보시죠 우리도 똑같이 할 것이지만 이번에는 배를 찾을 것입니다

그래서 밴쿠버에서 확대하고, 공간을 선택하고, 그리고 배를 찾으십시오 그리고 그는 자신이있는 곳에있는 모든 배를 당깁니다 자, 해안 경비대가 얼마나 유용 할 지 상상해보십시오 불법 낚시를 추적하고 막으려 고했다 봐, 합법적 인 어선들

그들의 위치를 ​​AIS 제등을 통해 전달합니다 그러나 우리는 종종 이것을하지 않는 배를 찾습니다 사진은 거짓말을하지 않습니다 그래서 해안 경비대는 그것을 사용할 수 있습니다 불법 어선 찾기

머지 않아 우리는 배와 비행기를 추가하지 않을 것입니다 뿐만 아니라 다른 모든 시설, 우리는 데이터 공급을 얻을 수있다 시간 경과에 따른 위치 및 모든 물체 이는 휴먼 작업 스트림에서 디지털 방식으로 통합 될 수 있습니다 시간이 지나면 정교한 브라우저를 사용할 수 있습니다 사람들은 다른 출처에서 올 수 있습니다

그러나 결론적으로, 우리는 이미지를 완전히 그린 것이라고 상상할 수 있습니다 지구 주위에 검색 인터페이스가 있습니다 우리가 단지 물을 수 있다면, "이봐, 파키스탄에는 집이 몇 마리 있니? 이 대 시간의 스케치를주세요 " "얼마나 많은 나무가 아마존에있다 너는 내가 자른 나무의 위치를 ​​보여줄 수있어

이번 주와 지난 주 사이에? " 훌륭하지 않니? 좋아, 그게 우리가 가고 싶은거야 우리는 이것을 "검색 가능한 땅"이라고 부릅니다 행성의 미션 1은 매일 모든 행성을 촬영하는 것이 었습니다 그것을 접근 가능하게 만드십시오 행성의 임무 2는 시간이 지남에 따라 행성의 모든 물체를 보여줍니다

검색 가능하도록 만들 수 있습니다 비유로 너를 떠나게 해줘 Google은 온라인에있는 콘텐츠를 크롤링하여 검색 할 수있게합니다 Google은 지구상의 콘텐츠를 색인 생성하여 검색 가능하도록 만들고 있습니다 고맙습니다

(박수)

The Use of Honeypots Sensors with Database

환영! 이 튜토리얼에서는 허니팟 센서가 데이터베이스 서버로 로그를 보내는 방법을 설명하겠다 첫 번째 허니팟 IP가 192

16875156인지 확인해 봅시다 우리가 OWASP ZAP으로 공격 할 수있는 허니팟 IP를 알게되면 공격 창에 URL에 허니팟 IP를 입력하십시오 이제 Wireshark를 사용하여 센서와 데이터베이스간에 패킷이 전송되는지 확인하십시오

필터를 사용하여 IP를 지정할 수 있습니다 데이터베이스 IP를 확인하십시오 제 경우에는 19216875

155입니다 OWASP ZAP으로 공격 시작 Wireshark가 모든 패킷을 포착합니다 공격이 끝났습니다 데이터베이스가 MySQL에 로그를 받았는지 확인하십시오 "show database;"명령으로 MySql의 데이터베이스를 확인하십시오

"mlogc 사용"명령과 함께 사용하십시오 mlogc는 내 데이터베이스의 이름입니다 내 경우에는 테이블 이름이 "데이터"이며, 로그를 보려면 "select * from data;"명령을 사용하십시오 모든 로그가 표시됩니다 위로 스크롤하여 로그를 봅니다

메시지를 확인하고 IP를 확인하십시오 이 경우 공격자 IP가 19216875130인지 확인하십시오

이제 우리는 두 번째 허니팟 센서를 테스트 할 수 있습니다 두 번째 허니팟 센서 IP는 19216875131입니다

OWASP ZAP에서 대상 IP를 19216875131로 변경해야합니다 적절한 IP로 Wireshark 필터를 조정하십시오

새로운 세션을 엽니 다 공격 시작 패킷이 전송 된 것을 볼 수 있습니다 데이터베이스에서 새 로그를 확인합시다 "select * from data;"명령을 사용하십시오 로그 메시지를 확인하십시오

두 번째 허니팟 센서 IP 19216875131 시청 해주셔서 감사합니다

Doctoral Student Compiles Database Of Indigenous Women Who’ve Gone Missing

박사 과정 학생은 누락 된 원주민 여성의 데이터베이스를 편집합니다 몬타나의 블랙 픽 인디언 보호 구역 (Blackfeet Indian Reservation)에 폭풍이 몰아 치고 있습니다

푸른 초원 위에 멀리 떨어진 번개가 끼어서 구름이 낮고 어두워집니다 웨이드 러닝 크레인이 젖기 시작합니다 "이것은 애슐리가 여기에 있다는 표시와 같습니다"그는 가족 친구 인 애슐리 로링 (Ashley Loring)에 대해 말한다 Ashley의 어머니, Loxie Loring이 그 옆에 서있다

"그녀는 이런 종류의 날씨를 좋아했습니다"라고 그녀는 말합니다 그녀의 딸은 또한 말 타기와시 쓰기를 좋아했습니다 "그녀는 퇴임했습니다"라고 Loring이 말했습니다 "그녀는 아무것도 두려워하지 않았다

그리고 그녀가 얼마나 작은 지 그녀는 그랬다" 그러면 Loxie는 눈물을 흘립니다 Ashley는 1 년 전에 사라졌습니다 그 당시 그녀는 20 세 였고 Mont의 Missoula 인근에있는 여동생과 살 계획이있었습니다 법 집행 기관은 애슐리가 그녀의 의지에 어긋나고 있다고 생각한다

이제 FBI, 부족 경찰과 빙하 카운티 보안관 부서가 모두 조사하고 있습니다 "그녀는 사라지고 싶어서 떠나지 않았습니다"라고 Loring은 말합니다 "나는 그녀에게 일어난 일이 있음을 안다" 인도 국가에서 시간을 보내십시오

그러면이 이야기를 계속 듣게 될 것입니다이 세상에서 신속하고 격렬하게 촬영 된 조카딸, 딸 또는 사촌 매년 300 명 이상의 토착 여성들이 캐나다와 미국에서 매년 의심스러운 상황에서 실종되거나 살해 당한다 연방 수사 국 (FBI)이이 수치를 추적하고 있지 않기 때문에 정확한 수치는 알려지지 않았다 Annita Lucchesi는 "우리가 데이터를 가지고 있다면 네이티브 여성이 더 불균형 적으로 표현된다는 것을 추측 할 것입니다

그녀는 Monting Browning의 지역 커뮤니티 칼리지에서 Ashley Loring을 가르치기를 원했습니다 "그녀는 얼마나 똑똑했는지 알지 못했습니다"라고 그녀는 말합니다 "좋은 성적을 얻을 때마다 항상 행복했습니다 '정말로, 정말로, 나는 A를 얻었 어?' '네, 그랬어요

너 똑똑하다'" Lucchesi는 현재 캐나다의 Lethbridge 대학의 박사 과정 학생입니다 그녀가 석사 학위 논문을 공부할 때, 그녀는 미국에서 죽거나 실종 된 원주민 여성의 총수를 찾으려고 노력했습니다 캐나다

"인터넷 검색을 한 후에는 아무도 올바른 번호를 찾지 못했습니다"라고 말합니다 지방 경찰 보고서가 접수 되더라도 그러한 사례 중 일부는 FBI의 범죄 데이터베이스에 공개되지 않습니다 그 사람이 청소년이 아니면 않는 한 그 보고서를 전국적으로 제출할 필요가 없기 때문입니다 Lucchesi는 이것이 많은 토박이 여성들이 균열을 빠져 나가게 해준다고 말한다

따라서 그녀는 지역 법 집행 기관에 공개 기록 요청을 제출하여 자신의 데이터베이스를 만들고 있습니다 지금까지 그녀는 미국 전역에 걸쳐 2,000 건이 넘는 사례가 문서화되어 있습니다 캐나다 대부분은 지난 20 년 동안 발생했습니다 Luccessi는 얼마나 많은 데이터가 누락되었는지에 대해 충격을 받았습니다

"그리고 정말로, 그것은 단지 데이터가 아닙니다"라고 그녀는 말합니다 "그건 누군가의 친척이 어딘가에 먼지를 모으고 아무도 그녀에 대해 저질러 진 폭력을 기억하거나 존경하는 책임을지지 않고있다" 캐나다는이 문제에 대한 연방 정부의 조사를 계속하고 있지만 데이터가 실제로 업데이트되지는 않습니다 작년에, 의회는 사바나의 법을 소개했습니다

누락 및 살해 된 원주민 여성의 수에 대한 연례 보고서가 필요하지만 10 월 상원위원회 청문회 이후 아무 일도 일어나지 않았습니다 이 모든 것에 대한 좌절은 블랙 피트 예약에 반영되고 있습니다 최근의 폭풍우가 치는 날에 많은 사람들이 애슐리 로링 (Ashley Loring)에 대한 정의를 요구했습니다 트래픽을 차단하는 주요 고속도로를 따라 내려갔습니다 Ashley의 사촌 인 Ivan MacDonald는 그들과 행진을했습니다

그는 지치고있다 애슐리 로링 (Ashley Loring)은 미국에서 270 명의 다른 원주민 여성과 함께 1 년간 실종되었다 캐나다 "우리는 이미 이것이 위기라는 것을 알고있다 "우리에게 합법화하기위한 통계가 필요하지 않습니다

우리가 아닌 모든 사람들을 위해 통계를 합법화 할 통계가 필요합니다 "

KTER Center Employment Research Database (Part 4 of 4)

ANN OUTLAW : 오늘 웹 캐스트에 오신 것을 환영합니다 KTER 센터의 고용 연구 데이터베이스 (Employment Research Database) Steven Boydston이 발표 할 예정입니다

저는 미국 연구소의 TA 컨설턴트 인 앤 아웃로입니다 연구를 위해, 또는 AIR 이 웹 캐스트는 4 부작 시리즈의 일부입니다 KTER 센터의 연구 활동에 관한 웹 캐스트 및 자원 웹 캐스트는 센터를 통해 제공됩니다

고용 연구를위한 지식 번역, 또는 KTER, 국립 연구소가 자금 지원 장애, 독립 생활 및 재활 연구 우리는 정보를 가지고 있습니다 우리 웹 사이트에 오늘 웹 캐스트 여기에는 PowerPoint 파일과 텍스트 설명이 포함됩니다 교육 자료의 KTER

org에서 정보를 찾을 수 있습니다 고용 연구 데이터베이스에 들어가기 전에, KTER 센터의 개요를 알려 드리고자합니다 목적과 활동 슬라이드에서 우리의 목적을 볼 수 있습니다 우리는 지식 번역 전략을 시험하기 위해 왔습니다

연구원 및 장애인 연구를 찾고, 사용하고, 이해한다 궁극적으로 장애인을 돕기 위해 직업을 찾아 유지하라 그럼 우리가 어떻게해야합니까? 우리는 다양한 연구와 보급을 실시합니다 활동 첫째, 관련 조사 결과를 확인하기 위해 개인간의 고용 성과 개선에 장애인

우리는 또한 무엇이 필요한지 결정하는데 도움을줍니다 연구 기반 정보는 개인과 같은 이해 관계자에게 가장 큰 압력 장애인 및 그 가족, 직업 재활 종사자, 사업 지역 사회 및 정책 입안자에게 도움이됩니다 포커스 그룹에 대한 기술 요약을 찾을 수 있습니다 최근 우리가 자폐증 환자와 함께 실시한 웹 사이트에서 장애가있는 전환기 청소년 KTERorg

그리고 우리는 조사하고 테스트하기 위해 여기에 있습니다 지식 번역 전략 이해 관계자와 함께 증가한다 그들의보고 된 필요를 충족시키는 연구 결과 우리는 프로젝트 결과를 널리 알리고, NIDILRR 연구원에게 기술 지원을 제공하고, 그들의 일의 적용을 지원하는 동시에 NIDILRR이 자금을 지원하는 연구원 들간의 협력 촉진 취업 분야에서 일하는 이들 연구자들 사이에서 혜택을 얻을 수있는 이해 관계자 그들의 연구 결과에서 우리의 연구 활동에 대해 더 많이들을 수 있습니다

이 시리즈의 다른 웹 캐스트 또는 저희 웹 사이트를 방문하십시오 이제, 소개하는 것이 기쁩니다 내 동료, 스티븐 보이드 스턴 Steven은 American Institutes의 연구원입니다 KTER 센터에서 5 년간 근무했습니다

스티븐, 고용 연구에 관해 우리에게 뭐라고 할 수 있니? 데이터 베이스? 스티븐 보이스톤 : 안녕, 앤 고맙습니다 그래서 고용 연구 데이터베이스 피어 리뷰 연구를 확인하는 진행중인 프로젝트입니다 고용 전략을 구체적으로 다루는 기사 장애인을위한 ANN OutLAW : 그렇다면 어떻게하면 될까요? 이 프로젝트가 시작 됐나요? STEVEN BOYDSTON : 예, 이것은 실제로입니다 일부 작업의 연속 이전 보너스 중 우리가하고 있었던 일 Virginia Commonwealth의 파트너와 협력 대학

우리는 새 웹 사이트에서 데이터베이스를 다시 시작했습니다 사람들이 새로운 일을 발견하는 것이 중요하다는 희망, 무슨 일이 일어나는지, 그리고 도전이있을 수있는 곳을 배우십시오 장애인 지원 ANN OutLAW : 훌륭합니다 이제 데이터베이스를 살펴 보겠습니다

지금, 괜찮다면 스티븐 볼드스톤 : 그렇습니다 그래서 여기에서 KTER 센터 홈페이지를 볼 수 있습니다 참고 자료로 이동하여 데이터베이스로 이동한다 Employment Research Database (고용 연구 데이터베이스)를 클릭합니다

화면의 중앙에서 시작, 우리는 현재 1 아웃을 표시하고 있음을 알 수 있습니다 총 250 개 레코드 중 25 개 각 레코드가 한 행에 표시됩니다 작성자의 제목과 연도가 게시됩니다 사용자는 이러한 결과 중 일부를 필터링 할 수도 있습니다 그들이 무엇을 더 정확하게 찾을 수 있는지 여러 가지 방법으로 찾고 있습니다

먼저, 다음을 사용하여 텍스트 검색을 수행 할 수 있습니다 포함 시키거나 제외시키려는 특정 구문 또는 단어 예를 들어, 우리는 "장애 재활" 이것은 우리의 수색을 총 101 개의 기록으로 좁힐 것입니다 그 모든 단어를 포함한다 그런 다음 지우기 버튼을 사용하여 검색 용어를 지울 수 있습니다 그러면 데이터베이스 홈 페이지로 돌아갑니다

두 번째 검색 방법은 검색 필터를 사용하는 것입니다 쪽 예를 들어 특정 연도를 검색하려면 예를 들어 2014 년에 기사가 게시되었습니다 또한, 우리는 NIDILRR이 자금을 지원 한 연구 예를 클릭합니다

그리고 그것은 우리의 검색을 약 5 개의 레코드로 제한합니다 ANN OutLAW : 예를 들어, 누군가 기사를 찾고있다, 아마도 뭔가 그들이 쓰는 것을 도왔다 어떻게 찾을 수 있습니까? STEVEN BOYDSTON : 좋을 것 같습니다 예를 들어 기사를 쓴다면 아직 데이터베이스에 포함되어 있지 않습니다 가장 좋은 방법은 클릭하는 것입니다

데이터베이스 정보 버튼에서 오른쪽 상단에 있습니다 고용 연구 데이터베이스 페이지에는 데이터베이스에 대한 많은 추가 정보가 있습니다 그리고 그것이 어떻게 작동하는지, 거기에 몇 가지 추가 세부 사항, 아래쪽에는 리소스 제출 옵션이 있습니다 그래서 거기에서 온라인 제출 양식이 있습니다 그들이 기사의 이름을 제출할 수있는 곳, 날짜 일부 추가 정보가 게시되었습니다

그리고 우리는 그것을 검토하고 그것을 추가 할 것입니다 가능한 한 빨리 데이터베이스에 저장하십시오 ANN OUTLAW : 감사합니다, 스티븐 포함 된 내용 중 일부가 변경된 것처럼 보입니다 올해 기준

그것에 대해 말해 줄 수 있어요? 스티븐 볼드스톤 : 네, 그렇습니다 현재 데이터베이스에 우리는 연구 논문을 포함 시켰습니다 장애인 고용 관련 앞으로 나아갈 것입니다, 우리는 집중할 것입니다 구체적으로보고하는 기사 및 연구 추가시 중재에 대해 설명하므로 장애인을위한 효과적인 고용 우선 순위가 더 높을 것입니다 ANN OutLAW : 음, 다시 한번 고맙습니다

스티븐, 취업에 대한 간단한 소개 연구 데이터베이스 나는 모든 사람들에게 생각 나게하고 격려하고 싶다 다음 평가 양식을 작성하는 슬라이드 하단의 링크 등록 된 모든 사람에게도 이메일로 보내 드리겠습니다 이 웹 캐스트 시리즈

오늘의 웹 캐스트는 KTER 센터에 대한 시리즈의 일부입니다 따라서 다른 웹 캐스트를 보는 것을 잊지 마십시오 KTERorg의 웹 사이트에서이 모든 것을 찾을 수 있습니다 나는 또한 국립 연구소에 감사하고 싶다

장애, 독립 생활 및 재활에 관한 정보 NIDILRR, 자금 지원 제공 이 방송을 위해 마지막으로이 웹 캐스트를 마무리하고 싶습니다 고마워, 스티븐 스티븐 볼드스톤 : 고마워요, 앤 천만에요

The Value of Your Customer Database

안녕하세요, 저는 한스 크리스티안입니다 나는 Clerk

io의 설립자입니다 그리고 오늘 나는 이야기 할거야 전자 상거래에서 가장 간과 된 자산 좋아, 좋아 오늘날 온라인 상점 운영, 당신은 아마 당신의 판매량을 Google, Facebook 또는 다른 종류의 광고

그리고 오늘날의 세계는 : 기본적으로 주문을 원한다면 외출하고 구매해야합니다 좋은 결과입니다 많은 수익을 창출합니다 그러나 광고 가격은 항상 증가하고 있습니다 이러한 대형 플랫폼에 너무 의존해야하는 전략적 위험이 있습니다

그래서, 당신이 전자 테일러로하고 싶은 일, 물론 자신의 판매가 점점 더 많아지고 있습니다 그리고 자기 생성, 온라인 상점을 운영 할 때 자체 생성의 좋은 예는 사람들에게 이메일을 보내는 뉴스 레터 그리고 나서 그들은 당신에게 직접옵니다 다른 플랫폼을 통해 구매하지 않습니다 이메일도 훌륭하지만 더 큰 자산이 있습니다

그건 간과 한 것입니다 단기 자금원 그러나 그것은 실제로 고객 데이터베이스입니다 고객 데이터베이스는 자산이며, 모든 온라인 상점에 있으며 매일 성장합니다 오늘 내가 겪고있는 것의 요점은, 너는 앉아서 생각하고있다 이 자산을 실제로 활성화하려면 어떻게해야합니까? 많은 온라인 상점 때문에 그냥 안으로, 주문 배송, 다시 어쩌면 일부 목표 조정을했지만 기본적으로 완료되었습니다

그리고 저는 많은 사람들이 다음과 같은 계획을 가지고있는 것을 보지 못합니다 내 고객 데이터베이스를 최대한 활용하려면 어떻게해야합니까? 그래서, 내가 보는 방식은, 당신은 완전한 고객 데이터베이스를 가지고있다 당신은 그것에 다른 수준에 상품화 할 수 있습니다 그래서 당신은 윗부분을 가지고 있습니다 고객 데이터베이스 중 가장 높은 상용화 부분 귀하의 뉴스 레터는 귀하가 할 수있는 뉴스 레터입니다

직접받은 편지함에 프로모션을 올리십시오 그것은 매우 상업화 된 부분입니다 고객 데이터베이스의 상업화 된 부분입니다 그러나 나머지 데이터베이스를 사용할 수도 있습니다 물론 해당 주문과 관련된 주문 후속 조치를 수행 할 수 있습니다

인식을 보장하고 회원 유지를 보장해야합니다 따라서 동의를 받기 시작하면, – GDPR 세계와의 재 타겟팅을위한 동의 수집 – 당신은 실제적으로 전체 고객 데이터베이스를 재 타겟팅에 사용할 수 있습니다 그 방법으로 광고를 전문화합니다 동의 없이도 언제든지 주문을 후속 조치 할 수 있습니다 그리고 당신은 그 속임수를 계속 사용할 수 있습니다

사람들이 만족하는지 확인 실제로 당신의 인식을 지키기 위해서 당신이 할 수있는 많은 것들이 있습니다 하지만 가장 중요한 것은 모든 전자 상거래 사업에 실제로 계획하는 방법이 있어야합니다 이 자산을 활성화하십시오 왜냐하면 아무 것도하지 않으면, 너는 그것으로 무엇이든 할 수 없다, 너는 우측 동의를 모을 수 없다 그리고 그것은 당신이 정말로 그 성장 목록에서 아무것도 얻지 않는다는 것을 의미합니다

좋은! 이게 네가 생각하기를 바란다 그리고 당신은 계획을 시작할 것입니다 우리는 곧 다른 비디오와 함께 나올 것입니다 우리가 실제로가는 곳, 어떤 것들 당신은 당신의 고객 데이터베이스를 사용할 수 있습니다 문의 사항이 있으면 의견을 적어주십시오

나는 모든 것에 답하기 위해 다시 쓸 것입니다 곧 당신을 볼 수 있기를 바랍니다