I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
4
,
N
o
.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
,
pp.
229
~
239
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
1
.
pp
22
9
-
239
229
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
A
n
m
od
e
l
f
or
st
r
u
c
t
u
r
e
d
t
h
e
N
o
S
QL
d
at
ab
a
se
s b
ase
d
on
m
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g c
la
ss
ifie
r
s
Am
in
e
B
e
n
m
ak
h
l
ou
f
C
o
mput
e
r
, N
e
tw
o
r
ks
, M
o
bi
li
t
y
a
nd M
o
d
e
li
ng
L
a
b
o
r
a
t
or
y
(
I
R
2
M
)
, D
e
pa
r
tm
e
nt
of
M
a
th
e
ma
ti
c
s
a
nd C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
n
c
e
a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
, U
ni
ve
r
s
it
y
H
a
s
s
a
n 1
st
, S
e
tt
a
t,
M
o
r
oc
c
o
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
ug
28,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
6,
2024
A
c
c
e
pt
e
d
N
o
v
19,
2024
T
o
d
a
y
,
t
h
e
m
a
j
o
ri
t
y
o
f
d
at
a
g
en
e
rat
ed
an
d
p
ro
ce
s
s
ed
i
n
o
r
g
an
i
zat
i
o
n
s
i
s
u
n
s
t
ru
c
t
u
r
ed
.
N
o
SQ
L
d
at
ab
as
e
m
a
n
ag
emen
t
s
y
s
t
em
s
p
e
rfo
r
m
t
h
e
m
an
a
g
eme
n
t
o
f
t
h
i
s
d
at
a.
T
h
e
p
ro
b
l
em
i
s
t
h
at
t
h
e
s
e
u
n
s
t
ru
c
t
u
red
d
at
ab
as
e
s
c
an
n
o
t
b
e
a
n
al
y
z
e
d
b
y
t
rad
i
t
i
o
n
al
O
L
A
P
a
n
al
y
t
i
c
al
t
r
e
at
me
n
t
s
.
T
h
e
l
at
t
e
r
ar
e
m
ai
n
l
y
u
s
e
d
i
n
s
t
ru
c
t
u
r
e
d
r
el
at
i
o
n
a
l
d
at
ab
as
e
s
.
In
o
r
d
e
r
t
o
ap
p
l
y
O
L
A
P
an
al
y
s
e
s
o
n
N
o
SQ
L
d
at
a,
t
h
e
s
t
ru
c
t
u
r
i
n
g
o
f
t
h
i
s
d
at
a
i
s
e
s
s
en
t
i
al
.
In
t
h
i
s
p
ap
e
r,
w
e
p
ro
p
o
s
e
a
mo
d
el
fo
r
s
t
ru
c
t
u
ri
n
g
t
h
e
d
at
a
o
f
a
d
o
cu
m
en
t
-
o
ri
en
t
ed
N
o
SQ
L
d
at
ab
as
e
u
s
i
n
g
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
(ML
)
.
T
h
i
s
met
h
o
d
i
s
b
ro
k
en
d
o
w
n
i
n
t
o
t
h
r
ee
s
t
e
p
s
,
fi
rs
t
t
h
e
v
ec
t
o
ri
zat
i
o
n
o
f
d
o
c
u
men
t
s
,
t
h
en
t
h
e
l
e
arn
i
n
g
v
i
a
d
i
ff
e
r
e
n
t
ML
al
g
o
r
i
t
h
m
s
an
d
fi
n
al
l
y
t
h
e
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
,
w
h
i
ch
g
u
ara
n
t
ee
s
t
h
at
d
o
c
u
men
t
s
w
i
t
h
t
h
e
s
ame
s
t
ru
c
t
u
re
w
i
l
l
b
el
o
n
g
t
o
t
h
e
s
a
me
co
l
l
ec
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
fo
r
e,
t
h
e
mo
d
el
i
n
g
o
f
a
d
at
a
w
ar
eh
o
u
s
e
c
an
b
e
c
a
rri
ed
o
u
t
i
n
o
rd
e
r
t
o
c
r
e
at
e
O
L
A
P
cu
b
e
s
.
S
i
n
ce
t
h
e
m
o
d
e
l
s
f
o
u
n
d
b
y
l
e
ar
n
i
n
g
a
l
l
o
w
t
h
e
p
aral
l
el
c
o
m
p
u
t
at
i
o
n
o
f
t
h
e
c
l
as
s
i
fi
e
r
,
o
u
r
ap
p
ro
ach
r
e
p
re
s
e
n
t
s
a
n
ad
v
an
t
ag
e
i
n
t
e
r
m
s
o
f
s
p
ee
d
s
i
n
ce
w
e
w
i
l
l
a
v
o
i
d
d
o
u
b
l
y
i
t
e
rat
i
v
e
al
g
o
ri
t
h
m
s
,
w
h
i
ch
r
e
l
y
o
n
t
e
x
t
u
al
co
m
p
ari
s
o
n
s
(T
C)
.
A
c
o
m
p
arat
i
v
e
s
t
u
d
y
o
f
t
h
e
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
s
i
s
c
arri
ed
o
u
t
i
n
t
h
i
s
w
o
r
k
i
n
o
rd
e
r
t
o
d
e
t
ec
t
t
h
e
mo
s
t
e
ffi
ci
e
n
t
me
t
h
o
d
s
to
p
e
rfo
r
m
t
h
i
s
t
y
p
e
o
f
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
Do
c
um
e
n
t
s
o
r
i
e
n
t
e
d
da
t
a
b
a
s
e
Gr
a
d
i
e
n
t
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
Ne
ur
a
l
n
e
t
wor
ks
No
S
QL
OL
A
P
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
Ami
ne
B
e
nm
a
k
hl
o
u
f
C
o
m
put
e
r
,
Ne
t
w
o
r
ks
,
M
o
bi
li
t
y
a
n
d
M
o
de
l
i
ng
L
a
bo
r
a
tor
y
(
I
R
2M
)
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
a
n
d
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
Ha
s
s
a
n
1
st
Uni
ve
r
s
i
t
y
S
e
tt
a
t,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
Ami
ne
.
be
nm
a
k
hl
o
u
f
@
u
h
p.
a
c
.
m
a
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
B
i
g
d
a
t
a
i
s
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
z
e
d
by
t
h
e
3Vs
[
1]
,
whi
c
h
a
r
e
v
o
l
u
m
e
,
ve
l
o
c
i
t
y
a
n
d
va
r
i
e
t
y
.
S
o
i
t
’
s
a
l
a
r
ge
a
m
o
un
t
o
f
da
t
a
a
r
r
i
vi
ng
a
t
a
hi
g
h
e
r
s
pe
e
d
a
n
d
w
i
t
h
a
l
o
t
o
f
v
a
r
i
e
t
y
.
T
hi
s
l
a
s
t
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
m
e
a
ns
t
h
a
t
t
h
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
e
d
i
n
bi
g
da
t
a
c
o
m
e
s
f
r
o
m
s
e
v
e
r
a
l
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
i
s
n
ot
n
e
c
e
s
s
a
r
i
ly
s
t
r
uc
t
ur
e
d.
T
h
e
s
e
l
a
r
ge
a
nd
v
a
r
i
e
d
da
t
a
s
e
t
s
c
a
nn
o
t
b
e
m
a
na
ge
d
by
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
r
e
l
a
t
i
o
na
l
da
t
a
b
a
s
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
s
y
s
t
e
m
s
[
2]
.
N
o
S
QL
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
g
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
.
T
h
e
s
e
a
r
e
n
o
n
-
r
e
l
a
t
i
o
n
a
l
d
a
t
a
b
a
s
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
s
y
s
t
e
m
s
(
DB
M
S
s
)
c
a
pa
bl
e
o
f
h
a
n
d
li
ng
a
l
a
r
ge
a
m
o
u
n
t
o
f
un
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
da
t
a
wi
t
h
gr
e
a
ter
f
l
e
xi
b
i
li
t
y
a
n
d
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
.
T
h
e
a
to
m
i
c
i
t
y
,
c
o
h
e
r
e
n
c
e
,
i
s
o
l
a
t
i
o
n
,
a
n
d
dur
a
bil
i
t
y
(
A
C
I
D
)
pr
i
n
c
i
p
l
e
s
a
r
e
e
n
s
ur
e
d
i
n
r
e
l
a
t
i
o
n
a
l
da
t
a
ba
s
e
s
.
T
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
r
e
m
a
i
ns
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
dur
i
n
g
a
t
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
.
T
h
e
l
a
t
t
e
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
i
s
o
l
a
t
e
d
uni
t
w
hi
c
h
i
s
n
o
t
a
f
f
e
c
t
e
d
by
a
n
o
t
h
e
r
t
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
,
i
t
r
e
m
a
i
ns
pe
r
m
a
ne
n
t
l
y
i
n
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
f
t
e
r
v
a
l
i
da
t
i
o
n
.
N
o
S
QL
da
t
a
ba
s
e
s
a
l
s
o
gua
r
a
n
t
e
e
t
h
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
v
e
n
e
s
s
,
f
l
e
xi
b
il
i
t
y
(
DF
)
pr
i
n
c
i
p
l
e
s
.
D
i
s
t
r
i
b
ut
i
n
g
da
t
a
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
s
e
r
v
e
r
s
m
a
ke
s
i
t
m
o
r
e
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
a
n
d
i
nc
r
e
a
s
e
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
’
s
a
bil
it
y
t
o
pe
r
f
o
r
m
we
ll
w
i
t
h
l
a
r
ge
r
wo
r
kl
o
a
ds
.
I
t
i
s
f
o
r
t
h
e
s
e
r
e
a
s
o
n
s
t
h
a
t
N
o
S
QL
s
y
s
t
e
m
s
a
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
s
to
r
i
n
g
a
n
d
m
a
n
a
g
i
ng
s
t
r
uc
t
ur
e
d,
s
e
m
i
-
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
a
n
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
229
-
239
230
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
f
N
o
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
s
,
us
i
n
g
o
nl
i
ne
a
n
a
ly
t
i
c
a
l
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
OL
A
P
)
m
u
l
t
i
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
da
t
a
a
na
l
y
s
i
s
t
e
c
hni
qu
e
s
i
s
d
if
f
icu
l
t
.
OL
A
P
a
n
a
ly
s
i
s
i
s
o
r
i
g
i
na
ll
y
pe
r
f
o
r
m
e
d
o
n
r
e
l
a
t
i
o
n
a
l
da
t
a
b
a
s
e
s
.
I
t
c
a
n
a
l
s
o
b
e
a
pp
l
i
e
d
to
N
o
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
s
b
ut
wi
t
h
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
da
t
a
[
3
]
-
[
5]
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
a
p
pr
o
p
r
i
a
t
e
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
a
n
a
ly
z
i
ng
u
ns
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
i
n
N
o
S
QL
s
y
s
t
e
m
s
n
e
e
d
t
o
b
e
de
v
e
l
o
pe
d.
T
h
e
m
o
s
t
c
o
m
mo
nl
y
us
e
d
t
y
pe
o
f
N
o
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
i
s
t
h
e
do
c
u
m
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
da
t
a
b
a
s
e
.
I
n
t
hi
s
t
y
pe
o
f
da
t
a
b
a
s
e
,
da
t
a
i
s
s
t
o
r
e
d
i
n
c
o
l
l
e
c
t
i
o
ns
.
E
a
c
h
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
i
s
a
s
e
t
o
f
do
c
um
e
n
t
s
a
n
d
e
a
c
h
do
c
um
e
n
t
i
s
a
s
e
t
o
f
pa
i
r
s
(
ke
y
,
v
a
l
ue
)
,
th
e
ke
ys
a
r
e
n
o
n
e
ot
h
e
r
t
h
a
n
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
.
Do
c
um
e
n
t
s
i
n
t
h
e
s
a
m
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
c
a
n
h
a
v
e
d
if
f
e
r
e
n
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
,
he
n
c
e
t
h
e
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
n
a
t
ur
e
o
f
a
do
c
u
m
e
n
t
-
o
r
i
e
n
t
e
d
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
.
I
t
i
s
i
n
t
hi
s
c
o
n
t
e
x
t
t
h
a
t
we
pr
o
p
o
s
e
,
i
n
t
hi
s
wo
r
k
,
a
n
a
ppr
o
a
c
h
to
s
tr
uc
t
u
r
e
t
h
e
da
t
a
o
f
a
do
c
u
m
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
a
n
d
t
h
us
b
e
a
bl
e
to
e
x
t
r
a
c
t
OL
A
P
c
ub
e
s
.
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
(
M
L
)
a
l
go
r
i
t
hms
a
r
e
us
e
d
to
o
b
t
a
i
n
do
c
u
m
e
n
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
.
Our
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
h
r
e
e
ph
a
s
e
s
w
hi
c
h
a
r
e
v
e
c
t
o
r
i
z
a
t
i
o
n
o
f
do
c
u
m
e
n
t
s
,
l
e
a
r
ni
ng
t
h
e
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
l
a
s
t
ph
a
s
e
w
il
l
a
ll
o
w
us
t
o
c
l
a
s
s
if
y
t
h
e
do
c
u
m
e
n
t
s
i
n
t
o
s
e
v
e
r
a
l
c
o
l
l
e
c
t
i
o
ns
.
A
pa
r
a
l
l
e
l
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
c
a
n
b
e
c
a
r
r
i
e
d
o
ut
i
n
t
hi
s
c
a
s
e
s
i
nc
e
t
h
e
m
o
de
l
s
f
o
un
d,
a
f
t
e
r
t
r
a
i
ni
ng,
c
a
n
b
e
a
pp
l
i
e
d
to
e
a
c
h
do
c
um
e
n
t
i
n
t
h
e
m
a
i
n
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
t
r
a
i
ni
ng
c
o
r
pus
wi
ll
b
e
c
o
m
po
s
e
d
o
f
t
h
e
n
a
m
e
s
o
f
t
h
e
d
o
c
um
e
n
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
.
ML
i
s
a
b
r
a
n
c
h
o
f
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
t
h
a
t
i
nv
o
l
ve
s
us
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
a
n
a
l
y
z
e
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
i
de
n
t
i
f
y
t
r
e
n
ds
o
r
pa
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
t
h
e
n
us
e
d
to
m
a
ke
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
o
n
n
e
w
da
t
a
.
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
wo
r
k
a
r
e
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
:
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
ns
(
L
R
s
)
, N
a
i
v
e
s
B
a
y
e
s
(
NB
)
, K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
ur
s
(
K
NN
s
)
,
m
u
l
t
i
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
M
L
P
)
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
(
DT
)
,
a
n
d
s
uppo
r
t
v
e
c
to
r
m
a
c
hi
ne
s
(
S
VM
s
)
.
I
n
o
r
de
r
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
s
e
M
L
m
o
de
l
s
i
n
t
hi
s
t
y
pe
o
f
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
s
t
ud
y
o
f
m
e
t
r
i
c
s
i
s
c
a
r
r
i
e
d
o
ut
i
n
t
hi
s
wo
r
k.
2.
M
UL
T
I
DI
M
E
NSI
ONAL
CONC
E
P
T
U
AL
M
ODE
L
T
h
e
m
u
l
t
i
d
im
e
ns
i
o
n
a
l
m
o
de
l
i
nc
l
ude
s
f
a
c
t
t
a
bl
e
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
wi
t
h
d
i
m
e
ns
i
o
n
t
a
bl
e
s
[
6]
-
[
9]
.
T
h
e
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
d
i
a
gr
a
m
E
i
s
g
i
ve
n
by
:
=
(
,
,
)
wi
t
h
:
=
{
1
,
2
,
…
,
}
i
s
a
f
i
ni
t
e
s
e
t
o
f
f
a
c
t
s
t
a
bl
e
s
.
=
{
1
,
2
,
…
,
}
i
s
a
f
i
ni
t
e
s
e
t
o
f
d
i
m
e
ns
i
o
n
t
a
bl
e
s
=
→
2
i
s
a
f
u
n
c
t
i
o
n
t
h
a
t
a
s
s
o
c
i
a
t
e
s
t
h
e
f
a
c
t
s
wi
t
h
s
e
t
s
of
d
im
e
ns
i
o
n
s
a
l
o
n
g
whi
c
h
t
h
e
y
c
a
n
b
e
a
n
a
ly
s
e
d
(
2
i
s
t
h
e
s
e
t
o
f
po
we
r
s
o
f
)
E
a
c
h
d
i
m
e
ns
i
o
n
∈
i
s
de
f
i
ne
d
by
(
,
,
)
wi
t
h
:
:
i
s
t
h
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
n
a
m
e
.
=
{
1
,
2
,
…
,
}
i
s
t
h
e
a
t
tr
i
b
ut
e
s
s
e
t
e
xi
s
t
i
n
g
i
n
t
h
e
d
im
e
n
s
i
o
n
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
s
im
p
l
e
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
a
tt
r
i
b
ut
e
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
s
e
v
e
r
a
l
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
.
=
{
ℎ
1
,
ℎ
2
,
…
,
ℎ
}
i
s
t
h
e
hi
e
r
a
r
c
hi
e
s
s
e
t
.
E
a
c
h
f
a
c
t
e
∈
i
s
de
f
i
ne
d
by
(
,
)
w
i
t
h
:
i
s
t
h
e
n
a
m
e
o
f
t
h
e
t
a
bl
e
m
a
de
.
=
{
1
,
2
,
…
,
|
|
}
i
s
t
h
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
s
e
t.
A
ggr
e
ga
t
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
to
t
h
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
s
.
A
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
d
i
m
e
ns
i
o
ns
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
x
e
s
o
f
a
na
ly
s
i
s
,
whil
e
m
e
a
s
ur
e
s
a
n
d
t
h
e
i
r
a
ggr
e
ga
t
i
o
ns
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
v
a
l
ue
s
.
3.
DOCU
M
E
NT
-
ORI
E
NT
E
D
NO
-
RE
L
AT
I
ON
AL
L
OG
I
CA
L
M
ODE
L
OL
A
P
a
n
a
ly
s
i
s
o
n
do
c
um
e
n
t
-
o
r
i
e
n
t
e
d
N
o
S
QL
d
a
t
a
wa
r
e
h
o
us
e
s
h
a
s
b
e
e
n
t
h
e
s
ubj
e
c
t
o
f
s
e
v
e
r
a
l
s
t
udi
e
s
.
Al
l
t
he
s
e
s
t
udi
e
s
we
r
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
o
n
a
s
e
t
o
f
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
da
t
a
i
n
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
s
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
t
h
e
a
ut
h
o
r
s
[
10
]
-
[
13
]
w
o
r
ke
d
o
n
s
e
t
t
i
n
g
up
a
da
t
a
wa
r
e
h
o
us
e
w
i
t
h
a
do
c
u
m
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
No
S
QL
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
y
pr
o
p
o
s
e
f
o
ur
d
o
c
um
e
n
t
-
o
r
i
e
n
t
e
d
l
o
g
i
c
m
o
de
l
a
ppr
o
a
c
he
s
.
I
n
t
h
e
f
i
r
s
t
m
o
de
l
,
c
a
ll
e
d
f
l
a
t
de
n
o
r
m
a
li
s
e
d
(
F
M
)
,
a
l
l
d
im
e
n
s
i
o
n
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
a
n
d
a
ll
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
s
a
r
e
c
o
m
bi
ne
d
i
n
a
s
i
ng
l
e
do
c
u
m
e
n
t
.
=
{
,
1
,
2
,
…
.
,
|
|
,
1
1
,
2
1
,
…
.
,
|
1
|
1
,
1
2
,
2
2
,
…
.
,
|
2
|
1
}
I
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
m
o
de
l
,
c
a
l
l
e
d
n
e
s
t
e
d
de
n
o
r
m
a
li
s
e
d
(
NM
)
,
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
f
a
c
t
a
n
d
d
i
m
e
n
s
i
o
n
t
a
bl
e
s
a
r
e
s
to
r
e
d
i
n
a
s
i
n
g
l
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
I
n
e
a
c
h
do
c
um
e
n
t
,
t
h
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
s
f
r
o
m
t
h
e
f
a
c
t
t
a
bl
e
a
r
e
gr
o
upe
d
i
n
a
s
u
b
-
do
c
u
m
e
n
t
wi
t
h
t
h
e
ke
y
N
F
.
T
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
o
f
e
a
c
h
d
i
m
e
ns
i
o
n
D
i
a
r
e
a
l
s
o
gr
o
upe
d
i
n
a
s
ub
-
do
c
u
m
e
n
t
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
t
h
e
ke
y
N
Di
.
T
h
e
m
o
de
l
s
c
h
e
m
a
i
s
de
f
i
ne
d
by
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
A
n
mode
l
f
or
s
tr
uc
tur
e
d
the
N
OSQ
L
databas
e
s
bas
e
d
on
…
(
A
mine
B
e
nmak
hlou
f
)
231
=
{
,
:
{
1
,
2
,
…
.
,
|
|
}
,
1
:
{
1
1
,
2
1
,
…
.
,
|
1
|
1
}
,
2
:
{
1
2
,
2
2
,
…
.
,
|
2
|
1
}
,
…
.
.
}
I
n
t
h
e
t
hi
r
d
m
o
de
l
,
c
a
ll
e
d
n
o
r
m
a
li
s
e
d
s
p
l
i
t
(
S
M
)
,
th
e
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
f
a
c
t
a
n
d
d
im
e
n
s
i
o
n
t
a
bl
e
s
a
r
e
s
t
or
e
d
i
n
s
e
pa
r
a
t
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
i
n
o
r
de
r
to
r
e
m
o
v
e
r
e
dun
da
nc
i
e
s
.
T
h
e
f
a
c
t
F
i
s
s
t
or
e
d
i
n
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
C
F
a
n
d
e
a
c
h
d
i
m
e
n
s
i
o
n
D
i
i
s
s
to
r
e
d
i
n
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
C
D
i
.
T
h
e
f
a
c
t
d
o
c
um
e
n
t
c
o
n
t
a
i
n
s
f
o
r
e
i
g
n
ke
y
s
w
h
o
s
e
v
a
l
u
e
s
c
o
m
e
f
r
o
m
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
ke
y
s
o
f
t
h
e
d
i
m
e
n
s
i
o
n
do
c
u
m
e
n
t
s
.
T
h
e
m
o
de
l
s
c
he
m
a
i
s
de
f
i
ne
d
by
:
=
{
,
1
,
2
,
…
.
,
|
|
,
1
,
2
,
…
.
.
}
1
=
{
1
,
1
1
,
2
1
,
…
.
,
|
1
|
1
}
2
=
{
2
,
1
2
,
2
2
,
…
.
,
|
2
|
2
}
I
n
t
h
e
f
o
ur
t
h
m
o
de
l
,
c
a
l
l
e
d
hy
b
r
i
d
(
HM
)
,
t
h
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
t
h
e
S
M
a
n
d
NM
m
o
de
l
s
a
r
e
c
o
m
bi
n
e
d.
All
t
he
a
tt
r
i
b
ut
e
s
o
f
t
h
e
f
a
c
t
a
n
d
d
i
m
e
ns
i
o
n
t
a
bl
e
s
a
r
e
s
tor
e
d
i
n
a
s
i
ng
l
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
b
ut
ke
e
pi
n
g
t
h
e
s
a
m
e
s
c
h
e
m
a
o
f
t
h
e
S
N
m
o
de
l
.
I
n
e
a
c
h
do
c
um
e
n
t
o
f
t
h
e
C
F
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
we
s
to
r
e
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
f
a
c
t
t
a
bl
e
a
s
we
ll
a
s
t
h
e
f
o
r
e
i
g
n
ke
y
s
w
h
o
s
e
v
a
l
ue
s
c
o
m
e
f
r
o
m
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
ke
y
s
o
f
t
h
e
d
i
m
e
ns
i
o
n
tabl
e
s
.
T
h
e
s
e
a
r
e
s
t
or
e
d
i
n
n
e
s
t
e
d
s
ub
do
c
u
m
e
n
t
s
i
n
C
F
.
t
h
e
d
i
a
gr
a
m
i
s
g
i
ve
n
by
:
=
{
,
1
,
2
,
…
.
,
|
|
,
1
,
2
,
…
.
.
,
1
:
{
1
,
1
1
,
2
1
,
…
.
,
|
1
|
1
}
,
2
:
{
2
,
1
2
,
2
2
,
…
.
,
|
2
|
1
}
}
T
h
e
s
e
m
u
l
t
i
d
im
e
ns
i
o
na
l
l
o
g
i
c
a
l
m
o
de
l
s
c
a
n
o
nl
y
b
e
o
b
t
a
i
ne
d
f
r
o
m
a
s
tr
uc
t
ur
e
d
N
oS
QL
da
t
a
b
a
s
e
.
i
.
e
.
,
i
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
do
c
u
m
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
da
t
a
b
a
s
e
s
whe
r
e
a
l
l
r
e
c
o
r
ds
h
a
ve
t
h
e
s
a
m
e
a
t
tr
i
b
ut
e
s
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
ng
u
n
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
da
t
a
i
n
N
o
S
QL
s
y
s
t
e
m
s
m
us
t
b
e
de
v
e
l
o
pe
d.
T
h
e
m
a
i
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
o
ur
w
or
k
i
s
to
p
r
o
p
o
s
e
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
p
pr
o
a
c
h
f
o
r
s
tr
uc
t
ur
i
n
g
t
h
e
da
t
a
i
n
a
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
s
o
t
h
a
t
i
t
i
s
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
m
u
l
t
i
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
m
o
d
e
l
li
ng.
4.
P
ROP
OS
E
D
M
ODE
L
I
n
t
hi
s
a
r
t
i
c
l
e
,
we
pr
o
po
s
e
a
m
o
de
l
c
a
ll
e
d
“
M
L
DS”
(
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
da
t
a
s
t
r
uc
t
ur
i
n
g
)
c
a
p
a
bl
e
o
f
s
t
r
uc
t
u
r
i
n
g
t
h
e
da
t
a
o
f
a
d
o
c
um
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
N
oS
QL
da
t
a
b
a
s
e
.
S
i
n
c
e
o
ur
pr
o
bl
e
m
i
s
a
s
upe
r
vi
s
e
d
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
we
w
i
ll
a
pp
ly
ML
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
m
e
t
h
o
ds
i
n
o
r
de
r
to
s
t
udy
t
h
e
i
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
t
hi
s
t
y
pe
o
f
pr
o
bl
e
m
.
I
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
,
s
e
v
e
r
a
l
wo
r
ks
h
a
ve
b
e
e
n
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
to
c
l
a
s
s
if
y
do
c
u
m
e
n
t
s
i
n
a
do
c
um
e
n
t
-
o
r
i
e
n
t
e
d
da
t
a
b
a
s
e
.
Am
a
z
a
l
e
t
al.
[
14]
us
e
d
t
h
e
“
Na
îf
B
a
y
e
s
”
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d.
I
t
i
s
a
s
upe
r
vi
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
b
a
s
e
d
o
n
B
a
y
e
s
’
t
h
e
o
r
e
m
.
I
t
i
s
o
f
t
e
n
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
e
x
t
a
n
d
c
a
t
e
g
o
r
i
c
a
l
da
t
a
.
T
hi
s
i
s
a
s
i
m
p
l
e
a
n
d
f
a
s
t
a
l
go
r
i
t
hm
,
b
ut
i
t
a
s
s
u
m
e
s
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
i
n
d
e
pe
n
de
n
c
e
b
e
t
we
e
n
f
e
a
t
ur
e
s
,
whi
c
h
i
s
n
o
t
a
l
wa
y
s
r
e
a
l
i
s
t
i
c
i
n
pr
a
c
t
i
c
e
.
Da
v
a
r
do
o
s
t
e
t
al
.
[
15
]
c
o
m
bi
ne
d
t
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
w
i
t
h
t
h
e
m
a
p
-
r
e
duc
e
pr
o
gr
a
m
mi
ng
m
e
t
h
o
d
i
n
o
r
de
r
to
a
da
pt
i
t
to
l
a
r
ge
a
m
o
un
t
s
o
f
da
ta.
T
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
:
DT
,
S
VM
,
K
NN
,
N
B
,
M
L
P
,
a
n
d
L
R
a
r
e
us
e
d
i
n
o
ur
m
o
de
l
.
T
h
e
m
a
i
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
i
s
to
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
un
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
da
t
a
.
T
h
e
s
t
r
uc
t
ur
e
o
f
o
ur
m
e
t
h
o
d
wi
l
l
be
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
s
t
e
ps
o
f
t
h
e
“
M
L
DS”
m
e
t
h
o
d
to
pr
e
pa
r
e
da
t
a
f
o
r
OL
A
P
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
f
i
r
s
t
ph
a
s
e
i
s
a
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
p
r
e
pa
r
a
t
i
o
n
pha
s
e
.
NoSQL
da
t
a
b
a
s
e
n
e
e
ds
t
o
b
e
c
o
n
ve
r
t
e
d
to
m
a
t
r
i
x
.
T
h
e
d
o
c
um
e
n
t
s
f
r
o
m
t
h
e
d
o
c
u
m
e
n
t
-
o
r
i
e
nt
e
d
da
t
a
b
a
s
e
a
r
e
us
e
d
a
s
i
n
put
da
t
a
to
t
h
e
v
e
c
tor
i
z
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
.
A
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
o
f
a
do
c
u
m
e
n
t
-
or
i
e
n
t
e
d
da
t
a
b
a
s
e
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
n
do
c
um
e
n
t
s
.
A
n
d
e
a
c
h
do
c
u
m
e
n
t
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
a
s
e
t
o
f
a
t
tr
i
b
ut
e
s
.
S
i
n
c
e
t
h
e
da
t
a
i
n
a
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
i
s
n
o
t
s
tr
uc
t
ur
e
d,
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
a
tt
r
i
b
ut
e
s
d
i
f
f
e
r
s
f
r
o
m
o
n
e
d
o
c
um
e
n
t
to
a
n
ot
h
e
r
.
S
o
m
e
a
tt
r
i
but
e
s
a
r
e
p
r
e
s
e
n
t
i
n
do
c
um
e
n
t
s
whil
e
ot
h
e
r
s
a
r
e
a
b
s
e
n
t
.
T
h
e
v
e
c
t
o
r
i
z
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
g
i
ve
s
a
s
o
ut
pu
t
a
bi
n
a
r
y
m
a
t
r
i
x
D
c
o
m
po
s
e
d
o
f
0
a
n
d
1.
T
h
e
r
o
ws
o
f
t
hi
s
m
a
t
r
i
x
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
n
do
c
um
e
n
t
s
i
n
t
h
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
c
o
l
u
m
ns
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
s
e
t
o
f
a
tt
r
i
b
ut
e
s
o
f
a
l
l
t
h
e
do
c
u
m
e
n
t
s
a
n
d
t
h
e
e
l
e
m
e
n
t
s
o
f
t
h
e
m
a
t
r
i
x
a
r
e
0
o
r
1.
0
m
e
a
n
s
t
h
e
a
t
tr
i
b
ut
e
i
s
a
b
s
e
n
t
i
n
t
h
e
do
c
um
e
n
t
a
n
d
1
m
e
a
ns
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
i
s
pr
e
s
e
n
t
.
A
dupl
i
c
a
t
e
r
e
m
o
va
l
pr
o
c
e
s
s
i
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
o
n
t
h
e
m
a
t
r
i
x
D
i
n
o
r
de
r
to
ke
e
p
o
nl
y
u
ni
que
v
e
c
t
o
r
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
wi
ll
t
he
r
e
f
o
r
e
b
e
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
f
o
r
t
h
e
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
229
-
239
232
F
i
gur
e
1
.
T
h
e
ph
a
s
e
s
o
f
t
h
e
M
L
DS
m
o
de
l
T
h
e
s
e
c
o
n
d
ph
a
s
e
i
s
a
l
e
a
r
ni
ng
ph
a
s
e
.
T
h
e
v
e
c
t
or
s
(
r
o
ws
o
f
m
a
t
r
i
x
D)
a
r
e
s
ubj
e
c
t
e
d
to
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
ML
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
pp
li
e
d
i
n
t
h
e
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.
M
u
l
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
us
e
d
to
c
l
a
s
s
if
y
da
t
a
i
n
t
o
m
o
r
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
ns
.
S
e
v
e
r
a
l
m
e
t
ho
ds
h
a
v
e
b
e
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
ba
s
e
d
o
n
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
DT
s
,
K
NN
,
NB
,
S
VM
s
,
a
n
d
L
R
to
s
o
l
v
e
m
u
l
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
.
T
o
b
e
g
i
n
,
we
r
e
m
o
v
e
t
h
e
d
up
l
i
c
a
t
e
s
f
r
o
m
t
h
e
m
a
t
r
i
x
D.
T
h
e
s
e
t
o
f
uni
que
v
e
c
t
o
r
s
,
t
h
us
o
b
t
a
i
n
e
d,
wi
ll
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
On
th
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
a
l
l
o
f
t
h
e
v
e
c
to
r
s
o
f
t
h
e
m
a
t
r
i
x
D
w
i
l
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
.
T
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
t
e
p
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
us
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
f
o
un
d
by
e
a
c
h
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
d
i
n
o
r
de
r
to
de
t
e
r
m
i
ne
w
hi
c
h
c
l
a
s
s
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
b
e
l
o
n
gs
t
o
.
D
oc
u
m
e
n
t
s
s
i
mi
l
a
r
i
n
s
t
r
uc
t
u
r
e
a
r
e
m
a
ppe
d
to
t
h
e
s
a
m
e
c
l
a
s
s
e
s
t
h
us
a
l
l
o
w
i
ng
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
o
f
OL
A
P
c
u
b
e
s
ba
s
e
d
o
n
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
t
hi
r
d
p
h
a
s
e
i
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
p
h
a
s
e
.
T
h
e
pa
t
t
e
r
n
s
f
o
un
d
dur
i
ng
t
h
e
l
e
a
r
ni
n
g
ph
a
s
e
w
i
ll
b
e
us
e
d
to
de
t
e
r
m
i
ne
i
n
w
h
i
c
h
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
do
c
u
m
e
n
t
wi
ll
b
e
c
l
a
s
s
if
i
e
d.
Our
m
e
t
h
o
d
a
l
l
o
w
s
pa
r
a
l
l
e
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
do
c
u
m
e
n
t
s
,
whi
c
h
w
i
ll
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
ly
r
e
duc
e
t
h
e
t
i
m
e
r
e
qu
i
r
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
a
ll
do
c
u
m
e
nt
s
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
.
A
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
s
t
ud
y
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
w
i
l
l
b
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
i
n
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
t
i
o
n
pa
r
t.
D
o
c
um
e
n
t
s
w
i
t
h
a
s
i
m
il
a
r
s
t
r
uc
t
u
r
e
wi
l
l
b
e
m
a
pp
e
d
to
th
e
s
a
m
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
OL
A
P
c
ube
s
c
a
n
b
e
e
x
t
r
a
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
T
o
p
r
o
vi
de
a
vi
s
u
a
l
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
F
i
gur
e
2
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
n
d
wo
r
kf
l
o
w.
T
h
e
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
p
h
a
s
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
a
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
c
o
m
po
s
e
d
by
u
ni
que
v
e
c
t
o
r
s
a
f
t
e
r
r
e
m
o
vi
ng
dup
l
i
c
a
t
e
v
e
c
t
or
s
.
T
h
e
m
o
de
l
f
o
un
d
a
f
t
e
r
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
ph
a
s
e
i
s
us
e
d
o
n
t
h
e
e
n
t
i
r
e
m
a
t
r
i
x
D
to
c
l
a
s
s
if
y
t
h
e
do
c
u
m
e
n
t
s
.
F
i
gur
e
2
.
F
l
o
w
di
a
gr
a
m
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
5.
M
E
T
HO
DS
M
AC
HI
NE
L
E
AR
NI
NG
USE
D
5.
1.
M
u
l
t
in
om
ial
l
ogis
t
ic
r
e
g
r
e
s
s
ion
s
LR
i
s
a
s
upe
r
vi
s
e
d
ML
a
l
go
r
i
t
hm
u
s
e
d
to
p
r
e
d
i
c
t
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
w
h
e
t
h
e
r
o
r
n
ot
a
n
i
ns
t
a
n
c
e
b
e
l
o
n
g
s
to
a
gi
ve
n
c
l
a
s
s
.
T
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
[
16]
us
e
s
a
f
u
n
c
t
i
o
n
a
l
a
ppr
o
a
c
h
t
o
f
i
nd
t
h
e
bi
na
r
y
r
e
s
po
n
s
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
A
n
mode
l
f
or
s
tr
uc
tur
e
d
the
N
OSQ
L
databas
e
s
bas
e
d
on
…
(
A
mine
B
e
nmak
hlou
f
)
233
pr
o
b
a
bil
i
t
y
b
a
s
e
d
o
n
a
n
u
m
be
r
o
f
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
T
h
e
S
o
f
t
M
a
x
f
u
n
c
t
i
o
n
(
1)
c
a
n
b
e
us
e
d
i
n
mu
l
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
w
h
e
r
e
t
h
e
go
a
l
i
s
to
pr
e
di
c
t
a
s
i
n
g
l
e
l
a
b
e
l
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
a
s
s
e
s
.
(
)
=
(
)
∑
(
)
=
0
,
=
(
1)
5.
2.
Naive
s
B
aye
s
c
l
as
s
if
icat
o
r
y
T
h
e
NB
a
l
go
r
i
t
hm
[
17]
c
a
n
be
us
e
d
f
o
r
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
m
o
r
e
t
w
o
c
l
a
s
s
.
T
o
c
l
a
s
s
if
y
a
s
a
m
p
l
e
,
we
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
a
n
d
s
e
l
e
c
t
t
h
e
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pr
o
b
a
bil
i
t
y
.
T
h
e
NB
c
l
a
s
s
if
i
e
r
a
s
s
u
m
e
s
t
h
a
t
a
l
l
i
nput
da
t
a
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
,
whi
c
h
i
s
n
o
t
tr
ue
i
n
r
e
a
l
i
t
y
.
Ho
we
v
e
r
,
de
s
p
i
t
e
t
hi
s
s
im
p
li
f
yi
ng
hy
po
t
h
e
s
i
s
,
t
hi
s
a
l
go
r
i
t
hm
r
e
m
a
i
n
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
s
we
l
l
i
n
m
a
ny
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
.
B
a
y
e
s
’
t
h
e
o
r
e
m
a
l
l
o
w
s
us
to
c
a
l
c
u
l
a
t
e
pr
o
b
a
bi
li
t
y
o
f
e
a
c
h
do
c
u
m
e
n
t
b
e
l
o
n
gs
t
o
e
a
c
h
c
l
a
s
s
P
(
C
1/d)
,
P
(
C
2/d)
,
…
,
P
(
C
n
/d)
.
I
f
P
(
C
k/d)
=
m
a
x
(
P
(
C
1/d)
,
P
(
C
2/d)
,
…
,
P
(
C
n
/d)
)
t
h
e
n
t
h
e
c
l
a
s
s
o
f
t
h
e
do
c
um
e
n
t
d
i
s
C
k.
C
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
t
h
a
t
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
a
r
e
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
,
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
do
c
um
e
n
t
s
P
(
C
i
|d)
b
a
s
e
d
o
n
NB
t
h
e
o
r
y
c
a
n
be
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
(
2
)
.
,
(
)
=
(
)
(
)
⁄
(
)
⁄
(2
)
A
v
e
c
:
P
(
C
i
|d)
i
s
t
h
e
po
s
t
e
r
i
o
r
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
(
C
i
,
t
a
r
ge
t)
gi
v
e
n
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
o
r
(
d
,
a
tt
r
i
b
ut
e
s
)
.
P
(
C
i
)
i
s
t
h
e
pr
i
o
r
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
.
P
(
d|C
i
)
i
s
t
h
e
l
i
ke
li
h
o
o
d,
whi
c
h
i
s
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
or
gi
v
e
n
t
h
e
c
l
a
s
s
.
P
(
d)
i
s
t
h
e
pr
i
o
r
p
r
o
b
a
bi
li
t
y
o
f
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
o
r
.
I
f
we
a
s
s
u
m
e
t
h
a
t
A
=
{a
1
, a
2
, …
,
a
m
}
i
s
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
s
e
t
o
f
t
h
e
do
c
um
e
n
t
d,
we
a
r
e
:
(
)
(
)
⁄
=
(
)
∏
(
)
⁄
=
1
(
3)
5.
3.
K
-
n
e
ar
e
s
t
n
e
igh
b
ou
r
s
K
NN
[
18]
i
s
a
ML
a
l
go
r
i
t
hm
t
h
a
t
c
a
n
b
e
us
e
d
f
o
r
m
u
l
t
i
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
K
NN
a
i
m
s
t
o
c
l
a
s
s
if
y
a
da
t
a
p
o
i
n
t
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
m
o
s
t
f
r
e
que
n
t
c
l
a
s
s
a
m
o
n
g
i
t
s
K
NN
.
T
h
e
E
uc
l
i
de
a
n
d
i
s
t
a
n
c
e
(
D
ij
)
b
e
t
we
e
n
t
w
o
i
n
put
v
e
c
to
r
s
(
V
i
,
V
j
)
i
s
g
i
ve
n
a
s
:
=
√
∑
(
−
)
2
=
1
(
4)
T
hi
s
d
i
s
t
a
nc
e
b
e
t
we
e
n
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
e
n
t
r
y
a
n
d
a
n
o
th
e
r
da
t
a
p
o
i
n
t
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
f
o
r
e
a
c
h
da
t
a
p
o
i
n
t
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
k
e
l
e
m
e
n
t
s
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
a
m
o
n
g
t
h
o
s
e
wi
t
h
t
h
e
l
o
we
s
t
di
s
t
a
n
c
e
.
T
h
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
r
e
tur
n
s
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
a
m
o
n
g
t
h
e
s
e
k
da
t
a
p
o
i
n
t
s
a
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
e
n
t
r
y
po
i
n
t
.
5.
4.
M
u
l
t
i
l
aye
r
p
e
r
c
e
p
t
r
on
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
i
s
a
n
a
d
v
a
nc
e
d
f
o
r
m
o
f
ML
t
h
a
t
us
e
s
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
to
m
i
mi
c
t
h
e
f
u
n
c
t
i
o
ni
ng
o
f
t
h
e
h
u
m
a
n
b
r
a
i
n
.
T
h
e
M
L
P
[
19]
i
s
a
t
y
pe
o
f
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
o
r
ga
ni
z
e
d
i
n
t
o
s
e
v
e
r
a
l
l
a
y
e
r
s
.
A
M
L
P
h
a
s
a
t
l
e
a
s
t
t
h
r
e
e
l
a
y
e
r
s
:
a
n
i
nput
l
a
y
e
r
,
a
t
l
e
a
s
t
o
n
e
hi
d
de
n
l
a
y
e
r
,
a
n
d
a
n
o
ut
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
h
e
t
e
c
hni
qu
e
c
a
l
led
f
o
r
in
t
h
e
s
e
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
ks
i
s
gr
a
d
i
e
n
t
b
a
c
kpr
o
pa
ga
t
i
o
n.
Dur
i
n
g
t
h
i
s
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
,
i
n
put
da
t
a
i
s
pa
s
s
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
l
a
y
e
r
by
l
a
y
e
r
,
w
i
t
h
e
a
c
h
l
a
y
e
r
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
a
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
n
put
s
i
t
r
e
c
e
i
ve
s
a
n
d
pa
s
s
i
n
g
t
h
e
r
e
s
u
l
t
to
t
h
e
n
e
x
t
l
a
y
e
r
.
B
a
c
kpr
o
pa
ga
t
i
o
n
i
s
a
n
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d
to
t
r
a
i
n
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
by
a
d
j
u
s
t
i
n
g
t
h
e
we
i
g
h
t
s
a
n
d
bi
a
s
e
s
o
f
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
to
m
i
n
im
i
z
e
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
.
B
e
l
o
w
i
s
a
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
e
x
p
l
a
n
a
t
i
o
n
o
f
t
hi
s
b
a
c
kpr
o
pa
ga
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
.
I
n
a
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
i
f
t
h
e
S
j
a
r
e
t
h
e
i
nput
s
o
f
t
h
e
n
e
ur
o
n
ni
t
h
e
n
t
h
e
o
u
t
pu
t
i
s
g
i
v
e
n
by
:
=
(
)
ℎ
=
∑
(
5)
f
i
s
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
a
n
d
W
ij
a
r
e
t
h
e
s
y
n
a
ps
e
a
c
t
i
va
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
3
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
gr
a
di
e
n
t
o
f
t
h
e
e
r
r
or
i
n
e
a
c
h
n
e
ur
o
n
o
f
t
h
e
n
e
t
wor
k.
T
h
e
s
e
e
r
r
o
r
s
wi
l
l
b
e
c
o
r
r
e
c
t
e
d
vi
a
b
a
c
k
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
o
f
t
h
e
gr
a
di
e
n
t
.
T
hi
s
pr
i
n
c
i
p
l
e
i
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
ly
us
e
d
i
n
m
u
l
t
il
a
y
e
r
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
[
20]
-
[
23
]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
229
-
239
234
F
i
gur
e
3
.
Ne
ur
a
l
n
e
t
wor
k
f
o
r
wa
r
d
pa
s
s
L
e
t
S
i
b
e
t
h
e
o
u
t
pu
t
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
i
t
h
n
e
ur
o
n
o
f
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
,
a
n
d
t
i
t
h
e
de
s
i
r
e
d
o
ut
pu
t.
T
h
e
s
qua
r
e
d
e
r
r
o
r
o
n
t
h
e
o
u
t
pu
t
n
e
ur
o
n
s
i
s
g
i
ve
n
by
:
=
∑
(
−
)
2
(
6)
T
h
e
gr
a
d
i
e
n
t
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
j
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
o
f
t
h
e
i
t
h
n
e
ur
o
n
w
ij
i
n
t
h
e
o
pp
o
s
i
t
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
gr
a
d
i
e
n
t
.
A
c
c
o
r
di
n
g
to
(
5)
,
t
h
e
e
v
o
l
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
we
i
g
h
t
w
ij
i
s
:
∆
=
−
=
−
(
7)
0
≤
≤
1
:
=
∑
(
8)
s
i
nc
e
=
0
≠
,
we
f
i
nd:
=
(
9)
s
o,
t
h
e
e
v
o
l
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
a
c
t
i
va
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
b
e
c
o
m
e
s
:
∆
=
−
W
i
t
h
:
=
(
10)
f
o
r
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
t
h
e
l
o
c
a
l
gr
a
d
i
e
n
t
i
s
g
i
ve
n
by
:
=
′
(
)
(
−
)
(
11)
f
o
r
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
,
a
l
a
y
e
r
i
i
nf
l
ue
n
c
e
s
t
h
e
s
t
a
t
e
s
o
f
a
l
l
t
h
e
c
e
ll
s
o
f
t
h
e
n
e
x
t
l
a
y
e
r
k,
t
h
e
l
o
c
a
l
gr
a
d
i
e
n
t
i
s
g
i
ve
n
by
:
=
′
(
)
∑
(
12)
w
e
t
h
e
r
e
f
o
r
e
o
b
t
a
i
n
a
r
e
c
ur
r
i
n
g
m
e
t
h
o
d
f
o
r
c
a
l
c
u
lat
i
n
g
t
h
e
e
r
r
o
r
s
i
g
n
a
l
s
o
f
t
h
e
c
e
ll
s
o
f
a
l
a
y
e
r
f
r
o
m
t
h
o
s
e
o
f
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
l
a
y
e
r
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gur
e
4
.
F
i
gur
e
4
.
Ne
ur
a
l
n
e
t
wor
k
b
a
c
k
pa
s
s
5.
5.
De
c
is
ion
t
r
e
e
DT
[
24
]
i
s
a
s
upe
r
vi
s
e
d
ML
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
c
a
n
b
e
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
.
I
t
i
s
e
s
pe
c
i
a
ll
y
pr
e
f
e
r
r
e
d
f
o
r
s
o
l
vi
ng
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
b
l
e
m
s
.
I
t
i
s
a
tr
e
e
-
s
tr
uc
t
ur
e
d
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
wh
e
r
e
i
n
t
e
r
n
a
l
n
o
de
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
A
n
mode
l
f
or
s
tr
uc
tur
e
d
the
N
OSQ
L
databas
e
s
bas
e
d
on
…
(
A
mine
B
e
nmak
hlou
f
)
235
r
e
pr
e
s
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
a
da
t
a
s
e
t,
b
r
a
n
c
h
e
s
r
e
pr
e
s
e
nt
de
c
i
s
i
o
n
r
u
l
e
s
,
a
n
d
e
a
c
h
l
e
a
f
n
o
de
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
.
A
DT
i
s
m
a
de
up
o
f
t
wo
n
o
de
s
:
t
h
e
de
c
i
s
i
o
n
n
o
de
a
n
d
t
h
e
l
e
a
f
n
o
de
.
De
c
i
s
i
o
n
n
o
de
s
a
l
l
o
w
a
de
c
i
s
i
o
n
t
o
b
e
m
a
de
a
n
d
ha
v
e
s
e
v
e
r
a
l
b
r
a
nc
h
e
s
,
whil
e
l
e
a
f
n
o
de
s
g
i
v
e
t
h
e
r
e
s
u
l
t
o
f
t
h
e
s
e
de
c
i
s
i
o
n
s
a
n
d
do
n
ot
c
o
n
t
a
i
n
b
r
a
n
c
h
e
s
.
5.
6.
S
u
p
p
or
t
ve
c
t
or
m
ac
h
in
e
s
S
VM
[
25]
a
r
e
a
s
e
t
o
f
s
upe
r
vi
s
e
d
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
a
n
d
o
ut
l
i
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
pr
i
nc
i
p
l
e
o
f
S
VM
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
c
a
r
r
yi
ng
o
u
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
us
i
ng
hy
pe
r
p
l
a
n
e
s
(
f
e
a
t
ur
e
s
pa
c
e
)
.
T
h
e
l
a
t
t
e
r
m
a
k
e
i
t
po
s
s
i
bl
e
t
o
s
e
pa
r
a
t
e
t
h
e
da
t
a
i
n
t
o
s
e
v
e
r
a
l
c
l
a
s
s
e
s
by
s
pe
c
i
f
yi
ng
t
h
e
b
o
un
da
r
y
f
ur
t
h
e
s
t
po
s
s
i
bl
e
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
p
o
i
n
t
s
(
or
m
a
xim
u
m
m
a
r
g
i
n
)
.
6.
E
XP
E
R
I
M
E
NT
AL
RE
S
U
L
T
S
6.
1.
Com
p
ar
is
on
of
m
e
t
r
ic
s
c
l
a
s
s
i
f
icat
ion
T
h
e
t
e
s
t
s
a
r
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
i
n
a
No
S
QL
m
o
n
go
db
da
t
a
b
a
s
e
.
W
e
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
ML
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
m
e
t
r
i
c
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
r
e
:
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
(
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
F
1
-
s
c
o
r
e
a
n
d
s
uppo
r
t
)
a
n
d
t
h
e
m
a
c
r
o
m
e
t
r
i
c
s
(
m
a
c
r
o
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
m
a
c
r
o
r
e
c
a
l
l
a
n
d
m
a
c
r
o
F
1
-
s
c
or
e
)
.
T
h
e
c
l
a
s
s
i
c
“
m
a
c
r
o
”
m
e
t
r
i
c
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
o
f
“
pe
r
c
l
a
s
s
”
m
e
t
r
i
c
s
.
I
n
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
t
e
r
m
s
,
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
gi
v
e
n
by
t
he
e
x
pr
e
s
s
i
o
n
(
13)
.
A
n
o
t
h
e
r
i
m
po
r
t
a
n
t
gl
o
b
a
l
m
e
t
r
i
c
i
s
s
t
udi
e
d
w
hi
c
h
i
s
a
c
c
ur
a
c
y
.
_
=
1
∑
=
1
(
13)
A
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
c
a
s
e
s
o
u
t
o
f
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
o
bj
e
c
t
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
=
(
14)
P
r
e
c
i
s
i
o
n
f
o
r
a
gi
v
e
n
c
l
a
s
s
i
n
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
if
ica
t
i
o
n
i
s
t
h
e
f
r
a
c
t
i
o
n
o
f
i
n
s
t
a
nc
e
s
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
b
e
l
o
n
g
i
ng
to
a
s
pe
c
i
f
i
c
c
l
a
s
s
o
u
t
o
f
a
l
l
i
ns
t
a
n
c
e
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
pr
e
d
i
c
t
s
to
b
e
l
o
n
g
to
t
h
a
t
c
l
a
s
s
.
=
+
(
15)
R
e
c
a
ll
i
n
m
u
l
t
i
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
t
h
e
f
r
a
c
t
i
o
n
o
f
i
ns
t
a
n
c
e
s
o
f
a
c
l
a
s
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
a
m
o
n
g
a
ll
i
ns
t
a
nc
e
s
o
f
t
h
a
t
c
l
a
s
s
.
=
+
(
16)
F1
-
sc
o
r
e
t
a
ke
s
i
n
t
o
a
c
c
o
un
t
b
ot
h
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
m
e
a
s
ur
e
s
by
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
i
r
h
a
r
m
o
ni
c
a
ve
r
a
ge
.
I
f
we
de
n
o
t
e
by
P
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
R
t
h
e
r
e
c
a
l
l
,
we
c
a
n
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
1
_
=
2
+
(
17)
s
uppo
r
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
a
c
t
ua
l
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
s
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
hi
s
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
i
ns
t
a
nc
e
s
i
n
e
a
c
h
c
l
a
s
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
us
e
d
i
s
t
h
e
c
o
m
put
e
r
bi
bli
o
gr
a
p
hi
c
da
t
a
b
a
s
e
k
n
o
wn
a
s
DB
L
P
.
I
t
i
s
a
da
t
a
b
a
s
e
li
s
t
s
c
o
nf
e
r
e
n
c
e
a
n
d
j
o
ur
n
a
l
a
r
t
i
c
l
e
s
.
DB
L
P
da
t
a
b
a
s
e
J
S
ON
f
il
e
c
o
n
t
a
i
ns
uns
t
r
uc
t
ur
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
b
o
ut
publi
c
a
t
i
o
n
s
,
a
ut
h
o
r
s
,
a
n
d
c
o
nf
e
r
e
n
c
e
s
.
T
h
e
do
c
um
e
n
t
s
f
o
r
m
i
ng
t
hi
s
da
t
a
b
a
s
e
do
n
ot
h
a
v
e
t
h
e
s
a
m
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
.
T
h
e
n
u
m
be
r
o
f
do
c
u
m
e
n
t
s
us
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
i
s
us
e
d
a
s
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
.
I
n
t
hi
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
,
we
we
r
e
i
n
t
e
r
e
s
t
e
d
i
n
N
o
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
s
c
o
n
t
a
i
ni
ng
b
e
t
we
e
n
10,
000
a
n
d
90,
000
a
n
d
b
e
t
we
e
n
100,
000
a
n
d
600,
000
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
d
o
c
um
e
n
t
s
.
I
n
t
hi
s
pa
pe
r
,
we
a
r
e
c
o
n
ten
t
to
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
o
f
da
t
a
b
a
s
e
s
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
10
,
000,
100
,
000
a
n
d
600,
000.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
r
e
p
o
r
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
s
1
to
3.
W
e
n
o
t
e
f
r
o
m
t
h
i
s
s
t
udy
t
h
a
t
f
o
r
t
h
e
K
NN
,
L
R
,
NB
,
S
VM
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
a
l
l
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
100%
r
e
ga
r
d
l
e
s
s
o
f
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
d
o
c
u
m
e
n
t
s
to
b
e
s
t
r
uc
t
ur
e
d
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
f
o
r
t
h
e
M
L
P
a
n
d
DT
m
o
de
l
s
,
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
de
c
r
e
a
s
e
s
s
l
i
g
h
t
l
y
f
r
o
m
a
q
ua
n
t
i
t
y
o
f
do
c
um
e
n
t
s
gr
e
a
t
e
r
t
h
a
n
o
r
e
qua
l
to
30,
000.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
we
h
a
ve
a
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
0.
69
f
o
r
t
h
e
M
L
P
a
n
d
DT
,
a
n
a
ve
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
0.
96
a
n
d
0.
95
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
f
o
r
t
h
e
M
L
P
a
n
d
DT
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
95
f
o
r
t
h
e
M
L
P
a
n
d
DT
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
229
-
239
236
T
a
bl
e
1
.
Up:
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
r
e
po
r
t
o
f
t
h
e
83
c
l
a
s
s
e
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
w
i
t
h
10,
000
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
do
c
um
e
n
t
s
.
Do
wn
:
m
a
c
r
o
m
e
t
r
i
c
s
r
e
s
u
l
t
s
C
la
s
s
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F1
-
s
c
o
r
e
S
uppor
t
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
1
0.00
0.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
3047
3047
3047
3047
3047
3047
2
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
3266
3266
3266
3266
3266
3266
3
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
2286
2286
2286
2286
2286
2286
4
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
222
222
222
222
222
222
5
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
227
227
227
227
227
227
6
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
14
14
14
14
14
14
7
0.05
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.10
0.97
1.00
1.00
1.00
1.00
167
167
167
167
167
167
8
0.96
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.98
0.12
1.00
1.00
1.00
1.00
229
229
229
229
229
229
9
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
61
61
61
61
61
61
10
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
3
3
3
3
3
3
11
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
9
9
9
9
9
9
12
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
7
7
7
7
7
7
13
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
3
3
3
3
3
3
14
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
14
14
14
14
14
14
15
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
42
42
42
42
42
42
…..
142
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1
1
1
1
1
1
143
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1
1
1
1
1
1
C
la
s
s
if
ie
r
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
A
c
c
u
r
a
c
y
100%
100%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
p
r
e
c
is
i
o
n
100%
100%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
r
e
c
a
ll
100%
100%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
F
1
-
s
c
or
e
100%
100%
100%
100%
100%
100%
T
a
bl
e
2
.
Up:
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
r
e
po
r
t
o
f
t
h
e
143
c
l
a
s
s
e
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
w
i
t
h
100,
000
un
s
t
r
uc
tur
e
d
do
c
um
e
n
t
s
.
Do
wn
:
m
a
c
r
o
m
e
t
r
i
c
s
r
e
s
u
l
t
s
C
la
s
s
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F1
-
s
c
o
r
e
S
uppor
t
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
1
0.00
0.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.00
0.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.00
0.00
1.00
1.00
1.00
1.00
30704
30704
30704
30704
30704
30704
2
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
32803
32803
32803
32803
32803
32803
3
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
22552
22552
22552
22552
22552
22552
4
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
2204
2204
2204
2204
2204
2204
5
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
2390
2390
2390
2390
2390
2390
6
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
108
108
108
108
108
108
7
0.05
0.95
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.10
0.97
1.00
1.00
1.00
1.00
1685
1685
1685
1685
1685
1685
8
0.96
0.06
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
0.98
0.12
1.00
1.00
1.00
1.00
2040
2040
2040
2040
2040
2040
9
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
631
631
631
631
631
631
10
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
23
23
23
23
23
23
11
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
73
73
73
73
73
73
12
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
44
44
44
44
44
44
13
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
26
26
26
26
26
26
14
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
158
158
158
158
158
158
15
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
453
453
453
453
453
453
…..
142
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1
1
1
1
1
1
143
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1
1
1
1
1
1
C
la
s
s
if
ie
r
M
L
P
DT
K
N
N
LR
NB
S
V
M
A
c
c
u
r
a
c
y
69%
69%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
p
r
e
c
is
i
o
n
95%
94%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
r
e
c
a
ll
96%
96%
100%
100%
100%
100%
M
a
c
r
o
F
1
-
s
c
or
e
95%
95%
100%
100%
100%
100%
6.
2
.
S
t
r
u
c
t
u
r
in
g
d
at
a
I
n
F
i
gur
e
5
we
r
e
p
r
e
s
e
n
t
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
ge
n
e
r
a
ted
by
s
tr
uc
tur
i
n
g
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
un
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
DB
L
P
da
t
a
b
a
s
e
.
T
hi
s
s
t
u
dy
i
s
c
a
r
r
i
e
d
ou
t
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
n
um
b
e
r
s
o
f
d
o
c
um
e
n
t
s
i
n
t
h
e
DB
L
P
da
t
a
b
a
s
e
a
n
d
us
i
n
g
t
h
e
s
tr
uc
tu
r
i
n
g
M
L
m
o
de
l
s
.
a
l
l
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
ge
n
e
r
a
t
e
e
x
a
c
t
l
y
t
h
e
s
a
m
e
do
c
um
e
n
t
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
.
T
h
e
s
e
a
r
e
we
l
l
s
t
r
uc
tu
r
e
d
wi
t
h
t
h
e
s
a
m
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
.
W
e
a
l
s
o
s
e
e
t
h
a
t
t
h
e
n
um
b
e
r
o
f
c
ol
l
e
c
t
i
o
n
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
i
n
c
r
e
a
s
e
s
wi
t
h
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
un
s
tr
uc
tur
e
d
da
tab
a
s
e
.
B
u
t
t
h
i
s
i
n
c
r
e
a
s
e
wi
l
l
a
l
s
o
de
pe
n
d
o
n
t
h
e
de
gr
e
e
o
f
s
t
r
uc
t
u
r
i
n
g
o
f
t
h
e
d
o
c
um
e
n
t
s
wh
i
c
h
c
o
n
s
t
i
t
u
te
t
h
e
un
s
tr
uc
tu
r
e
d
da
t
a
b
a
s
e
.
6.
3.
Com
p
ar
is
on
of
s
t
r
u
c
t
u
r
in
g
t
im
e
s
An
o
t
h
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
t
udi
e
d
i
n
t
hi
s
wo
r
k
i
s
t
h
e
t
i
m
e
r
e
qu
i
r
e
d
to
s
t
r
uc
t
u
r
e
N
o
S
QL
da
ta
by
a
pp
lyi
ng
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
m
o
de
l
s
f
o
un
d
by
t
h
e
M
L
a
l
go
r
i
t
hm
s
u
s
e
d.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
hi
s
c
o
m
p
a
r
a
ti
ve
s
t
ud
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
A
n
mode
l
f
or
s
tr
uc
tur
e
d
the
N
OSQ
L
databas
e
s
bas
e
d
on
…
(
A
mine
B
e
nmak
hlou
f
)
237
a
r
e
r
e
p
o
r
t
e
d
i
n
t
h
e
hi
s
t
o
g
r
a
m
s
o
f
F
i
gur
e
6
.
W
e
c
a
n
c
o
n
c
l
ude
t
h
a
t
t
h
e
M
L
m
e
t
h
o
ds
:
M
P
L
,
DL
,
L
R
,
a
n
d
S
VM
a
l
l
o
w
f
a
s
t
e
r
s
tr
uc
t
u
r
i
n
g
o
f
da
t
a
c
o
m
pa
r
e
d
to
NB
a
n
d
K
NN
m
e
t
h
o
ds
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
f
o
r
a
da
t
a
b
a
s
e
o
f
600,
000
do
c
um
e
n
t
s
,
t
h
e
f
a
s
t
e
s
t
s
tr
uc
t
ur
i
n
g
i
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
b
y
t
he
L
R
m
e
t
h
o
d
wi
t
h
a
t
i
m
e
o
f
915.
42
(
s
)
.
On
th
e
o
t
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
NB
m
e
t
h
o
d
r
e
c
o
r
ds
t
h
e
l
o
n
ge
s
t
t
i
m
e
w
i
t
h
4096.
81(
s
)
.
T
hi
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d
a
l
l
o
w
s
f
a
s
t
e
r
s
t
r
uc
t
u
r
i
n
g,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
f
o
r
l
a
r
ge
q
ua
n
t
i
t
i
e
s
o
f
da
t
a
.
T
a
bl
e
3
.
Up:
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
r
e
po
r
t
o
f
t
h
e
239
c
l
a
s
s
e
s
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
da
t
a
b
a
s
e
w
i
t
h
600,
000
un
s
t
r
uc
tur
e
d
do
c
um
e
n
t
s
.
Do
wn
:
m
a
c
r
o
m
e
t
r
i
c
s
r
e
s
u
l
t
s
C
l
a
s
s
P
r
e
c
i
s
i
o
n
R
e
c
a
l
l
F1
-
s
c
o
r
e
S
uppo
r
t
M
L
P
DT
KNN
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
KNN
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
KNN
LR
NB
S
V
M
M
L
P
DT
KNN
LR
NB
S
V
M
1
0.
00
0.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
0.
00
0.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
0.
00
0.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
184809
184809
184809
184809
184809
184809
2
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
196433
196433
196433
196433
196433
196433
3
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
134766
134766
134766
134766
134766
134766
4
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
13373
13373
13373
13373
13373
13373
5
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
14401
14401
14401
14401
14401
14401
6
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
626
626
626
626
626
626
7
0.
05
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
0.
10
0.
97
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
9721
9721
9721
9721
9721
9721
8
0.
96
0.
91
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
0.
98
0.
12
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
12686
12686
12686
12686
12686
12686
9
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
3560
3560
3560
3560
3560
3560
10
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
144
144
144
144
144
144
11
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
379
379
379
379
379
379
12
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
214
214
214
214
214
214
13
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
192
192
192
192
192
192
14
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
967
967
967
967
967
967
15
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
2690
2690
2690
2690
2690
2690
….
.
142
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1
1
1
1
1
1
143
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1.
00
1
1
1
1
1
1
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
M
L
P
DT
KNN
LR
NB
S
V
M
A
c
c
ur
a
c
y
69%
69%
100
%
100
%
100
%
100
%
M
a
c
r
o
p
r
e
c
i
s
i
o
n
97%
96%
100
%
100
%
100
%
100
%
M
a
c
r
o
r
e
c
a
l
l
97%
97%
100
%
100
%
100
%
100
%
M
a
c
r
o
F
1
-
s
c
o
r
e
97%
97%
100
%
100
%
100
%
100
%
F
i
gur
e
5
.
C
o
l
l
e
c
t
i
o
n
n
u
m
be
r
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
d
a
t
a
s
tr
u
c
t
ur
i
n
g
us
i
n
g
M
L
DS
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
o
f
do
c
um
e
n
t
s
i
n
t
h
e
uns
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
b
a
s
e
F
i
gur
e
6
.
S
tr
uc
t
ur
i
n
g
t
i
m
e
us
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
ML
m
o
de
l
s
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
o
f
do
c
um
e
n
t
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
1
,
A
pr
i
l
20
2
5
:
229
-
239
238
I
n
t
h
e
pr
e
vi
o
us
s
t
ud
y
,
t
h
e
LR
m
e
t
h
o
d
s
h
o
we
d
goo
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
e
d
to
ot
h
e
r
M
L
m
e
t
h
o
ds
us
e
d.
W
e
w
il
l
t
h
e
r
e
f
o
r
e
s
t
ud
y
t
h
e
a
d
v
a
n
t
a
ge
t
h
a
t
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d
c
a
n
pr
e
s
e
n
t
i
n
t
h
e
s
t
r
uc
t
ur
i
n
g
o
f
No
S
QL
da
t
a
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
c
l
a
s
s
i
c
m
e
t
h
o
d
c
a
l
l
e
d
t
e
x
t
ua
l
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
(
TC
)
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
us
i
ng
a
do
ubl
y
i
t
e
r
a
t
i
v
e
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
m
a
ke
TC
o
f
t
h
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
th
a
t
c
o
m
po
s
e
e
a
c
h
do
c
u
m
e
n
t
o
f
t
h
e
un
s
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
b
a
s
e
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
i
n
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
us
e
d
o
n
t
h
e
m
o
de
l
s
f
o
un
d
by
ML
,
we
c
a
n
e
xp
l
o
i
t
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
f
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
m
put
i
n
g
t
o
s
t
r
uc
t
ur
e
t
h
e
da
t
a
.
F
i
gur
e
7
s
h
o
ws
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
h
e
s
t
r
uc
t
ur
i
n
g
t
i
m
e
o
f
t
h
e
N
o
S
QL
da
t
a
o
f
t
h
e
t
w
o
m
e
t
h
o
ds
:
t
h
e
T
C
m
e
t
h
o
d
T
C
a
n
d
t
h
e
ML
m
e
t
h
o
d
L
R
.
T
hi
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
s
m
a
de
f
o
r
d
i
f
f
e
r
e
n
t
qua
n
t
i
t
i
e
s
o
f
u
n
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
da
t
a
.
W
e
c
a
n
s
e
e
t
h
a
t
f
o
r
s
m
a
ll
qua
n
t
i
t
i
e
s
o
f
da
t
a
,
t
h
e
s
t
r
uc
t
ur
i
n
g
t
i
m
e
r
e
m
a
i
ns
r
e
l
a
t
i
ve
l
y
l
o
w
w
i
t
h
t
h
e
T
C
m
e
t
h
o
d.
E
x
a
m
p
l
e
:
we
n
e
e
d
14.
12
s
e
c
o
n
d
s
to
s
t
r
uc
t
ur
e
10,
000
d
o
c
um
e
n
t
s
w
i
t
h
t
h
e
T
C
m
e
t
h
o
d,
whi
l
e
w
e
n
e
e
d
20.
60
s
e
c
o
n
ds
w
i
t
h
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d.
On
th
e
o
t
h
e
r
h
a
n
d,
f
o
r
l
a
r
ge
qua
n
t
i
t
i
e
s
o
f
da
t
a
,
we
s
e
e
t
h
a
t
t
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
i
n
g
t
i
m
e
i
n
c
r
e
a
s
e
s
e
x
po
ne
n
t
i
a
l
ly
f
o
r
t
h
e
T
C
m
e
t
h
o
d,
whil
e
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d
s
h
o
ws
l
o
we
r
e
x
e
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
s
.
E
x
a
m
p
l
e
:
we
n
e
e
d
1
,
498.
65
s
e
c
o
n
ds
to
s
t
r
uc
t
u
r
e
600,
000
do
c
um
e
n
t
s
w
i
t
h
t
h
e
T
C
m
e
t
h
o
d,
whi
l
e
we
o
nl
y
n
e
e
d
915.
42
s
e
c
o
n
ds
w
i
t
h
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d.
W
e
c
a
n
t
h
e
r
e
f
o
r
e
c
o
n
c
l
ude
t
h
a
t
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d
s
h
o
ws
t
h
e
s
e
a
d
v
a
n
t
a
ge
s
f
o
r
l
a
r
ge
qua
n
t
i
t
i
e
s
o
f
No
S
QL
da
t
a
.
F
i
gur
e
7
.
S
tr
uc
t
ur
i
n
g
t
i
m
e
o
f
T
C
a
n
d
L
R
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
di
f
f
e
r
e
n
t
a
m
o
un
t
s
o
f
da
t
a
7.
CONC
L
USI
ON
S
i
n
c
e
bi
g
da
t
a
i
s
m
a
i
n
ly
m
a
de
up
o
f
a
l
a
r
ge
m
a
s
s
o
f
u
n
s
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
,
t
h
e
i
r
e
x
p
l
o
i
t
a
t
i
o
n
r
e
qu
i
r
e
s
OL
A
P
a
na
ly
t
i
c
a
l
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
i
s
w
hy
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
m
e
t
h
o
ds
to
s
tr
uc
t
u
r
e
t
hi
s
da
t
a
h
a
s
b
e
c
o
m
e
a
n
e
c
e
s
s
i
t
y
.
T
h
e
m
o
de
l
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
t
hi
s
a
r
t
i
c
l
e
e
x
p
l
o
i
t
s
t
h
e
a
dv
a
n
t
a
ge
s
o
f
f
e
r
e
d
by
ML
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
to
da
t
a
s
e
t
s
c
om
po
s
e
d
o
f
a
tt
r
i
b
ut
e
s
a
l
l
o
we
d
us
to
ge
n
e
r
a
t
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
.
T
h
e
s
e
ga
v
e
us
t
h
e
po
s
s
i
bi
li
t
y
o
f
s
t
r
u
c
t
ur
i
n
g
da
t
a
i
n
a
do
c
um
e
n
t
-
o
r
i
e
n
t
e
d
NO
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
.
E
a
c
h
do
c
um
e
n
t
i
n
t
h
e
No
S
QL
da
t
a
b
a
s
e
h
a
vi
ng
t
h
e
s
a
m
e
a
t
tr
i
b
ut
e
s
w
i
ll
be
s
to
r
e
d
i
n
t
h
e
s
a
m
e
c
o
ll
e
c
t
i
o
n
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
us
e
o
f
OL
A
P
c
u
b
e
s
f
o
r
da
t
a
a
n
a
l
y
s
is
.
T
h
e
m
o
de
l
pr
o
p
o
s
e
d
by
t
h
e
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s
h
o
ws
hi
g
h
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
ot
h
e
r
M
L
m
e
t
h
o
ds
.
I
t
a
l
l
o
ws
f
a
s
t
e
r
da
t
a
s
tr
uc
t
ur
i
n
g
e
v
e
n
f
o
r
a
l
a
r
ge
n
u
m
be
r
o
f
do
c
u
m
e
n
t
s
.
E
x
pe
r
i
e
n
c
e
ha
s
a
l
s
o
s
h
o
wn
t
h
a
t,
i
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
l
a
r
ge
da
t
a
m
a
s
s
e
s
,
t
h
e
m
o
de
l
f
o
un
d
by
t
h
e
L
R
m
e
t
h
o
d
a
l
l
o
w
s
f
a
s
t
e
r
da
t
a
s
t
r
uc
t
u
r
i
n
g
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
h
e
c
l
a
s
s
i
c
TC
m
e
t
h
o
d.
A
s
pa
r
t
o
f
f
utur
e
w
o
r
k,
we
p
l
a
n
to
i
n
t
r
o
duc
e
i
n
t
o
o
ur
m
o
de
l
t
h
e
n
ot
i
o
n
o
f
da
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
vi
t
y
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
n
o
de
s
o
f
a
c
l
us
t
e
r
.
T
hi
s
t
e
c
hni
que
w
il
l
a
ll
o
w
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
a
n
a
ge
men
t
o
f
a
l
a
r
ge
qua
n
t
i
t
y
a
n
d
hi
g
h
a
va
i
l
a
bil
i
t
y
o
f
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
di
s
t
r
i
b
ut
e
d
c
o
m
put
i
n
g
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
s
e
r
ve
r
s
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
R
.
L
u,
H
.
Z
hu,
X
.
L
iu
,
J
.
L
iu
,
a
nd
J
.
S
ha
o
,
“
T
o
w
a
r
d
e
f
f
ic
ie
nt
a
nd
pr
iv
a
c
y
-
p
r
e
s
e
r
v
in
g
c
o
mput
in
g
in
bi
g
da
ta
e
r
a
,”
I
E
E
E
N
e
tw
or
k
,
vo
l.
28, n
o
. 4, pp. 46
–
50, 2014, d
o
i:
10.1109/M
N
E
T
.2014.6863
131.
[
2]
R
.
B
r
uc
h
e
z
,
L
e
s
bas
e
s
d
e
done
e
s
N
oSQ
L
e
t
l
e
bi
g
dat
a
(
in
F
r
anc
e
:
N
oSQ
L
dat
abas
e
and
th
e
bi
g
d
at
a)
,
2t
h
e
d.
P
a
r
is
,
F
r
a
nc
e
:
E
y
r
o
ll
e
s
, 2015.
[
3]
A
.
S
e
ll
a
mi
,
A
.
N
a
bl
i,
a
nd
F
.
G
a
r
go
u
r
i,
“
G
r
a
ph
N
oS
Q
L
da
ta
w
a
r
e
ho
us
e
c
r
e
a
ti
o
n,”
in
Pr
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
22nd
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
nf
o
r
m
at
io
n
I
nt
e
gr
at
io
n
and
W
e
b
-
ba
s
e
d
A
ppl
ic
at
io
ns
&
Se
r
v
ic
e
s
,
N
o
v
.
2020,
pp.
34
–
38,
do
i:
10.1145/3428757.3
429141.
[
4]
M
.
C
he
v
a
li
e
r
,
M
.
E
l
M
a
lk
i,
A
.
K
o
pl
ik
u,
O
.
T
e
s
t
e
,
a
nd
R
.
T
o
ur
ni
e
r
,
“
H
o
w
c
a
n
w
e
im
pl
e
m
e
n
t
a
mul
ti
di
me
ns
i
o
na
l
da
ta
w
a
r
e
h
ous
e
us
in
g
N
o
S
Q
L
?
,”
in
E
nt
e
r
pr
is
e
I
nf
or
m
at
io
n
Sy
s
te
m
s
:
17t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
,
I
C
E
I
S
,
2015,
vo
l.
241,
pp.
108
–
1
30,
do
i:
10.1007/978
-
3
-
319
-
29133
-
8_6.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.