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
.
15
,
N
o
.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
,
pp.
1
7
9
~
18
8
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
15
i
1
.
pp1
7
9
-
1
8
8
179
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
N
L
P
-
b
ase
d
f
r
au
d
u
le
n
t
b
io
m
e
d
ic
al
n
e
w
s i
d
e
n
t
ific
at
io
n
u
si
n
g
L
S
T
M
-
S
GD d
e
e
p
l
e
ar
n
in
g a
l
gor
ith
m
S
iva
Dhi
e
var
aj
,
Agus
t
h
iyar
Ram
u
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
nd A
ppl
i
c
a
ti
o
ns
,
S
R
M
I
ns
ti
tu
te
of
S
c
i
e
n
c
e
a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
R
a
ma
pur
a
m
, C
he
nna
i,
I
nd
ia
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
Oc
t
17,
2024
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
15,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
N
o
v
5,
2025
Co
n
ce
rn
o
v
e
r
b
i
o
med
i
c
a
l
fak
e
n
ew
s
i
s
r
i
s
i
n
g
,
p
art
i
c
u
l
arl
y
as
fa
l
s
e
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
ab
o
u
t
i
l
l
n
e
s
s
e
s
,
med
i
c
a
l
p
ro
ce
d
u
r
e
s
,
an
d
p
u
b
l
i
c
h
e
al
t
h
re
g
u
l
at
i
o
n
s
b
ec
o
me
s
m
o
r
e
p
r
e
v
a
l
e
n
t
.
I
t
i
s
e
s
s
en
t
i
al
t
o
rec
o
g
n
i
z
e
s
u
ch
fal
s
e
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
,
an
d
d
ee
p
l
e
ar
n
i
n
g
(
D
L
)
al
g
o
r
i
t
h
m
s
c
a
n
o
f
fe
r
a
p
o
t
e
n
t
r
eme
d
y
,
e
s
p
ec
i
a
l
l
y
w
h
en
p
ai
r
e
d
w
i
t
h
s
o
p
h
i
s
t
i
c
at
ed
n
at
u
ral
l
a
n
g
u
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
(N
L
P)
me
t
h
o
d
s
.
T
h
i
s
t
ech
n
i
q
u
e
i
m
p
ro
v
e
s
t
h
e
mo
d
el
's
c
ap
a
c
i
t
y
t
o
i
g
n
o
r
e
fr
e
q
u
e
n
t
l
y
u
s
e
d
b
u
t
u
n
i
n
fo
r
m
at
i
v
e
t
e
r
m
s
a
n
d
co
n
cen
t
rat
e
o
n
i
m
p
o
rt
an
t
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
y
.
T
h
e
mo
d
e
l
's
c
ap
a
c
i
t
y
t
o
co
n
cen
t
rat
e
o
n
t
h
e
m
o
s
t
p
e
rt
i
n
en
t
p
h
ras
e
s
fo
r
fa
k
e
n
ew
s
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
o
n
i
s
en
h
a
n
ce
d
b
y
t
h
e
u
s
e
o
f
c
h
i
-
s
q
u
ared
,
a
s
t
at
i
s
t
i
c
al
t
e
s
t
t
h
at
as
c
e
rt
ai
n
s
t
h
e
d
e
p
e
n
d
e
n
cy
b
e
t
w
ee
n
v
ari
o
u
s
v
ari
ab
l
e
s
an
d
ai
d
s
i
n
t
h
e
r
emo
v
a
l
o
f
u
n
n
ece
s
s
ar
y
d
at
a.
B
y
r
ed
u
ci
n
g
l
e
s
s
s
i
g
n
i
f
i
c
an
t
ch
arac
t
e
r
i
s
t
i
c
s
t
o
ze
r
o
,
t
h
e
L
as
s
o
ap
p
ro
ac
h
,
a
k
i
n
d
o
f
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
,
i
s
u
s
e
d
fo
r
fe
a
t
u
r
e
s
el
ec
t
i
o
n
,
g
u
aran
t
ee
i
n
g
t
h
at
t
h
e
mo
d
el
o
n
l
y
u
t
i
l
i
ze
s
t
h
e
mo
s
t
p
re
d
i
c
t
i
v
e
f
e
at
u
r
e
s
fo
r
c
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
.
A
c
r
u
c
i
a
l
s
t
e
p
i
n
g
e
t
t
i
n
g
t
h
e
d
at
a
r
e
ad
y
f
o
r
DL
m
o
d
e
l
s
i
s
fe
at
u
r
e
e
x
t
rac
t
i
o
n
,
w
h
i
c
h
t
u
r
n
s
u
n
p
ro
ce
s
s
e
d
t
e
x
t
i
n
t
o
n
u
m
e
r
i
c
al
d
at
a.
A
ft
e
r
t
h
e
s
t
ru
c
t
u
r
e
d
d
at
a
h
as
b
ee
n
an
a
l
y
z
ed
,
al
g
o
r
i
t
h
m
s
l
i
k
e
a
s
s
t
o
c
h
as
t
i
c
g
rad
i
e
n
t
d
e
s
ce
n
t
(SG
D
),
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
memo
r
y
(
L
ST
M)
m
a
y
d
e
t
e
r
m
i
n
e
w
h
e
t
h
e
r
o
r
n
o
t
an
art
i
c
l
e
i
s
a
ccu
rat
e
.
T
h
e
a
u
t
h
en
t
i
c
i
t
y
an
d
d
e
p
en
d
ab
i
l
i
t
y
o
f
med
i
c
a
l
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
p
ro
v
i
d
ed
a
c
r
o
s
s
p
l
at
fo
rm
s
m
a
y
b
e
e
n
s
u
red
b
y
e
ff
ec
t
i
v
el
y
i
d
e
n
t
i
f
y
i
n
g
b
i
o
me
d
i
c
al
fak
e
n
ew
s
b
y
fu
s
i
n
g
DL
w
i
t
h
s
o
p
h
i
s
t
i
c
at
e
d
NLP
t
e
ch
n
i
q
u
e
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
hi
-
s
qu
a
r
e
d
a
n
d
l
a
s
s
o
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
F
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
Na
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
S
to
c
h
a
s
t
i
c
gr
a
d
i
e
n
t
de
s
c
e
n
t
TF
-
I
DF
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
:
S
i
v
a
D
hi
e
v
a
r
a
j
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
A
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
,
S
R
M
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
R
a
m
a
pur
a
m
,
C
h
e
nn
a
i
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
s
i
va
d
@s
r
m
i
s
t
.
e
du.
i
n
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
we
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
e
d
w
i
t
h
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
,
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
(
DL
)
m
o
de
l
s
,
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
i
n
t
h
r
e
e
di
f
f
e
r
e
n
t
wa
y
s
.
T
o
e
x
t
r
a
c
t
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
f
r
o
m
a
r
t
i
c
l
e
s
,
we
us
e
d
w
o
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
i
n
e
a
c
h
t
r
i
a
l
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
t
h
e
f
i
n
d
i
n
gs
o
f
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
,
DL
m
o
de
l
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
t
h
a
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
a
n
d
th
e
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
e
n
c
o
de
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
f
r
o
m
t
r
a
ns
f
o
r
m
e
r
s
(
B
E
R
T
)
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
i
n
d
i
c
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
a
n
d
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
(
GR
U
)
m
o
de
l
s
h
a
d
a
b
o
ut
e
qua
l
a
c
c
ur
a
c
y
.
Us
in
g
m
a
c
hi
ne
o
r
DL
m
o
de
l
s
i
n
c
o
nj
u
n
c
t
i
o
n
w
i
t
h
a
n
e
n
r
i
c
h
e
d
li
ngu
i
s
t
i
c
f
e
a
t
ur
e
s
e
t
,
we
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
we
c
a
n
de
t
e
c
t
b
o
gus
n
e
ws
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
[
1
]
-
[
4]
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
v
e
a
l
e
d
a
n
e
v
o
l
ut
i
o
n
a
r
y
t
r
e
n
d
to
wa
r
d
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
us
a
ge
pa
tt
e
r
n
s
o
f
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
na
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
NL
P
)
i
n
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
s
c
e
n
a
r
i
o
s
.
T
hi
s
s
t
udy
f
o
c
us
e
s
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
s
e
qu
e
n
c
e
-
to
-
s
e
que
n
c
e
m
o
de
l
s
,
m
u
l
t
i
t
a
s
k
i
ng
NL
P
m
o
de
l
s
,
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng,
a
n
d
a
tt
e
n
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
e
s
.
S
e
v
e
r
a
l
t
e
c
hni
que
s
a
n
d
a
l
go
r
i
t
hm
s
we
r
e
us
e
d
i
n
t
hi
s
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
s
e
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
s
a
ppe
a
r
to
h
a
v
e
b
e
n
e
f
i
t
e
d
t
h
e
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
i
ndus
t
r
y
gr
e
a
t
l
y
.
T
he
r
e
i
s
a
l
o
t
o
f
pr
o
m
i
s
e
i
n
us
in
g
NL
P
f
o
r
tour
i
s
m
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
.
NL
P
'
s
c
r
e
a
t
i
ve
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
.
15
,
N
o.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
:
1
7
9
-
1
8
8
180
s
t
r
o
n
g
s
k
i
ll
s
m
a
y
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
to
t
h
e
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
of
t
o
ur
i
s
m
-
r
e
l
a
t
e
d
s
e
r
vi
c
e
s
.
I
t
i
s
im
po
s
s
i
bl
e
t
o
o
v
e
r
s
t
a
t
e
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
t
h
a
t
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
pr
o
vi
d
e
s
to
t
h
e
tr
a
v
e
l
a
n
d
to
ur
i
s
m
s
e
c
t
o
r
a
s
i
t
de
v
e
l
o
ps
a
n
d
a
d
v
a
n
c
e
s
.
A
t
t
h
e
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
,
a
n
u
m
be
r
o
f
t
hi
s
r
e
vi
e
w
's
dr
a
wba
c
ks
a
r
e
n
o
t
e
d
.
T
h
e
r
e
a
r
e
r
a
m
if
i
c
a
t
i
o
n
s
f
o
r
to
ur
i
s
t
m
e
s
s
a
g
i
ng
f
r
o
m
t
hi
s
s
t
udy
[
5
]
-
[
8]
.
T
h
e
s
t
udy
w
i
ll
e
x
a
mi
ne
th
e
un
d
e
r
l
yi
ng
m
a
t
he
m
a
t
i
c
s
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
n
d
h
o
w
t
h
e
y
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d
i
n
NL
P
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
il
l
a
l
s
o
l
o
o
k
a
t
t
h
e
m
o
s
t
r
e
c
e
n
t
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
s
i
n
D
L
a
n
d
N
L
P
whil
e
r
e
c
o
gni
z
i
ng
t
h
e
m
a
j
o
r
o
b
s
t
a
c
l
e
s
a
n
d
ne
w
de
ve
l
o
pm
e
n
t
s
i
n
t
h
e
a
r
e
a
.
L
a
s
t
l
y
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
ll
c
l
a
r
i
f
y
t
h
e
l
a
t
e
s
t
D
L
f
r
a
m
e
wo
r
ks
a
n
d
l
i
br
a
r
i
e
s
a
s
we
ll
a
s
t
h
e
r
e
s
o
ur
c
e
s
t
h
a
t
a
r
e
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
.
T
h
e
s
t
ud
y
's
f
i
nd
in
gs
a
n
d
im
p
li
c
a
t
i
o
n
s
s
h
o
w
t
h
a
t
L
L
M
s
s
t
r
uggl
e
w
i
t
h
pr
a
g
m
a
t
i
c
l
a
n
gu
a
ge
b
e
c
a
u
s
e
t
h
e
y
o
v
e
r
-
r
e
l
y
o
n
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
h
ni
que
s
a
n
d
f
a
il
t
o
f
u
l
ly
u
n
de
r
s
t
a
n
d
s
o
c
i
a
l
n
o
r
m
s
,
c
o
n
t
e
x
t
,
i
m
p
li
c
a
t
ur
e
,
a
n
d
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
.
L
a
s
t
b
ut
n
o
t
l
e
a
s
t
,
we
h
a
v
e
pr
o
vi
de
d
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
N
L
P
do
m
a
i
ns
w
h
e
r
e
DL
m
o
de
l
s
li
ke
DB
N,
C
NN
,
a
n
d
R
NN
a
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
us
e
d
a
n
d
e
s
t
a
bl
i
s
h
ne
w
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
o
un
da
r
i
e
s
,
i
nc
l
ud
i
n
g
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
m
a
c
hi
n
e
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
,
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
P
OS
t
a
gg
i
n
g,
NE
R
,
a
n
d
que
s
t
i
o
n
a
n
s
w
e
r
i
n
g
[
9
]
-
[
12]
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
p
o
s
e
s
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
de
t
e
c
t
s
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
w
i
t
h
NL
P
.
S
ubs
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
ga
t
he
r
e
d
t
e
x
t
ua
l
da
t
a
i
s
a
n
a
ly
z
e
d
us
i
ng
a
po
we
r
f
u
l
e
n
s
e
m
bl
e
-
ba
s
e
d
DL
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
t
a
i
l
o
r
e
d
f
o
r
NL
P
t
a
s
ks
.
T
hi
s
t
e
c
h
ni
que
us
e
s
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
to
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
t
h
e
c
o
n
t
e
n
t
i
n
t
o
h
a
t
e
f
u
l
,
i
ns
u
l
t
i
n
g,
a
n
d
n
e
ut
r
a
l
wo
r
ds
i
n
o
r
de
r
to
i
d
e
n
t
i
f
y
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
p
l
a
t
f
o
r
m
s
.
M
e
t
r
i
c
s
li
ke
r
e
c
a
l
l
,
f
-
s
c
o
r
e
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
o
v
e
r
a
ll
a
c
c
ur
a
c
y
a
r
e
t
h
e
n
us
e
d
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
's
qua
l
i
t
y
.
T
h
e
s
y
s
t
e
m
a
c
hi
e
ve
d
98.
71%
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
h
t
h
e
l
o
we
s
t
de
vi
a
t
i
o
n
s
o
f
m
e
a
n
s
qu
a
r
e
e
r
r
o
r
(
0.
01
9)
,
c
r
o
s
s
e
n
t
r
o
py
l
o
s
s
(
0.
015)
,
a
n
d
l
o
ga
r
i
t
h
mi
c
l
o
s
s
L
-
0.
0238,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
[
13
]
-
[
17]
.
T
hi
s
pa
pe
r
pr
a
c
t
i
c
e
a
c
o
m
put
e
r
-
b
a
s
e
d
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
us
e
s
M
L
a
n
d
NL
P
f
r
o
m
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
c
l
i
n
i
c
a
l
n
o
t
e
s
to
a
u
to
m
a
t
i
c
a
ll
y
i
de
n
t
i
f
y
go
ut
f
l
a
r
e
s
.
I
n
t
w
o
s
e
pa
r
a
t
e
s
e
t
s
o
f
100
pa
t
i
e
n
t
s
,
r
h
e
u
m
a
t
o
l
o
gi
s
t
s
r
e
vi
e
w
e
d
1,
264
a
n
d
1,
192
c
l
i
ni
c
a
l
n
o
t
e
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
,
o
u
t
o
f
16,
519
i
n
d
i
v
i
dua
l
s
,
w
hi
c
h
s
e
r
v
e
d
a
s
t
h
e
t
r
a
i
nin
g
a
n
d
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
da
t
a
s
e
t
s
.
T
o
c
a
p
t
ur
e
v
a
r
i
o
us
f
a
c
e
t
s
o
f
go
u
t
f
l
a
r
e
s
,
we
us
e
d
d
i
s
t
i
n
c
t
NL
P
s
e
a
r
c
h
e
s
.
E
a
c
h
not
e
'
s
f
i
na
l
c
a
t
e
gor
i
z
a
t
i
o
n
de
c
i
s
i
o
n
s
we
r
e
de
t
e
r
m
i
ne
d
by
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
s
y
s
t
e
m
u
s
i
ng
t
h
e
NL
P
s
e
a
r
c
h
r
e
s
u
l
t
s
a
s
i
nput
s
.
W
e
f
o
u
n
d
t
h
a
t
18,
869
c
l
i
ni
c
a
l
not
e
s
f
o
r
16,
519
pa
t
i
e
n
t
s
wi
t
h
a
go
u
t
di
a
g
n
o
s
i
s
a
n
d
a
pr
e
s
c
r
i
pt
i
o
n
we
r
e
g
o
u
t
f
l
a
r
e
-
po
s
i
t
i
v
e
(
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
82.
1%
,
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
91.
5%
)
f
o
r
a
ur
a
t
e
-
l
o
we
r
i
n
g
dr
ug:
5
,
95
4
pa
t
i
e
n
t
s
h
a
d
o
n
e
or
t
w
o
f
l
a
r
e
s
,
1,
402
pa
t
i
e
n
t
s
h
a
d
t
h
r
e
e
or
m
o
r
e
f
l
a
r
e
s
(
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
93.
5%
,
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
84.
6
%
)
,
a
n
d
9,
163
pa
t
i
e
n
t
s
h
a
d
n
o
f
l
a
r
e
s
(
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
98.
5%
,
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
96.
4%
)
[
18
]
-
[
25
]
.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
i
s
pa
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
i
n
t
o
t
h
e
f
o
l
lo
wi
n
g
ke
y
s
e
c
t
i
o
n
s
:
S
e
c
t
i
o
n
2
r
e
vi
e
w
s
e
xi
s
t
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
f
a
l
s
e
n
e
w
s
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
DL
t
e
c
hni
que
s
,
e
m
p
ha
s
i
z
i
ng
t
h
e
v
a
r
i
o
us
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
a
n
d
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
pr
o
p
o
s
e
d
by
d
if
f
e
r
e
n
t
s
c
h
o
l
a
r
s
.
S
e
c
t
i
o
n
3
de
t
a
i
l
s
t
h
e
wo
r
kf
l
o
w
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k,
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
s
t
a
ge
s
s
uc
h
a
s
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
,
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
a
dv
a
nc
e
d
DL
m
o
de
l
s
.
S
e
c
t
i
o
n
4
o
f
f
e
r
i
ngs
t
h
e
f
i
nd
in
gs
o
f
t
h
e
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
f
a
l
s
e
n
e
ws
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pr
oc
e
s
s
,
a
s
we
l
l
a
s
a
n
a
ly
s
i
s
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
da
t
a
.
S
e
c
t
i
o
n
5
c
o
n
c
l
ude
s
by
o
ut
l
i
ni
ng
po
s
s
i
bl
e
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
in
t
h
e
us
e
o
f
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
to
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
f
a
l
s
e
n
e
w
s
,
a
n
d
i
t
i
n
c
l
ude
s
pe
r
t
i
n
e
n
t
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
.
2.
RE
L
AT
E
D
WORK
Ab
de
lm
i
na
a
m
e
t
al
.
[
7]
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
f
e
r
s
a
be
t
t
e
r
Us
i
n
g
a
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
to
i
d
e
n
t
i
f
y
f
a
l
s
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
I
n
t
e
r
m
s
o
f
DL
m
e
t
h
o
ds
,
t
h
e
M
o
di
f
i
e
d
-
L
S
T
M
a
n
d
M
o
di
f
i
e
d
G
R
U
h
a
ve
o
n
e
to
t
h
r
e
e
l
a
ye
r
s
.
NB
,
LR
,
k
c
l
o
s
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
,
DT
,
R
F
,
a
n
d
S
VM
a
r
e
t
h
e
s
i
x
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
E
s
s
e
n
t
i
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
we
r
e
e
x
t
r
a
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
wo
r
d
F
o
ur
b
e
nc
hm
a
r
k
da
t
a
s
e
t
s
a
r
e
us
e
d
to
t
e
s
t
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
m
e
t
h
o
ds
o
f
e
m
b
e
dd
i
ng
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
b
a
s
e
li
ne
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
o
f
T
F
-
I
D
wi
t
h
N
-
gr
a
m
.
F
i
nd
i
ngs
us
i
ng
t
h
e
s
u
gge
s
t
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
g
r
e
a
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
i
de
n
t
i
f
yi
ng
t
we
e
t
s
t
h
a
t
i
n
c
l
ud
e
C
OV
I
D
-
19
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
we
l
l
a
s
t
h
o
s
e
t
h
a
t
d
o
n
o
t.
C
o
m
pa
r
e
d
to
b
a
s
e
li
ne
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
o
u
r
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
b
oo
s
t
i
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
P
r
a
c
hi
e
t
al.
[
8]
t
hi
s
s
t
u
dy
us
e
s
a
r
a
n
ge
o
f
M
L
,
DL
,
a
n
d
NL
P
t
e
c
h
ni
que
s
,
l
i
k
e
,
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
ba
s
e
d
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
e
n
c
o
de
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
,
a
n
d
e
x
t
e
n
d
e
d
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
,
to
de
t
e
c
t
b
o
gus
n
e
ws
.
T
o
de
t
e
r
m
i
ne
i
f
t
h
e
c
o
n
t
e
n
t
i
s
a
c
c
ur
a
t
e
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
r
e
f
i
r
s
t
t
r
a
i
n
e
d
o
n
a
n
o
pe
n
-
s
o
ur
c
e
da
t
a
s
e
t
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
f
a
l
s
e
ne
ws
.
T
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
R
e
ge
x
,
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
,
s
top
wo
r
ds
a
n
d
t
e
r
m
f
r
e
que
n
c
y
-
i
nve
r
s
e
do
c
um
e
n
t
f
r
e
que
n
c
y
a
r
e
s
o
m
e
o
f
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
us
e
d
to
c
o
n
s
t
r
uc
t
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
or
s
.
S
a
de
ghi
e
t
al.
[
9
]
u
s
i
ng
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
g
e
i
nf
e
r
e
n
c
e
(
NL
I
)
,
we
pr
o
vi
de
a
n
o
v
e
l
m
e
t
h
o
d
f
o
r
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
b
o
gus
n
e
ws
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d,
whi
c
h
f
o
c
us
e
s
o
n
a
s
s
e
s
s
i
ng
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
t
h
r
o
ugh
a
s
e
t
o
f
r
e
l
i
a
bl
e
n
e
w
s
,
l
e
v
e
r
a
ge
s
a
h
u
m
a
n
-
l
i
ke
a
ppr
o
a
c
h
i
ns
t
e
a
d
o
f
de
p
e
n
d
i
ng
s
o
l
e
ly
o
n
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
s
p
e
c
t
s
o
f
t
h
e
n
e
w
s
'
s
c
o
n
t
e
x
t
o
r
c
o
n
ten
t
.
T
h
e
NL
I
a
ppr
o
a
c
h
im
pr
o
v
e
s
a
n
u
m
be
r
o
f
de
e
p
a
n
d
c
l
a
s
s
i
c
a
l
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
B
i
G
R
U,
B
i
L
S
T
M
,
Na
ï
ve
B
a
y
e
s
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
,
a
n
d
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
.
T
e
s
t
s
o
n
t
h
e
F
NI
D
-
F
a
ke
Ne
w
s
Ne
t
a
n
d
F
NI
D
-
L
I
AR
da
t
a
s
e
t
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
a
c
hi
e
ve
s
10.
44%
a
n
d
13.
19%
a
bs
o
l
ut
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
,
w
i
t
h
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
85.
58%
a
n
d
41.
31%
.
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
N
L
P
-
bas
e
d
f
r
audulent
biome
dical
ne
w
s
identif
icati
on
us
ing
L
ST
M
-
SGD
…
(
Siva
Dhie
v
ar
aj
)
181
M
a
g
i
s
t
r
i
s
e
t
al.
[
10
]
t
hi
s
pa
pe
r
s
ugge
s
t
s
a
n
a
u
ton
o
m
o
us
F
ND
s
y
s
t
e
m
t
h
a
t
pr
o
vi
de
s
a
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
a
r
t
i
c
l
e
s
f
r
o
m
tr
us
t
w
or
t
hy
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
e
i
t
h
e
r
c
onf
i
r
m
s
o
r
r
e
f
ut
e
s
t
h
e
que
s
t
i
o
na
bl
e
a
s
s
e
r
t
i
o
ns
.
Nu
m
e
r
o
us
m
o
du
l
e
s
m
a
ke
up
t
h
e
s
y
s
t
e
m
,
whi
c
h
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
d
l
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng,
a
n
d
NL
P
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
T
o
c
h
o
o
s
e
r
e
l
e
v
a
n
t
a
r
t
i
c
l
e
s
a
n
d
f
i
nd
t
h
o
s
e
t
h
a
t
s
upp
o
r
t
t
h
e
t
e
s
t
e
d
c
l
a
im
a
n
d
i
t
s
vi
e
w
s
,
s
e
v
e
r
a
l
t
e
c
hniques
a
r
e
us
e
d.
T
o
c
o
nf
i
r
m
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
po
s
t
s
o
n
th
e
C
OV
I
D
-
19
pa
n
de
m
i
c
,
v
a
c
c
i
ne
s
,
a
n
d
t
h
e
r
a
p
i
e
s
,
t
h
e
r
e
c
o
m
m
e
n
de
d
m
e
t
h
o
d
wi
ll
b
e
a
pp
li
e
d.
B
a
b
a
r
e
t
al
.
[
11
]
t
h
i
s
f
il
e
I
n
t
hi
s
r
e
ga
r
d,
DL
pr
o
vi
de
s
a
wa
y
t
o
de
t
e
c
t
a
n
d
c
o
un
t
e
r
a
c
t
f
a
l
s
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
T
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
b
o
gus
n
e
w
s
i
s
e
nh
a
nc
e
d
us
i
ng
a
hy
br
i
d
N
-
gr
a
m
a
n
d
L
S
T
M
m
o
de
l
,
w
hi
c
h
i
nc
r
e
a
s
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
,
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
n
d
r
e
c
a
l
l
r
a
t
e
.
T
hi
s
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
us
e
s
a
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
to
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
f
a
ke
ne
ws
.
B
e
c
a
u
s
e
o
f
i
t
s
pa
r
a
l
l
e
l
a
n
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
p
l
a
t
f
o
r
m
f
o
un
d
a
t
i
o
n
,
i
t
c
a
n
us
e
bi
g
da
t
a
a
n
a
l
y
t
i
c
s
to
c
o
n
s
t
r
uc
t
t
h
e
DL
m
o
de
l
.
T
hi
s
p
l
a
t
f
o
r
m
i
nc
r
e
a
s
e
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
a
n
d
s
pe
e
ds
up
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
s
e
pa
r
a
t
e
s
c
o
n
t
e
n
t
i
n
t
o
.
"
f
a
k
e
n
e
w
s
"
a
n
d
"
r
e
a
l
n
e
w
s
"
t
o
c
r
e
a
t
e
a
s
y
s
t
e
m
t
h
a
t
c
a
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
a
n
d
i
nf
r
e
qu
e
n
t
l
y
i
d
e
n
t
i
f
y
m
i
s
l
e
a
d
i
ng
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
Ne
x
t
,
t
h
e
o
u
t
c
om
e
s
a
r
e
m
e
a
s
ur
e
d.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
s
h
o
w
t
h
a
t
c
o
m
bi
n
i
ng
bi
g
da
t
a
'
s
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
DN
N)
wi
t
h
S
pa
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
m
a
ke
s
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
e
x
t
r
e
m
e
ly
s
uc
c
e
s
s
f
u
l
.
Al
g
h
a
m
d
i
e
t
al.
[
12]
a
s
to
t
hi
s
s
t
ud
y
,
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
C
OV
I
D
-
19
f
a
l
s
e
n
e
ws
i
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
n
t
pr
o
bl
e
m
s
i
n
t
h
e
NL
P
i
ndus
t
r
y
.
S
e
ve
r
a
l
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
t
h
a
t
h
a
ve
a
l
r
e
a
d
y
b
e
e
n
t
r
a
i
n
e
d,
i
nc
l
ud
i
ngC
OV
I
D
-
T
w
i
t
t
e
r
-
B
E
R
T
,
a
r
e
e
x
a
m
i
ne
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
f
o
r
t
h
e
i
r
e
f
f
i
c
a
c
y
in
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
C
OV
I
D
-
19
b
o
gus
n
e
ws
.
T
h
e
a
c
t
ua
l
w
o
r
l
d
B
i
GR
U
o
n
to
p
o
f
t
h
e
CT
-
B
E
R
T
m
o
de
l
y
i
e
l
d
s
o
u
t
s
t
a
n
d
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
,
a
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
by
t
h
e
C
OV
I
D
-
19
f
a
l
s
e
n
e
ws
da
t
a
s
e
t
,
whi
c
h
h
a
s
a
s
t
a
t
e
-
o
f
t
he
-
a
r
t
F
1
s
c
o
r
e
o
f
98%
.
Our
f
i
n
d
i
ng
s
s
h
o
w
t
h
a
t
a
dv
a
n
c
e
d
mac
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
c
a
n
i
d
e
n
t
i
f
y
b
o
gus
n
e
w
s
,
whi
c
h
h
a
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
r
a
m
if
i
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
s
l
o
w
i
n
g
t
h
e
s
pr
e
a
d
o
f
m
i
s
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
C
OV
I
D
-
19.
Z
h
a
o
e
t
al
.
[
13
]
a
n
t
e
c
h
ni
que
us
i
ng
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
wa
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
to
de
t
e
c
t
f
a
l
s
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
f
a
ke
n
e
w
s
i
n
C
OV
I
D
-
19
n
e
w
s
s
to
r
i
e
s
.
T
h
e
o
p
t
i
m
a
l
a
ppr
o
a
c
h
i
s
de
t
e
r
m
i
ne
d
us
i
n
g
DB
Ns
,
C
NN
s
,
a
nd
L
S
T
M
.
M
o
d
e
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
d
i
c
a
t
o
r
s
i
n
c
l
ud
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
,
A
U
C
s
c
o
r
e
,
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
we
r
e
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
h
e
s
t
ud
y
,
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
L
S
T
M
a
n
d
C
NN
a
r
e
t
h
e
m
o
s
t
e
f
f
e
c
t
i
ve
m
o
de
l
s
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
C
OV
I
D
-
19
f
a
l
s
e
ne
ws
,
wi
t
h
up
to
94%
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
hi
s
s
t
udy
c
o
n
c
l
ude
s
w
i
t
h
a
n
a
l
go
r
i
t
hm
-
b
a
s
e
d
r
a
t
i
n
g
s
y
s
t
e
m
f
o
r
m
a
i
ns
t
r
e
a
m
m
e
d
i
a
c
r
e
d
i
bil
i
t
y
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
to
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
,
bi
g
US
m
e
d
i
a
o
ut
l
e
t
s
a
r
e
tr
us
t
w
or
t
hy
s
o
ur
c
e
s
o
f
C
OV
I
D
-
19
n
e
w
s
a
n
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
vi
e
w
e
d
s
t
ud
i
e
s
hi
g
hli
g
h
t
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
of
DL
m
o
de
l
s
l
i
k
e
L
S
T
M
,
GR
U,
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
f
a
ke
ne
ws
,
e
s
pe
c
ia
l
ly
r
e
l
a
t
e
d
to
C
OV
I
D
-
19
.
T
e
c
hni
que
s
s
u
c
h
a
s
T
F
-
I
DF
,
n
-
gr
a
m
s
,
a
n
d
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ngs
i
m
pr
o
v
e
f
e
a
t
ur
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
,
whi
l
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
e
nh
a
nc
e
s
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
.
S
o
m
e
wo
r
ks
ut
i
l
i
z
e
bi
g
da
t
a
pl
a
t
f
o
r
m
s
a
n
d
N
L
I
f
o
r
b
e
tt
e
r
s
c
a
l
a
bi
li
t
y
a
n
d
r
e
a
s
o
ni
n
g.
O
v
e
r
a
ll
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
a
dv
a
nc
e
d
NL
P
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g,
a
n
d
DL
e
ns
ur
e
s
r
o
b
us
t
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
m
i
s
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
.
3.
P
ROP
OS
E
D
WORK
I
t
i
s
vi
t
a
l
to
n
ot
i
c
e
t
h
e
r
i
s
i
n
g
i
nc
i
d
e
n
c
e
o
f
b
o
g
us
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
n
e
w
s
s
i
nc
e
i
t
po
s
e
s
a
m
a
j
o
r
r
i
s
k
t
o
publi
c
h
e
a
l
t
h
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
y
s
t
e
m
a
i
m
s
to
c
o
r
r
e
c
t
l
y
r
e
c
o
gni
z
e
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
y
f
a
ke
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
n
e
ws
u
s
i
n
g
DL
a
l
g
or
i
t
hm
s
a
n
d
m
e
t
h
ods
f
or
NL
P
.
T
o
un
de
r
s
tan
d
a
nd
e
v
a
l
ua
te
tex
tual
da
ta
,
NL
P
,
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
s
h
o
wn
i
n
F
i
gu
r
e
1.
S
e
v
e
r
a
l
NL
P
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
us
e
d
by
t
h
e
s
y
s
t
e
m
t
o
p
r
o
c
e
s
s
ne
ws
s
t
o
r
i
e
s
o
n
bi
o
m
e
d
i
c
i
ne
.
T
h
e
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
s
t
o
n
o
r
m
a
li
z
e
t
h
e
da
t
a
a
n
d
r
e
m
o
v
e
n
o
i
s
e
us
i
n
g
t
e
x
t
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
s
t
e
m
mi
ng/
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
,
to
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
t
o
p
w
o
r
d
r
e
m
o
v
a
l
.
T
e
r
m
F
r
e
que
n
c
y
-
I
nv
e
r
s
e
Do
c
u
m
e
n
t
F
r
e
que
n
c
y
i
s
us
e
d
by
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
T
o
t
r
a
n
s
l
a
t
e
t
h
e
t
e
x
t
i
n
t
o
n
u
m
e
r
i
c
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
a
f
t
e
r
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
Ke
y
p
h
r
a
s
e
s
i
n
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
ne
ws
m
a
y
b
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
u
s
i
ng
T
F
-
I
DF
,
whi
c
h
do
wn
we
i
g
h
t
s
c
o
m
m
o
n
t
e
r
m
s
a
n
d
g
i
v
e
s
gr
e
a
t
e
r
w
e
i
g
h
t
s
to
wo
r
ds
t
h
a
t
a
r
e
di
s
t
i
n
c
t
a
n
d
pe
r
t
i
n
e
n
t
to
t
h
e
d
o
c
u
m
e
n
t
's
c
o
n
t
e
x
t
.
C
hi
-
S
qua
r
e
d
o
r
L
a
s
s
o
(
L
1
r
e
gul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
)
a
r
e
us
e
d
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
n
o
r
de
r
to
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
c
a
n
de
t
e
c
t
s
tat
i
s
t
i
c
a
l
ly
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
ph
r
a
s
e
s
by
u
s
i
ng
t
h
e
C
hi
-
S
qua
r
e
d
t
e
s
t,
whi
c
h
qua
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
be
t
we
e
n
wo
r
ds
a
n
d
t
h
e
t
a
r
ge
t
l
a
b
e
l
(
ge
n
u
i
ne
o
r
f
a
l
s
e
)
.
H
o
we
v
e
r
,
by
dr
i
vin
g
t
h
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
o
f
unn
e
c
e
s
s
a
r
y
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
to
z
e
r
o,
L
a
s
s
o
r
e
duc
e
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
'
s
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
li
t
y
a
n
d
ke
e
ps
j
us
t
t
h
e
m
o
s
t
c
r
uc
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
3.
1
.
T
e
x
t
p
r
e
-
p
r
oc
e
s
s
in
g
Dur
i
n
g
t
h
e
pr
o
c
e
dur
e
of
t
e
x
t
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
pr
e
pa
r
i
ng
t
e
s
t
da
t
a
f
r
o
m
r
a
w
t
e
x
t
,
t
e
x
t
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
s
v
e
r
y
im
po
r
t
a
n
t.
Am
o
n
g
t
h
e
m
a
i
n
s
t
e
ps
i
n
t
hi
s
pr
o
c
e
s
s
,
o
n
e
c
a
n
m
e
n
t
i
o
n
s
t
o
pw
o
r
d
r
e
m
o
v
a
l
:
i
t
ut
i
li
z
e
s
t
h
e
NL
T
K
s
t
o
p
w
or
ds
a
l
go
r
i
t
hm
,
w
hi
c
h
e
r
a
s
e
s
f
r
e
que
n
t
l
y
u
s
e
d
wo
r
ds
s
uc
h
a
s
t
h
e
,
a
n
d,
a
n
d.
W
hil
e
t
h
e
s
e
wor
ds
a
r
e
kn
o
wn
to
a
ppe
a
r
f
r
e
que
n
t
l
y
i
n
l
a
n
gua
ge
,
t
h
e
y
o
f
t
e
n
h
a
ve
v
e
r
y
f
e
w
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
i
c
a
l
c
o
nn
o
t
a
t
i
o
ns
,
a
n
d
us
i
ng
t
h
e
m
b
ur
de
n
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
De
l
e
t
i
n
g
t
h
e
m
he
l
ps
to
m
a
i
n
t
a
i
n
gr
e
a
t
e
r
m
e
a
ni
ng
f
u
l
ne
s
s
i
n
t
h
o
s
e
r
e
m
a
i
n
in
g
t
e
r
m
s
,
whi
c
h
,
i
n
t
ur
n
,
i
m
pr
o
v
e
s
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
a
na
l
y
s
i
s
.
An
o
t
h
e
r
vi
t
a
l
pr
o
c
e
dur
e
e
n
t
a
i
l
s
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n;
t
he
c
ur
r
e
n
t
e
x
pe
r
im
e
n
t
e
m
p
l
o
y
s
t
h
e
NL
T
K
W
o
r
d
Ne
t
L
e
m
m
a
t
i
z
e
r
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
L
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n
r
e
m
o
ve
s
i
nf
l
e
c
t
i
o
n
f
r
o
m
a
wo
r
d
a
n
d
r
e
b
o
ot
s
i
t
to
t
h
e
l
o
we
s
t
s
t
e
m
,
f
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
r
unni
ng
to
r
un
.
T
hi
s
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
s
t
e
p
i
s
he
l
p
f
u
l
t
o
r
e
m
o
v
e
a
ny
va
r
i
a
t
i
o
n
o
f
wo
r
ds
a
s
pa
r
t
o
f
t
h
e
t
e
x
t
da
t
a
a
n
d,
t
h
us
,
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
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
.
15
,
N
o.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
:
1
7
9
-
1
8
8
182
s
t
e
ps
.
I
n
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
,
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
da
t
a
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
pr
e
pa
r
e
s
t
hi
s
da
t
a
s
e
t
f
o
r
s
ub
s
e
qu
e
n
t
pr
o
c
e
s
s
i
ng
t
o
b
e
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
s
we
l
l
a
s
l
e
s
s
c
o
m
p
li
c
a
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
.
F
i
g
ur
e
1.
P
r
o
p
o
s
e
d
bl
o
c
k
di
a
gr
a
m
3.
2
.
F
e
at
u
r
e
e
x
t
r
ac
t
ion
wit
h
T
F
-
I
DF
F
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
f
a
ke
n
e
ws
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
b
e
c
a
u
s
e
i
t
c
o
n
v
e
r
t
s
un
pr
o
c
e
s
s
e
d
t
e
x
t
i
n
put
i
n
t
o
a
f
o
r
m
a
t
t
h
a
t
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
to
r
s
c
a
n
us
e
i
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
.
I
t
'
s
i
mpo
r
t
a
n
t
to
n
o
t
e
t
h
e
po
pul
a
r
t
e
r
m
f
r
e
que
n
c
y
-
i
nve
r
s
e
do
c
u
m
e
n
t
f
r
e
que
n
c
y
(
TF
-
I
DF
)
m
e
t
h
o
d
i
n
t
hi
s
c
o
n
t
e
x
t
.
I
n
t
hi
s
i
ns
t
a
nc
e
,
t
h
e
T
f
i
d
f
Ve
c
t
o
r
i
z
e
r
i
s
us
e
d
to
i
m
p
l
e
m
e
n
t
t
h
e
T
F
-
I
DF
t
e
c
h
ni
que
.
T
hi
s
t
e
c
hni
que
c
o
nv
e
r
t
s
t
e
x
t
s
i
n
t
o
n
u
m
e
r
i
c
a
l
a
t
tr
i
b
ut
e
s
by
c
o
m
put
i
n
g
t
h
e
r
e
l
e
v
a
nc
e
va
l
ue
o
f
e
a
c
h
t
e
r
m
w
i
t
hi
n
a
do
c
um
e
n
t
i
n
r
e
l
a
t
i
o
n
t
o
a
s
e
t
o
f
do
c
um
e
n
t
s
,
un
de
r
s
c
o
r
i
n
g
i
t
s
i
m
po
r
t
a
n
c
e
i
n
o
ur
wo
r
k
.
T
e
r
m
f
r
e
qu
e
n
c
y
(
T
F
)
,
a
pa
r
t
o
f
t
h
e
T
F
-
I
DF
tec
hni
que
,
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
e
x
t
e
n
t
to
whi
c
h
a
t
e
r
m
wa
s
us
e
d
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
i
n
a
do
c
um
e
n
t
a
n
d
h
o
w
i
m
po
r
t
a
n
t
i
t
i
s
i
n
t
h
a
t
do
c
um
e
n
t
.
3.
3
.
F
e
at
u
r
e
s
e
l
e
c
t
ion
T
hi
s
pa
pe
r
c
o
v
e
r
s
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
s
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
s
t
e
p
i
n
f
e
a
t
ur
e
s
ub
s
e
t
s
e
l
e
c
t
i
o
n
f
o
r
i
m
pr
o
vi
ng
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
.
C
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
i
nc
l
ude
t
h
e
C
hi
-
S
qua
r
e
d
T
e
s
t
t
h
a
t
di
vi
de
s
t
hi
s
li
ne
i
n
t
o
t
w
o
pa
r
t
s
a
n
d
s
e
l
e
c
t
s
f
e
a
t
ur
e
s
m
o
s
t
c
or
r
e
l
a
t
e
d
wi
t
h
t
h
e
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
,
e
.
g.
,
t
h
e
d
i
vi
s
i
o
n
o
f
r
e
a
l
n
e
w
s
f
r
o
m
f
a
k
e
n
e
w
s
.
I
t
de
t
e
r
m
i
ne
s
a
n
i
n
d
i
v
i
dua
l
f
e
a
t
ur
e
’
s
i
n
de
p
e
n
de
n
c
e
f
r
o
m
t
h
e
t
a
r
ge
t
vi
a
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
f
r
e
que
nc
y
a
ga
i
ns
t
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
f
r
e
que
n
c
y
.
W
h
e
n
i
t
c
o
m
e
s
to
c
h
o
o
s
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
wi
t
h
hi
g
h
C
hi
-
s
qua
r
e
d
s
c
o
r
e
s
,
t
h
e
m
o
de
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
i
s
de
c
r
e
a
s
e
d,
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
s
pe
e
d
i
s
o
pt
i
mi
z
e
d,
a
n
d
a
ny
n
o
i
s
e
is
r
e
j
e
c
t
e
d.
I
n
f
a
k
e
n
e
w
s
de
t
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
m
e
t
h
o
d
r
e
c
o
g
ni
z
e
s
ke
y
wo
r
ds
a
n
d
pa
tt
e
r
n
s
,
whi
c
h
m
a
ke
t
h
e
m
o
d
e
l
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
f
o
r
bi
g
t
e
x
t
da
t
a
s
e
t
s
.
T
o
c
o
m
put
e
t
h
e
C
hi
-
S
qua
r
e
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
,
us
e
t
h
e
f
o
r
m
u
l
a
b
e
l
o
w:
2
=
∑
(
−
)
2
(
1)
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
N
L
P
-
bas
e
d
f
r
audulent
biome
dical
ne
w
s
identif
icati
on
us
ing
L
ST
M
-
SGD
…
(
Siva
Dhie
v
ar
aj
)
183
W
h
e
r
e
:
Ob
s
e
r
v
e
d
f
r
e
que
n
c
y
o
f
t
h
e
i
-
t
hf
e
a
t
ur
e
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
C
a
l
c
u
l
a
t
e
d
un
de
r
t
h
e
pr
e
m
i
s
e
t
h
a
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
a
n
d
t
h
e
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
a
r
e
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
,
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
f
r
e
que
n
c
y
o
f
t
h
e
t
hi
r
d
f
e
a
t
ur
e
.
3.
4
.
l
on
g
s
h
or
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
P
a
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
he
l
p
f
u
l
a
r
e
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
ks
(
R
NN
s
)
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
L
S
T
M
n
e
t
wo
r
ks
,
whi
c
h
m
a
y
l
e
a
r
n
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
nc
i
e
s
i
n
da
t
a
due
to
t
h
e
s
e
que
n
t
i
a
l
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
m
a
t
e
r
i
a
l
,
l
i
k
e
t
e
x
t.
T
h
e
v
a
ni
s
hi
ng
gr
a
d
i
e
n
t
pr
o
bl
e
m
i
s
r
e
s
o
l
v
e
d
by
f
e
e
d
f
o
r
wa
r
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
whi
c
h
i
n
c
l
ud
e
L
S
T
M
ne
t
w
o
r
ks
wh
e
n
wo
r
k
i
n
g
w
i
t
h
s
e
que
nc
e
s
i
n
t
e
x
t
.
F
o
r
t
h
e
s
a
m
e
r
e
a
s
o
n
,
L
S
T
M
s
a
r
e
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
a
n
a
ly
z
i
ng
t
e
x
t
ua
l
d
a
t
a
in
w
hi
c
h
t
h
e
m
e
a
ni
ng
o
f
a
wo
r
d
i
s
r
e
l
a
t
i
ve
to
t
h
e
pr
e
c
e
d
i
n
g
t
e
x
t
i
n
t
h
e
do
c
u
m
e
n
t
.
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
,
t
h
e
o
p
e
r
a
t
i
o
ns
i
ns
i
de
a
n
L
S
T
M
c
a
n
be
de
s
c
r
i
be
d
us
i
n
g
t
h
e
f
o
l
l
o
w
in
g
f
o
r
m
u
l
a
s
:
=
(
⋅
[
ℎ
−
1
,
]
+
)
(
2)
W
hi
c
h
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
pr
i
o
r
t
i
m
e
s
t
e
p
w
i
ll
b
e
e
li
mi
n
a
t
e
d
i
s
de
c
i
de
d
by
t
h
e
f
o
r
ge
t
ga
t
e
.
T
h
e
f
o
r
ge
t
ga
t
e
'
s
o
u
t
pu
t,
T
h
e
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
x
i
s
,
ℎ
−
1
i
s
t
h
e
c
o
n
c
e
a
l
e
d
s
t
a
t
e
t
h
a
t
e
xi
s
t
e
d
b
e
f
o
r
e
,
i
s
t
h
e
i
n
put
t
h
a
t
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
b
e
i
ng
us
e
d
a
n
d
i
s
t
h
e
ph
r
a
s
e
us
e
d
to
de
s
c
r
i
b
e
pr
e
j
ud
i
c
e
.
T
h
e
s
i
g
m
o
i
d
f
u
n
c
t
i
o
n
s
qua
s
h
e
s
t
h
e
va
l
ue
s
b
e
t
we
e
n
0
a
n
d
1.
=
(
⋅
[
ℎ
−
1
,
]
+
)
(
3)
T
h
e
i
n
put
ga
t
e
r
e
gu
l
a
t
e
s
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
f
r
e
s
h
da
t
a
t
h
a
t
i
s
a
dde
d
to
t
h
e
c
e
l
l
s
t
a
t
e
.
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
,
i
_t
s
t
a
n
d
s
f
o
r
i
nput
ga
t
e
o
u
t
pu
t,
a
n
d
,
ℎ
−
1
,
a
n
d
a
r
e
a
s
pr
e
vi
o
us
l
y
de
f
i
ne
d,
w
i
t
h
b
e
i
ng
t
h
e
bi
a
s
.
=
⋅
−
1
+
⋅
̃
(
4)
T
h
e
c
e
l
l
s
t
a
t
e
i
s
upda
t
e
d
by
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
pr
e
vio
us
s
t
a
t
e
−
1
,
r
e
gul
a
t
e
d
by
t
h
e
n
e
w
da
t
a
a
n
d
t
h
e
f
o
r
ge
t
ga
t
e
̃
,
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
by
t
he
i
n
put
ga
t
e
.
=
(
⋅
[
ℎ
−
1
,
]
+
)
(
5)
W
hi
c
h
a
s
pe
c
t
o
f
t
h
e
c
e
l
l
s
t
a
t
e
wi
ll
b
e
o
ut
pu
t
a
t
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
t
i
m
e
s
t
e
p
i
s
de
c
i
de
d
by
t
h
e
o
u
t
pu
t
ga
t
e
.
i
s
t
he
o
u
t
pu
t,
a
n
d
,
ℎ
−
1
,
a
n
d
a
r
e
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
i
n
put
,
t
h
e
we
i
g
ht
m
a
t
r
i
x
,
a
n
d
t
h
e
pr
i
o
r
hi
dde
n
s
t
a
t
e
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
,
w
i
t
h
a
s
t
h
e
bi
a
s.
ℎ
=
⋅
ta
nh
(
)
(
6)
T
h
e
f
i
na
l
o
ut
pu
t
or
hi
dde
n
s
t
a
t
e
ℎ
i
s
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
e
l
l
s
t
a
t
e
,
pr
o
c
e
s
s
e
d
by
t
h
e
o
u
t
pu
t
ga
t
e
a
nd
pa
s
s
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
hy
p
e
r
b
o
l
i
c
t
a
n
ge
n
t
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
t
a
nh
,
whi
c
h
s
qua
s
he
s
t
h
e
v
a
l
ue
s
be
t
we
e
n
-
1
a
n
d
1.
3.
5
.
S
t
oc
h
as
t
ic
gr
ad
ient
d
e
s
c
e
n
t
(
S
GD)
I
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng,
S
to
c
h
a
s
t
i
c
Gr
a
d
i
e
n
t
De
s
c
e
n
t
,
or
S
GD
,
i
s
a
ve
r
y
po
pu
l
a
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
f
o
r
tr
a
i
ni
n
g
m
o
de
l
s
i
n
T
e
ns
o
r
F
l
o
w
a
n
d
K
e
r
a
s
.
W
he
n
t
h
e
m
o
de
l
i
s
b
e
i
ng
t
r
a
i
n
e
d
to
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
f
e
a
t
ur
e
s
,
t
h
e
o
p
t
i
mi
z
e
r
i
s
a
mi
n
im
u
m
i
n
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
,
whi
c
h
m
o
d
i
f
i
e
s
t
h
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
b
a
s
i
s
o
f
S
GD
i
s
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
(
we
i
g
h
t
)
o
f
t
h
e
m
o
de
l
t
h
r
o
ugh
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
by
c
o
m
put
i
n
g
t
h
e
pa
r
t
i
a
l
de
r
i
v
a
t
i
v
e
o
f
t
h
e
g
i
ve
n
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
t
o
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
.
T
hi
s
a
c
t
i
o
n
us
i
ng
r
a
n
do
m
v
a
l
ue
s
i
s
t
h
e
m
o
s
t
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
ppr
o
a
c
h
to
i
de
n
t
i
f
yi
ng
t
h
e
we
i
g
h
t
s
t
h
a
t
p
r
o
vi
de
t
h
e
l
o
we
s
t
l
o
s
s
,
o
n
whi
c
h
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
o
u
t
c
o
m
e
s
r
e
l
i
e
s
.
T
h
e
f
o
r
m
u
l
a
to
us
e
i
n
o
r
de
r
to
up
da
t
e
we
i
g
h
t
s
i
n
S
GD
i
s
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
=
−
⋅
∇
(
)
(
7)
W
h
e
r
e
:
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
m
o
de
l
we
i
g
h
t
s
.
i
s
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
,
whi
c
h
e
s
t
a
bl
i
s
he
s
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
s
t
e
ps
a
t
e
v
e
r
y
i
t
e
r
a
t
i
o
n
.
∇
i
s
t
h
e
gr
a
d
i
e
n
t
o
f
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
(
)
w
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
to
t
h
e
we
i
g
h
t
s
.
I
n
f
a
ke
n
e
w
s
de
t
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
t
y
p
i
c
a
l
ly
us
e
d
i
s
bi
na
r
y
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
,
a
s
t
h
e
t
a
s
k
i
nv
o
l
v
e
s
c
l
a
s
s
if
yi
ng
n
e
w
s
a
s
e
i
t
h
e
r
"
f
a
ke
"
o
r
"
r
e
a
l
"
.
T
h
e
bi
n
a
r
y
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
f
o
r
m
u
l
a
i
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
.
15
,
N
o.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
:
1
7
9
-
1
8
8
184
(
)
=
−
(
⋅
log
(
̂
)
+
(
1
−
)
⋅
log
(
1
−
̂
)
)
(
8)
W
h
e
r
e
:
i
s
t
h
e
tr
ue
l
a
b
e
l
(
e
i
t
he
r
0
f
o
r
r
e
a
l
o
r
1
f
o
r
f
a
ke
n
e
w
s
)
.
̂
i
s
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
n
e
w
s
be
i
n
g
f
a
ke
(
i
.
e
.
,
t
h
e
o
u
t
pu
t
f
r
o
m
t
h
e
m
o
de
l
)
.
T
o
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
,
m
o
m
e
n
t
u
m
i
s
o
f
t
e
n
i
nc
o
r
p
or
a
t
e
d
i
n
t
o
S
GD
,
h
e
l
p
i
ng
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
e
s
c
a
pe
l
o
c
a
l
mi
n
im
a
a
n
d
s
m
o
ot
h
o
u
t
upda
t
e
s
.
M
o
m
e
n
t
um
i
n
t
r
o
duc
e
s
a
m
o
vi
ng
a
v
e
r
a
ge
o
f
pr
e
vi
o
us
gr
a
d
i
e
n
t
s
to
t
h
e
we
i
g
h
t
upda
t
e
f
o
r
m
u
l
a
:
=
−
1
+
(
1
−
)
∇
(
)
(
9
)
=
−
⋅
(1
0
)
W
h
e
r
e
:
i
s
t
h
e
m
o
m
e
n
t
u
m
t
e
r
m
o
r
v
e
l
o
c
i
t
y
a
t
t
i
m
e
s
t
e
p
t.
i
s
t
h
e
m
o
m
e
n
t
u
m
f
a
c
t
o
r
,
whi
c
h
i
s
us
ua
ll
y
s
e
t
a
t
0
.
9.
T
hi
s
m
o
m
e
n
t
um
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
n
a
bl
e
s
S
GD
t
o
“
s
p
e
e
d
up”
l
e
a
r
ni
ng
i
n
t
h
e
r
i
g
h
t
di
r
e
c
t
i
o
n
a
n
d
s
uppr
e
s
s
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
i
n
o
t
h
e
r
wr
o
n
g
di
r
e
c
t
i
o
ns
.
4.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
t
h
r
o
ugh
a
s
e
r
i
e
s
o
f
da
t
a
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g,
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
t
e
ps
.
T
h
e
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
wa
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
us
i
n
g
P
y
t
h
o
n
pr
o
gr
a
m
mi
ng
,
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
l
i
br
a
r
i
e
s
s
uc
h
a
s
Num
P
y
,
P
a
n
da
s
,
s
c
i
k
i
t
-
l
e
a
r
n
,
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w,
K
e
r
a
s
,
M
a
t
p
l
o
t
l
i
b
,
a
n
d
S
e
a
b
o
r
n
f
o
r
da
t
a
m
a
ni
pu
l
a
t
i
o
n
,
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng,
a
n
d
r
e
s
u
l
t
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
.
T
he
pr
i
m
a
r
y
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
t
h
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
wa
s
to
de
t
e
c
t
a
n
d
c
l
a
s
s
if
y
f
a
k
e
ne
ws
u
s
i
n
g
DL
te
c
h
ni
que
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
a
L
S
T
M
ba
s
e
d
m
o
de
l
,
e
v
a
l
ua
t
e
d
a
ga
i
ns
t
t
r
a
di
t
i
o
na
l
m
e
t
r
i
c
s
a
n
d
vi
s
ua
l
i
n
d
i
c
a
t
o
r
s
.
F
i
gur
e
2
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
t
h
e
i
m
p
a
c
t
o
f
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
,
a
n
d
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k.
B
e
f
o
r
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
t
h
e
a
c
t
ua
l
t
e
x
t
da
t
a
e
n
t
e
r
th
e
m
o
de
l
i
n
a
r
a
w,
un
a
du
l
t
e
r
a
t
e
d
f
o
r
m
t
h
a
t
m
a
y
i
nc
l
ude
u
n
wa
n
t
e
d
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
,
wor
ds
t
h
a
t
m
a
y
n
ot
h
a
v
e
a
ny
r
e
l
e
va
n
c
e
t
o
t
h
e
i
s
s
ue
u
n
de
r
s
t
ud
y
,
a
n
d
va
r
i
a
n
c
e
in
t
h
e
f
o
r
m
a
t
t
i
n
g
t
h
a
t
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
to
de
pe
n
d
i
n
g
o
n
t
he
wo
r
d
c
o
un
t,
whi
c
h
m
a
ke
s
t
h
e
r
a
n
ge
l
o
we
r
i
n
t
he
B
e
f
o
r
e
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
T
h
e
T
F
-
I
DF
s
c
o
r
e
s
i
n
t
h
e
c
o
r
pus
b
o
t
h
b
e
f
o
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
a
r
e
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
3.
Un
wa
n
t
e
d
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
,
s
upe
r
f
l
uo
us
w
o
r
ds
,
a
n
d
f
o
r
m
a
t
t
i
n
g
e
r
r
o
r
s
m
a
y
b
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
t
h
e
r
a
w,
un
a
du
l
t
e
r
a
t
e
d
t
e
x
t
i
nput
t
h
a
t
e
n
t
e
r
s
t
h
e
m
o
de
l
pr
i
o
r
to
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
s
e
pr
o
bl
e
m
s
l
e
a
d
t
o
a
m
o
r
e
s
c
a
tt
e
r
e
d
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
n
t
h
e
"
B
e
f
o
r
e
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng"
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
by
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
t
h
e
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
i
n
t
h
e
T
F
-
I
DF
s
c
o
r
e
s
.
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
i
n
a
m
o
r
e
r
e
f
i
ne
d
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
,
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
t
h
e
"
Af
t
e
r
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g"
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
No
i
s
e
i
s
gr
e
a
t
l
y
r
e
duc
e
d
a
t
t
hi
s
l
e
ve
l
by
a
c
t
i
o
n
s
li
ke
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
,
s
to
pw
o
r
ds
,
s
i
n
g
l
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
,
a
n
d
pun
c
t
ua
t
i
o
n
r
e
m
o
v
a
l
.
T
h
e
qua
li
t
y
o
f
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
s
e
nha
n
c
e
d
b
y
t
hi
s
c
l
e
a
ni
ng
pr
o
c
e
dur
e
,
wh
i
c
h
a
l
s
o
m
a
ke
s
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
t
e
x
t
m
o
r
e
uni
f
o
r
m
a
n
d
pe
r
t
i
n
e
n
t
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
n
g.
F
i
gur
e
4
i
s
a
gr
a
p
hi
c
p
i
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
be
t
we
e
n
c
l
a
s
s
e
s
.
T
h
e
R
O
C
c
ur
ve
il
l
us
t
r
a
t
e
s
h
o
w
t
h
e
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
v
e
R
a
t
e
,
whi
c
h
i
s
e
q
ua
l
to
o
n
e
m
i
nus
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
o
r
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
s
o
un
d
n
e
ga
t
i
v
e
c
a
s
e
s
t
h
a
t
a
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
a
s
s
uc
h
a
t
e
a
c
h
pot
e
n
t
i
a
l
c
o
n
t
i
n
e
n
t
a
l
i
n
d
e
x
t
h
r
e
s
h
o
l
d,
a
f
f
e
c
t
s
t
h
e
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
R
a
t
e
,
o
r
s
e
n
s
i
t
i
vi
t
y
,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
a
c
t
ua
l
c
a
s
e
.
W
i
t
h
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
o
de
l
,
t
h
e
o
b
t
a
i
ne
d
c
ur
v
e
s
w
i
ngs
n
e
a
r
t
h
e
uppe
r
l
e
f
t
-
h
a
n
d
c
o
r
n
e
r
,
t
hi
s
s
h
o
ws
hi
g
h
a
c
c
ur
a
t
e
p
o
s
i
t
i
v
e
p
e
r
c
e
n
tag
e
s
a
n
d
l
o
w
f
a
l
s
e
p
o
s
i
t
i
v
e
p
e
r
c
e
n
tage
s
.
T
h
e
a
r
e
a
un
d
e
r
t
h
e
de
pi
c
t
e
d
R
OC
c
u
r
v
e
s
e
r
v
e
s
a
s
t
h
e
s
ol
e
m
e
t
r
i
c
f
or
a
s
s
e
s
s
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
d
e
l
.
A
n
A
UC
v
a
l
ue
n
e
a
r
1
s
i
gni
f
i
e
s
a
g
ood
l
e
v
e
l
o
f
p
r
e
di
c
t
i
o
n
or
di
s
c
r
i
m
i
n
a
t
i
v
e
a
bi
l
i
t
y
,
whi
l
e
a
v
a
l
ue
a
pp
r
oa
c
hi
n
g
0
.
5
s
h
o
ws
r
a
n
d
o
m
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
.
A
s
d
e
pi
c
t
e
d
i
n
t
h
e
f
i
g
u
r
e
,
th
e
m
ode
l
e
a
r
n
e
d
a
n
A
UC
s
c
or
e
o
f
0
.
8
5
,
wh
i
c
h
i
s
s
ui
t
a
bl
e
f
or
c
or
r
e
c
t
l
y
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
th
e
ta
r
ge
t
c
l
a
s
s
e
s
.
F
i
gur
e
4
i
s
a
gr
a
p
hi
c
p
i
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
c
l
a
s
s
i
f
yi
ng
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
be
t
we
e
n
c
l
a
s
s
e
s
.
T
h
e
R
O
C
c
ur
ve
il
l
us
t
r
a
t
e
s
h
o
w
t
h
e
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
v
e
R
a
t
e
,
whi
c
h
i
s
e
q
ua
l
to
o
n
e
m
i
nus
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
o
r
t
h
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
s
o
un
d
n
e
ga
t
i
v
e
c
a
s
e
s
t
h
a
t
a
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
a
s
s
uc
h
a
t
e
a
c
h
pot
e
n
t
i
a
l
c
o
n
t
i
n
e
n
t
a
l
i
n
d
e
x
t
h
r
e
s
h
o
l
d,
a
f
f
e
c
t
s
t
h
e
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
R
a
t
e
,
o
r
s
e
n
s
i
t
i
vi
t
y
,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
a
c
t
ua
l
c
a
s
e
.
W
i
t
h
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
o
de
l
,
t
h
e
o
b
t
a
i
ne
d
c
ur
v
e
s
w
i
ngs
n
e
a
r
t
h
e
uppe
r
l
e
f
t
-
h
a
n
d
c
o
r
n
e
r
,
t
hi
s
s
h
o
ws
hi
g
h
a
c
c
ur
a
t
e
p
o
s
i
t
i
v
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
s
a
n
d
l
o
w
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
s
.
T
h
e
a
r
e
a
u
n
de
r
t
h
e
de
p
i
c
t
e
d
R
OC
c
ur
ve
s
e
r
v
e
s
a
s
t
h
e
s
o
l
e
m
e
t
r
i
c
f
or
a
s
s
e
s
s
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
d
e
l
.
A
n
A
UC
v
a
l
ue
n
e
a
r
1
s
i
gni
f
i
e
s
a
g
ood
l
e
v
e
l
o
f
p
r
e
di
c
t
i
o
n
or
di
s
c
r
i
m
i
n
a
t
i
v
e
a
bi
l
i
t
y
,
whi
l
e
a
v
a
l
ue
a
pp
r
oa
c
hi
n
g
0
.
5
s
h
o
ws
r
a
n
d
o
m
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
.
A
s
d
e
pi
c
t
e
d
i
n
t
h
e
f
i
g
u
r
e
,
th
e
m
ode
l
e
a
r
n
e
d
a
n
A
UC
s
c
or
e
o
f
0
.
8
5
,
whi
c
h
i
s
s
ui
t
a
bl
e
f
or
c
or
r
e
c
t
l
y
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
th
e
ta
r
ge
t
c
l
a
s
s
e
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
N
L
P
-
bas
e
d
f
r
audulent
biome
dical
ne
w
s
identif
icati
on
us
ing
L
ST
M
-
SGD
…
(
Siva
Dhie
v
ar
aj
)
185
F
i
gur
e
2.
B
e
f
o
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
F
i
g
ur
e
3.
Di
s
p
l
a
y
s
t
h
e
T
F
-
I
DE
s
c
or
e
s
F
i
g
ur
e
4.
R
OC
c
ur
v
e
o
f
f
a
ke
n
e
ws
m
o
de
l
T
h
e
F
i
gur
e
5
s
h
o
ws
t
h
e
c
h
a
n
ge
s
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
L
S
T
M
dur
i
n
g
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
e
po
c
h
s
dur
i
n
g
tr
a
i
ni
ng.
F
i
r
s
t
l
y
,
b
o
t
h
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
r
i
s
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
w
i
t
h
e
a
c
h
e
po
c
h
s
i
nc
e
t
h
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
c
a
n
i
n
d
i
c
a
t
e
s
o
m
e
l
e
v
e
l
o
f
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
th
e
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
o
v
e
r
c
o
m
e
o
v
e
r
-
f
i
t
t
i
n
g.
B
ut,
a
s
c
a
n
be
s
e
e
n
i
n
l
a
t
e
r
e
p
o
c
h
s
,
i
n
t
r
a
i
ni
ng
f
r
o
m
e
po
c
h
30
-
70,
tr
a
i
nin
g
a
c
c
ur
a
c
y
i
nc
r
e
a
s
e
s
,
a
l
t
h
o
ugh
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
e
i
t
h
e
r
s
t
a
r
t
s
to
l
e
v
e
l
o
f
f
o
r
m
a
y
e
ve
n
v
a
r
y
s
o
m
e
w
h
a
t
.
T
hi
s
s
ugge
s
t
s
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g,
wh
e
r
e
t
h
e
m
o
de
l
d
i
s
c
r
i
mi
na
t
e
s
v
e
r
y
w
e
l
l
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
b
ut
ul
t
i
m
a
t
e
l
y
f
a
i
l
s
i
n
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
.
T
hi
s
i
s
pe
r
f
e
c
t
l
y
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
d
i
n
t
h
e
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
t
o
c
a
l
l
a
t
t
e
n
t
i
o
n
to
tr
a
c
k
i
n
g
t
h
e
s
e
m
e
tr
i
c
s
t
o
m
a
n
a
g
e
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
m
i
n
im
i
z
e
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
in
DL
.
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
.
15
,
N
o.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
:
1
7
9
-
1
8
8
186
T
h
e
l
o
s
s
(
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
)
o
v
e
r
e
po
c
h
s
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
t
h
e
F
i
gur
e
6
s
h
o
w
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
's
t
r
a
i
ni
ng.
F
i
r
s
t
,
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
i
s
high
b
e
c
a
u
s
e
t
h
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
i
s
n
o
t
f
a
mi
li
a
r
w
i
t
h
t
h
e
da
t
a
.
T
h
e
f
i
gur
e
a
l
s
o
p
o
i
n
t
s
to
e
p
o
c
h
10,
a
n
d
a
s
t
h
e
e
po
c
h
s
a
dva
n
c
e
,
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
l
o
s
s
i
s
ge
tt
i
n
g
s
m
a
ll
e
r
,
a
n
d
t
hi
s
m
e
a
ns
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
i
s
l
e
a
r
ni
ng
f
r
o
m
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
T
h
e
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
i
s
t
h
e
s
a
m
e
r
e
ga
r
d
i
n
g
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
–
i
t
i
s
a
l
s
o
l
e
s
s
b
ut
c
o
ul
d
b
e
s
li
g
h
t
l
y
o
s
c
i
ll
a
t
i
ng
to
i
n
d
i
c
a
t
e
h
o
w
t
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
o
n
un
s
e
e
n
e
x
a
m
p
l
e
s
.
A
co
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
s
i
n
F
i
gur
e
7
hi
g
hl
i
g
h
t
s
t
h
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
a
c
t
ua
l
v
e
r
s
us
pr
e
d
i
c
t
e
d
l
a
b
e
l
s
,
o
f
f
e
r
i
ng
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
'
s
b
e
h
a
vi
o
r
f
o
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
.
F
i
g
ur
e
5.
T
r
a
i
ni
ng
a
n
d
va
l
i
d
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
v
e
r
e
p
o
c
h
s
F
i
gur
e
6.
T
r
a
i
ni
ng
a
n
d
va
l
i
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
o
v
e
r
e
po
c
h
s
F
i
g
ur
e
7.
P
l
o
t
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
s
a
h
e
a
t
m
a
p
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
N
L
P
-
bas
e
d
f
r
audulent
biome
dical
ne
w
s
identif
icati
on
us
ing
L
ST
M
-
SGD
…
(
Siva
Dhie
v
ar
aj
)
187
5.
CONC
L
USI
ON
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
f
a
ke
n
e
ws
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
e
r
e
i
s
a
n
e
e
d
f
o
r
b
e
t
t
e
r
t
e
c
h
ni
que
s
to
de
t
e
c
t
f
a
ke
n
e
ws
,
e
s
pe
c
i
a
l
ly
i
n
s
e
n
s
i
t
i
ve
a
r
e
a
s
s
uc
h
a
s
d
i
s
e
a
s
e
s
,
t
r
e
a
t
m
e
n
t
s
a
n
d
h
e
a
l
t
h
r
e
gu
l
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
i
s
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
c
o
or
di
n
a
t
e
d
w
i
t
h
m
o
de
r
n
NL
P
.
T
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
pr
i
m
a
r
y
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
r
o
ugh
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
t
h
e
T
F
-
I
DF
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
i
n
de
t
e
r
m
i
n
i
ng
r
e
l
e
v
a
n
t
t
e
r
m
s
,
a
n
d
t
h
e
C
hi
-
s
qu
a
r
e
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
i
n
o
r
i
n
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
pr
o
pe
r
f
e
a
t
ur
e
s
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
t
h
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
f
a
ke
n
e
w
s
.
M
or
e
o
v
e
r
,
t
h
e
a
ppr
o
a
c
h
gua
r
a
n
t
e
e
s
t
h
e
us
e
o
f
o
nl
y
t
h
e
m
o
s
t
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
a
c
hi
e
vi
ng
e
nh
a
nc
e
d
f
o
c
us
a
n
d,
c
o
n
s
e
c
ut
i
v
e
ly
,
b
e
t
t
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
W
o
r
ks
s
uc
h
a
s
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
,
whi
c
h
c
o
nv
e
r
t
s
t
e
x
t
i
n
t
o
n
u
m
e
r
i
c
a
l
da
t
a
t
h
a
t
i
s
u
n
de
r
s
t
a
n
da
bl
e
t
o
DL
m
o
de
l
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
C
NN
s
a
n
d
R
NN
s
,
c
a
n
h
e
lp
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
r
e
a
l
a
n
d
f
a
k
e
a
r
t
i
c
l
e
s
.
B
y
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
s
e
a
d
v
a
nc
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
gi
e
s
,
t
h
e
a
ppr
oa
c
h
w
il
l
e
nh
a
nc
e
t
h
e
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
a
ut
h
e
n
t
i
c
i
t
y
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
d
i
s
s
e
mi
na
t
e
d
i
n
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
c
s
t
o
m
e
e
t
t
h
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
n
e
e
d
o
f
c
o
n
t
a
i
ni
ng
t
h
e
pr
e
v
a
l
e
n
c
e
o
f
f
a
ke
n
e
ws
i
n
h
e
a
l
t
hc
a
r
e
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
u
n
d
i
ng
i
nv
o
l
v
e
d.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
j
o
ur
n
a
l
u
s
e
s
t
h
e
C
o
n
t
r
i
b
ut
or
R
o
l
e
s
T
a
x
o
n
o
m
y
(
C
R
e
d
i
T
)
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
,
r
e
duc
e
a
ut
h
or
s
hi
p
d
i
s
put
e
s
,
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
S
i
v
a
D
hi
e
v
a
r
a
j
A
gu
s
t
hi
y
a
r
R
a
m
u
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng
a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
Da
t
a
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
i
s
n
o
t
a
ppl
i
c
a
bl
e
to
t
hi
s
pa
pe
r
a
s
n
o
n
e
w
da
t
a
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d
or
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
J
.
Y
.
K
ha
n,
M
.
T
.
I
.
K
h
o
nda
ke
r
,
S
.
A
f
r
oz
,
G
.
U
ddi
n,
a
nd
A
.
I
qba
l,
“
A
be
n
c
hma
r
k
s
tu
d
y
of
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
m
o
d
e
ls
f
o
r
o
n
l
in
e
f
a
k
e
n
e
w
s
de
t
e
c
ti
o
n,”
M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng w
it
h A
ppl
ic
at
io
ns
, vo
l
. 4, p. 100032, J
un. 20
21, do
i:
10.1016/j
.ml
w
a
.2021.100032.
[
2]
B
.
A
l
-
A
hma
d,
A
.
M
.
A
l
-
Z
o
ub
i,
R
.
A
bu
K
hur
ma
,
a
nd
I
.
A
lj
a
r
a
h,
“
A
n
e
vo
lu
ti
o
na
r
y
f
a
k
e
n
e
w
s
de
t
e
c
ti
o
n
me
th
o
d
f
o
r
C
O
V
I
D
-
19
pa
nde
mi
c
in
f
o
r
ma
ti
o
n,”
Sy
m
m
e
tr
y
, vo
l.
13, n
o
. 6, p. 1091, J
un. 2021, do
i:
10.3390/s
y
m13061091.
[
3]
G
. J
a
in
, D
. M
it
ta
l,
D
.
T
ha
kur
, a
nd M
. K
.
M
it
ta
l,
“
A
de
e
p l
e
a
r
ni
ng a
ppr
o
a
c
h t
o
d
e
t
e
c
t
C
O
V
I
D
-
19 c
or
o
na
v
ir
us
w
it
h X
-
R
a
y
i
ma
g
e
s
,”
B
io
c
y
be
r
ne
ti
c
s
and B
io
m
e
di
c
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
40, n
o
. 4, pp.
1391
–
1405, Oc
t.
2020, d
o
i:
10.1016/j
.bb
e
.2020.08.008.
[
4]
F
.
S
un,
J
.
S
un,
a
nd
Q
.
Z
ha
o
,
“
A
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
e
th
o
d
f
or
p
r
e
di
c
ti
ng
m
e
ta
b
o
li
t
e
–
di
s
e
a
s
e
a
s
s
oc
ia
ti
o
ns
v
ia
gr
a
ph
n
e
ur
a
l
n
e
tw
or
k,”
B
r
ie
f
in
gs
i
n B
io
in
f
o
r
m
at
ic
s
, v
o
l.
23, n
o
. 4, J
ul
. 2022, do
i
:
10.10
93/
bi
b/
bba
c
266.
[
5]
S
.
S
a
v
a
ş
,
“
D
e
t
e
c
ti
ng
th
e
s
ta
g
e
s
of
A
l
z
he
i
me
r
’
s
di
s
e
a
s
e
w
i
th
pr
e
-
t
r
a
in
e
d
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
s
,”
A
r
abi
an
J
our
nal
f
or
Sc
i
e
nc
e
and E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
47, n
o
. 2, pp. 2201
–
2218, S
e
p. 2021, d
o
i:
10.1007/s
13369
-
021
-
06131
-
3.
[
6]
J
.
S
.
C
ho
r
ba
e
t
al
.
,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
it
hm
f
o
r
a
ut
o
ma
t
e
d
c
a
r
di
a
c
mur
mur
d
e
t
e
c
t
i
o
n
v
ia
a
di
gi
ta
l
s
te
th
o
s
c
o
p
e
pl
a
t
f
or
m,”
J
our
nal
of
t
he
A
m
e
r
i
c
an H
e
ar
t
A
s
s
oc
ia
ti
on
, v
ol
. 10, n
o
. 9, M
a
y
2021, d
o
i:
10.1161/j
a
ha
.120.019905.
[
7]
D
.
S
.
A
bde
l
mi
na
a
m,
F
.
H
.
I
s
ma
il
,
M
.
T
a
ha
,
A
.
T
a
ha
,
E
.
H
.
H
o
us
s
e
in
,
a
nd
A
.
N
a
bi
l,
“
C
o
A
I
D
-
D
E
E
P
:
a
n
o
pt
im
i
z
e
d
in
t
e
l
li
ge
nt
f
r
a
me
w
o
r
k
f
or
a
ut
o
ma
t
e
d
de
t
e
c
ti
ng
C
O
V
I
D
-
19
mi
s
le
a
di
ng
in
f
or
ma
ti
o
n
o
n
T
w
it
t
e
r
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l.
9,
pp.
27840
–
27867,
2021,
do
i:
10.1109/a
c
c
e
s
s
.2021.3058066.
[
8]
N
.
N
.
P
r
a
c
hi
,
M
.
H
a
bi
bul
la
h,
M
.
E
.
H
.
R
a
f
i,
E
.
A
la
m,
a
nd
R
.
K
ha
n,
“
D
e
t
e
c
ti
o
n
of
f
a
k
e
n
e
w
s
us
in
g
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
na
t
ur
a
l
la
ngua
ge
pr
oc
e
s
s
in
g
a
lg
or
it
hms
,”
J
our
nal
of
A
dv
anc
e
s
in
I
nf
or
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
,
v
o
l.
13,
n
o
.
6,
2022,
do
i:
10.12720/j
a
it
.13.6.652
-
661.
[
9]
F
. S
a
de
gh
i,
A
. J
.
B
id
g
o
l
y
,
a
nd
H
. A
mi
r
kha
ni
,
“
F
a
ke
ne
w
s
d
e
t
e
c
ti
o
n
o
n s
o
c
ia
l
m
e
di
a
us
in
g a
na
tu
r
a
l
l
a
ngua
ge
in
f
e
r
e
nc
e
a
ppr
o
a
c
h,”
M
ul
ti
m
e
di
a T
ool
s
and A
ppl
ic
at
io
ns
,
vo
l.
81, n
o
. 23, pp. 33801
–
33821, Apr
. 2022, do
i:
10.1007
/s
11042
-
022
-
12428
-
8.
[
10]
G
.
D
e
M
a
gi
s
t
r
i
s
,
S
.
R
u
s
s
o
,
P
.
R
o
m
a
,
J
.
T
.
S
ta
r
c
z
e
w
s
ki
,
a
nd
C
.
N
a
po
li
,
“
A
n
e
x
pl
a
in
a
bl
e
f
a
ke
ne
w
s
de
te
c
to
r
ba
s
e
d
o
n
n
a
me
d
e
nt
it
y
r
e
c
o
gn
it
io
n
a
n
d
s
t
a
nc
e
c
l
a
s
s
if
ic
a
t
io
n
a
p
pl
ie
d
to
c
o
v
id
-
19
,
”
I
n
fo
r
m
a
ti
on
, v
o
l.
1
3,
no
.
3
,
p.
1
37
,
M
a
r
.
20
22
,
do
i:
10
.3
39
0/
in
f
o
130
30
13
7
.
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
.
15
,
N
o.
1
,
M
a
r
c
h
20
26
:
1
7
9
-
1
8
8
188
[
11]
M
.
B
a
ba
r
,
A
.
A
hma
d,
M
.
U
.
T
a
r
iq
,
a
nd
S
.
K
a
le
e
m,
“
R
e
a
l
-
ti
me
f
a
ke
n
e
w
s
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
bi
g
da
ta
a
n
a
l
y
ti
c
s
a
nd
de
e
p
ne
ur
a
l
ne
tw
o
r
k,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
C
om
put
at
io
nal
Soc
ia
l
Sy
s
te
m
s
,
v
o
l.
11,
n
o
.
4,
pp.
5189
–
5198,
A
ug.
2024,
do
i:
10.1109/t
c
s
s
.2023.3309704.
[
12]
J
.
A
lg
ha
mdi
,
Y
.
L
in
,
a
nd
S
.
L
u
o
,
“
T
o
w
a
r
ds
C
O
V
I
D
-
19
f
a
ke
n
e
w
s
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
tr
a
ns
f
or
me
r
-
ba
s
e
d
m
o
d
e
ls
,”
K
now
le
dge
-
B
as
e
d
Sy
s
te
m
s
, v
o
l.
274, p. 110642, Aug
. 2023, d
o
i:
10.1016/j
.kn
o
s
y
s
.
2023.110642.
[
13]
P
.
Z
ha
o
,
X
.
C
he
n,
a
nd
X
.
W
a
ng,
“
F
a
ke
ne
w
s
a
nd
mi
s
in
f
o
r
ma
ti
o
n
d
e
t
e
c
t
i
o
n
o
n
he
a
dl
in
e
s
of
C
O
V
I
D
-
19
us
in
g
de
e
p
le
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
it
h
ms
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
D
at
a Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
5, n
o
.
4, p. 316, 2020, do
i:
10.1504/i
jd
s
.2020.10038925.
[
14]
W
.
C
.
S
e
r
e
na
L
o
w
e
t
al
.
,
“
A
n
o
ve
r
v
i
e
w
of
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
h
ni
que
s
o
n
c
he
s
t
X
-
R
a
y
a
nd
C
T
s
c
a
n
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
C
O
V
I
D
-
19,”
C
om
put
at
io
nal
and M
at
he
m
at
ic
al
M
e
th
ods
i
n M
e
di
c
in
e
, vo
l.
20
21, pp. 1
–
17, J
un. 2021, do
i:
10.1155/2021/
5528144.
[
15]
A
.
S
.
J
a
r
a
da
t
e
t
al
.
,
“
A
ut
o
ma
te
d
m
o
nke
y
p
ox
s
ki
n
le
s
i
o
n
d
e
t
e
c
t
i
o
n
us
in
g
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
tr
a
ns
f
e
r
le
a
r
n
in
g
te
c
hni
qu
e
s
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
E
nv
ir
onm
e
nt
al
R
e
s
e
ar
c
h
and
P
ub
li
c
H
e
al
th
,
vo
l.
20,
n
o
.
5,
p.
4422,
M
a
r
.
2023,
do
i:
10.3390/i
je
r
ph20054422.
[
16]
L
.
S
a
w
a
lh
a
a
nd
T
.
C
.
A
ki
n
c
i,
“
S
ha
ll
o
w
le
a
r
ni
ng
ve
r
s
us
d
e
e
p
le
a
r
ni
ng
in
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
in
g
a
ppl
i
c
a
ti
o
ns
,”
in
Shal
lo
w
L
e
ar
ni
ng v
s
. D
e
e
p L
e
ar
ni
ng
, S
pr
in
ge
r
N
a
tu
r
e
S
w
it
z
e
r
la
nd, 202
4, pp. 179
–
206.
[
17]
G
.
H
ua
ng,
Y
.
L
i,
S
.
J
a
me
e
l,
Y
.
L
o
ng,
a
nd
G
.
P
a
pa
na
s
ta
s
io
u,
“
F
r
o
m
e
x
pl
a
in
a
bl
e
t
o
in
te
r
pr
e
ta
bl
e
de
e
p
le
a
r
ni
ng
f
o
r
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
pr
oc
e
s
s
in
g
in
he
a
lt
h
c
a
r
e
:
H
o
w
f
a
r
f
r
o
m
r
e
a
li
t
y
?
,”
C
om
put
at
io
nal
and
St
r
uc
tu
r
al
B
io
te
c
hnol
ogy
J
our
nal
,
v
o
l.
24,
pp.
362
–
3
73,
D
e
c
. 2024, d
oi
:
10.1016/j
.
c
s
bj
.2024.05.004.
[
18]
M
.
Q
.
A
ln
a
bh
a
n
a
nd
P
.
B
r
a
nc
o
,
“
F
a
ke
n
e
w
s
de
te
c
ti
o
n
us
in
g
de
e
p
le
a
r
n
in
g:
a
s
y
s
t
e
ma
ti
c
li
te
r
a
tu
r
e
r
e
vi
e
w
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
ol
.
12,
pp. 114435
–
114459, 2024, do
i:
10.1109/a
c
c
e
s
s
.2024.3435497.
[
19]
Q
.
C
he
n
e
t
al
.
,
“
A
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
in
a
c
t
i
o
n:
a
ddr
e
s
s
in
g
th
e
C
O
V
I
D
-
19
pa
nde
mi
c
w
it
h
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
pr
oc
e
s
s
in
g,”
A
n
nual
R
e
v
ie
w
of
B
io
m
e
di
c
al
D
at
a Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
4, n
o
. 1, pp. 313
–
339,
J
ul
. 2021, do
i:
10.1146/annur
e
v
-
bi
o
da
ta
s
c
i
-
021821
-
061045.
[
20]
P
.
K
.
R
oy
a
nd
S
.
C
ha
ha
r
,
“
F
a
ke
pr
of
il
e
d
e
te
c
ti
o
n
o
n
s
oc
ia
l
ne
t
w
o
r
ki
ng
w
e
bs
it
e
s
:
a
c
o
mpr
e
h
e
ns
iv
e
r
e
v
i
e
w
,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
o
n
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, v
o
l.
1, n
o
. 3, pp. 271
–
285, D
e
c
. 2020, d
oi
:
10.1109/t
a
i.
2021.3064901.
[
21]
K
.
K
a
ma
la
ka
nna
n,
G
.
A
na
ndha
r
a
j,
a
nd
M
.
A
.
G
una
v
a
th
ie
,
“
P
e
r
f
or
ma
n
c
e
a
na
l
y
s
is
of
a
tt
r
ib
ut
e
s
s
e
l
e
c
ti
o
n
a
nd
di
s
c
r
e
ti
z
a
ti
on
of
P
a
r
ki
ns
o
n’
s
di
s
e
a
s
e
da
ta
s
e
t
us
in
g
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
t
e
c
hn
iq
u
e
s
:
a
c
o
mpr
e
h
e
ns
i
v
e
a
ppr
o
a
c
h,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
Sy
s
te
m
A
s
s
ur
anc
e
E
ngi
ne
e
r
in
g and M
anage
m
e
nt
, v
o
l.
14, n
o
. 4, pp. 15
23
–
1529, J
un. 2023, do
i:
10.1007/s
13198
-
023
-
01960
-
x.
[
22]
M
.
V
iv
ia
ni
,
C
.
C
r
oc
a
m
o
,
M
.
M
a
z
z
o
la
,
F
.
B
a
r
t
o
li
,
G
.
C
a
r
r
à
,
a
nd
G
.
P
a
s
i,
“
A
s
s
e
s
s
in
g
v
ul
n
e
r
a
bi
li
t
y
t
o
ps
y
c
h
o
l
o
gi
c
a
l
d
is
tr
e
s
s
du
r
in
g
th
e
C
O
V
I
D
-
19
pa
nde
mi
c
th
r
o
ugh
th
e
a
na
l
y
s
is
of
mi
c
r
o
bl
o
ggi
ng
c
o
n
te
nt
,”
F
ut
ur
e
G
e
ne
r
at
io
n
C
om
put
e
r
Sy
s
te
m
s
,
v
o
l.
125,
pp.
446
–
459, De
c
. 2021, d
oi
:
10.1016/j
.
f
ut
u
r
e
.2021.06.044.
[
23]
L
.
M
a
th
e
w
a
nd
V
.
R
.
B
in
du,
“
E
f
f
i
c
i
e
nt
c
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
t
e
c
hni
que
s
in
s
e
nt
im
e
nt
a
na
l
y
s
is
us
in
g
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
s
,”
in
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on I
nnov
at
iv
e
C
om
put
in
g and C
om
m
uni
c
at
io
ns
, S
p
r
in
ge
r
S
in
ga
p
o
r
e
, 2021, pp. 849
–
862.
[
24]
V
.
U
ma
a
nd
V
.
G
a
ne
s
h,
“
A
no
ve
l
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
f
r
a
me
w
o
r
k
us
in
g
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
-
ba
s
e
d
e
n
c
o
di
ng
a
nd
l
o
w
-
r
a
nk
t
e
ns
or
f
us
i
o
n
f
or
e
nha
nc
e
d
c
la
s
s
i
f
ic
a
ti
o
n
a
nd
e
f
f
ic
i
e
n
c
y
,”
A
dv
anc
e
Sus
ta
in
abl
e
Sc
ie
nc
e
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
T
e
c
hnol
ogy
,
vo
l.
7,
n
o
.
2,
p.
2502
013,
A
pr
. 2025, do
i:
10.26877
/j
gz
0
xe
27.
[
25]
A
.
B
.
F
.
K
ha
n,
K
.
K
a
ma
la
ka
nna
n,
a
nd
N
.
S
.
S
.
A
hme
d,
“
I
nt
e
gr
a
ti
ng
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
s
to
c
ha
s
ti
c
pa
tt
e
r
n
a
na
l
y
s
is
f
o
r
th
e
f
or
e
c
a
s
ti
ng
of
t
im
e
-
s
e
r
i
e
s
da
ta
,”
SN
C
om
put
e
r
S
c
ie
nc
e
, v
o
l.
4, n
o
. 5, J
un. 2023, d
o
i:
10.1007/s
42979
-
023
-
01981
-
0.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
M
r.
S
i
v
a
D
hi
ev
a
ra
j
i
s
a
re
s
e
ar
c
h
s
c
h
o
l
ar
i
n
t
h
e
D
e
p
art
m
en
t
o
f
C
o
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
c
e
at
SRM
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
S
ci
e
n
ce
a
n
d
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
,
Ra
m
a
p
u
ram
Ca
m
p
u
s
.
H
e
h
o
l
d
s
d
e
g
r
ee
s
i
n
Ph
y
s
i
c
s
,
C
o
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
,
an
d
Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
(B.
Sc.
,
MCA
,
M.
T
ec
h
.
,
Ph
.
D
.
)
fro
m
Bh
arat
h
i
d
as
an
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
an
d
SRM
I
ST
.
H
i
s
t
e
ach
i
n
g
a
n
d
r
e
s
e
arch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
s
p
an
Cl
o
u
d
C
o
m
p
u
t
i
n
g
,
Ma
c
h
i
n
e
L
e
ar
n
i
n
g
,
an
d
Pr
o
g
ra
mmi
n
g
.
H
e
h
as
p
u
b
l
i
s
h
e
d
s
ev
e
ral
r
e
s
e
ar
c
h
p
ap
e
rs
i
n
r
e
p
u
t
ed
j
o
u
r
n
al
s
,
f
o
c
u
s
i
n
g
o
n
t
o
p
i
c
s
s
u
ch
as
fak
e
n
ew
s
d
e
t
ec
t
i
o
n
,
s
p
amme
r
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
o
n
,
cl
o
u
d
d
at
a
s
ecu
ri
t
y
,
an
d
p
r
e
d
i
c
t
i
v
e
mo
d
el
i
n
g
u
s
i
n
g
m
a
ch
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
s
i
v
ad
@
s
rmi
s
t
.
e
d
u
.
i
n
.
D
r.
A
g
u
s
t
h
i
y
a
r
R
a
m
u
i
s
a
Pro
f
e
s
s
o
r
a
n
d
t
h
e
H
e
a
d
o
f
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
at
SRM
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
S
c
i
en
ce
a
n
d
T
ech
n
o
l
o
g
y
,
Ra
m
ap
u
ra
m
Ca
m
p
u
s
.
H
e
s
p
ec
i
a
l
i
z
e
s
i
n
D
at
a
M
i
n
i
n
g
a
n
d
A
rt
i
f
i
c
i
a
l
In
t
el
l
i
g
en
ce
,
ar
e
as
w
h
e
r
e
h
e
h
as
m
a
d
e
s
i
g
n
i
fi
c
a
n
t
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
t
h
ro
u
g
h
h
i
s
r
e
s
e
ar
c
h
an
d
t
e
a
c
h
i
n
g
.
D
r.
A
g
u
s
t
h
i
y
ar
e
ar
n
e
d
h
i
s
Ph
.
D
.
i
n
D
at
a
Mi
n
i
n
g
fro
m
A
n
n
a
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
i
n
2
0
1
7
,
an
d
h
i
s
M.
P
h
i
l
.
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
fr
o
m
Pri
d
e
,
Pe
ri
y
ar
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
Sal
em
,
i
n
2
0
0
8
.
H
e
al
s
o
h
o
l
d
s
a
n
MCA
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
A
p
p
l
i
c
at
i
o
n
s
fr
o
m
Mad
u
rai
K
a
m
araj
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ar
d
e
d
i
n
2
0
0
1
,
an
d
a
B.
Sc.
i
n
Mat
h
em
at
i
c
s
fr
o
m
D
r.
Z
a
k
i
r
H
u
s
s
ai
n
C
o
l
l
eg
e
,
Il
a
y
a
n
g
u
d
i
,
affi
l
i
at
e
d
t
o
Ma
d
u
ra
i
K
a
m
araj
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
a
w
ar
d
e
d
i
n
1
9
9
8
.
I
n
h
i
s
ac
a
d
em
i
c
c
ar
ee
r,
D
r
.
A
g
u
s
t
h
i
y
ar
h
as
t
au
g
h
t
v
ari
o
u
s
c
o
u
rs
e
s
i
n
cl
u
d
i
n
g
D
at
a
Mi
n
i
n
g
an
d
W
areh
o
u
s
i
n
g
a
n
d
S
o
ft
w
ar
e
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
.
H
i
s
re
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
l
i
e
i
n
d
at
a
mi
n
i
n
g
,
art
i
fi
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
,
a
n
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
w
h
e
r
e
h
e
c
o
n
t
i
n
u
e
s
t
o
e
x
p
l
o
r
e
a
n
d
i
n
n
o
v
at
e
.
A
s
t
h
e
H
e
ad
o
f
t
h
e
D
e
p
art
me
n
t
,
h
e
p
l
a
y
s
a
c
ru
ci
al
ro
l
e
i
n
s
h
ap
i
n
g
t
h
e
cu
rri
cu
l
u
m
a
n
d
g
u
i
d
i
n
g
t
h
e
d
e
p
art
men
t
t
o
w
ar
d
s
a
c
ad
emi
c
e
x
ce
l
l
e
n
ce
.
H
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
a
i
l
:
h
o
d
.
d
c
a.
r
m
p
@
s
r
m
i
s
t
.
e
d
u
.
i
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.