I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
42
,
N
o
.
2
,
M
a
y
20
26
,
pp
.
552
~
560
IS
S
N
:
2
502
-
4
7
52
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
cs
.v
42.
i
2
.
pp
552
-
560
552
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
cs
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
B
e
e
f
sp
o
i
l
a
g
e
a
sses
sm
e
n
t
u
si
n
g
e
-
n
o
se
a
n
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
o
n
u
n
b
a
l
a
n
c
e
d
d
a
t
a
set
N
o
r
e
d
d
i
n
e
K
az
i
tan
i
1
,
M
i
l
o
u
d
C
h
i
k
r
-
El
-
M
e
z
o
u
ar
1
,
El
h
o
c
i
n
e
B
o
u
te
l
l
aa
2
1
RCA
M
L
a
b
o
r
a
t
o
r
y
,
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
b
è
s
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
S
i
d
i
-
b
e
l
a
b
è
s
,
A
l
g
e
ri
a
2
IE
E
E
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
M
’H
a
m
e
d
Bo
u
g
a
ra
,
B
o
u
m
e
r
d
è
s
,
A
l
g
e
r
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
N
ov
23
,
202
5
R
e
v
i
s
e
d
M
a
r
12
,
20
26
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
y
26,
20
26
F
o
o
d
qua
l
i
t
y
a
nd
f
r
e
s
h
ne
s
s
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
m
e
a
t
w
h
i
c
h
h
a
v
e
s
ho
r
t
s
he
l
f
l
i
f
e
l
i
ke
be
e
f
m
e
a
t
i
s
a
r
e
a
l
pr
o
bl
e
m
i
n
no
w
a
da
y
s
.
T
h
i
s
k
i
nd
o
f
f
o
o
d
s
ho
ul
d
be
s
t
o
r
e
d
a
t
s
u
i
t
a
bl
e
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
a
n
d
h
um
i
d
i
t
y
c
o
ndi
t
i
o
ns
.
F
o
r
t
h
i
s
pu
r
po
s
e
,
a
s
y
s
t
e
m
i
s
c
r
e
a
t
e
d
t
o
de
t
e
c
t
d
i
f
f
e
r
e
n
t
s
t
a
t
e
s
o
f
f
r
e
s
h
ne
s
s
t
h
r
o
ug
h
a
n
o
pe
n
u
nba
l
a
nc
e
d
da
t
a
s
e
t
.
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
n
i
ng
m
o
de
l
s
'
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
s
a
f
f
e
c
t
e
d
by
unba
l
a
nc
e
d
c
l
a
s
s
e
s
,
w
hi
c
h
l
e
a
ds
t
o
bi
a
s
e
d
o
ut
c
o
m
e
s
a
nd
po
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
n
m
i
no
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
,
t
o
a
dd
r
e
s
s
t
h
i
s
i
s
s
u
e
t
h
i
s
s
t
udy
us
e
s
s
y
nt
he
t
i
c
m
i
no
r
i
t
y
ov
e
r
s
a
m
pl
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
(
S
M
O
T
E
)
.
F
o
r
t
hi
s
pu
r
po
s
e
,
a
n
o
pe
n
da
t
a
s
e
t
c
o
nt
a
i
n
i
ng
108
00
s
a
m
pl
e
s
,
w
h
e
r
e
f
o
ur
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
d
i
s
t
i
ng
ui
s
he
d
(
e
xc
e
l
l
e
n
t
,
g
o
o
d,
a
c
c
e
pt
a
bl
e
a
nd
s
po
i
l
e
d)
.
I
n
t
hi
s
s
t
udy
,
t
he
pr
o
po
s
e
d
e
-
no
s
e
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
10
s
e
ns
o
r
s
.
F
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
6
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
m
e
t
ho
ds
a
r
e
us
e
d.
T
he
be
s
t
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
o
bt
a
i
n
e
d
f
r
o
m
k
-
ne
a
r
e
s
t
ne
i
g
hbo
r
s
(
KNN
)
m
o
de
l
w
i
t
h
99
.
83
%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
99.
8
6%
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
9
9.
80
%
o
f
r
e
c
a
l
l
a
nd
99
.
83
%
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
.
Ke
y
w
or
ds
:
B
e
e
f
qua
l
i
t
y
D
a
t
a
b
a
l
a
n
c
i
n
g
E
-
n
o
s
e
M
e
a
t
f
r
e
s
hn
e
s
s
S
M
O
T
E
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
N
o
r
e
ddi
n
e
K
a
z
i
t
a
ni
R
CA
M
L
a
bo
r
a
t
o
r
y
,
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
b
è
s
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
S
i
di
-
b
e
l
a
b
è
s
,
A
l
ge
ri
a
E
m
a
i
l
:
n
o
r
e
dddi
n
e
.
ka
z
i
t
a
ni
@
u
n
i
v
-
s
b
a
.
dz
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
B
e
e
f
m
e
a
t
,
due
t
o
i
t
s
hi
g
h
nut
ri
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
e
n
t
,
pa
rt
i
c
ul
a
r
l
y
p
r
o
t
e
i
n,
ha
s
s
e
e
n
a
n
i
n
c
r
e
a
s
i
n
g
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
o
v
e
r
t
h
e
y
e
a
r
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
e
m
e
rgi
n
g
-
e
c
o
n
o
m
y
c
o
un
t
ri
e
s
[1]
,
a
nd
t
h
i
s
t
r
e
n
d
c
o
n
t
i
nue
s
t
o
r
i
s
e
.
E
n
s
u
r
i
ng
q
ua
l
i
t
y
a
n
d
f
r
e
s
hn
e
s
s
o
f
b
e
e
f
m
e
a
t
p
r
e
s
e
n
t
s
a
g
l
o
ba
l
c
ha
l
l
e
n
ge
f
o
r
m
a
i
nt
a
i
n
i
ng
a
h
e
a
l
t
h
y
n
ut
ri
t
i
o
n.
P
r
o
pe
r
s
t
o
r
a
ge
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
a
pp
r
o
p
r
i
a
t
e
t
e
m
pe
ra
t
u
r
e
a
nd
h
u
m
i
di
t
y
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
,
a
s
b
e
e
f
i
s
h
i
g
hl
y
s
us
c
e
pt
i
b
l
e
t
o
m
i
c
r
o
b
i
a
l
c
o
n
t
a
m
i
n
a
t
i
o
n.
T
h
e
e
xpo
s
ur
e
t
o
o
pe
n
a
i
r
a
c
c
e
l
e
r
a
t
e
s
i
t
s
s
po
i
l
a
ge
a
nd
p
r
o
m
o
t
e
s
b
a
c
t
e
r
i
a
l
g
r
o
w
t
h,
r
e
duc
i
ng
i
t
s
s
h
e
l
f
l
i
f
e
t
o
j
us
t
f
e
w
h
o
ur
s
[2]
.
I
n
p
r
e
v
i
o
us
de
c
a
de
s
,
m
i
c
r
o
b
i
a
l
a
c
t
i
v
i
t
y
w
a
s
t
h
e
pri
m
a
r
y
i
ndi
c
a
t
o
r
us
e
d
t
o
a
s
s
e
s
s
m
e
a
t
qu
a
l
i
t
y
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
W
oj
n
o
w
s
ki
e
t
al
.
[
3]
,
t
h
i
s
p
r
o
c
e
s
s
t
y
pi
c
a
l
l
y
t
oo
k
72
h
o
u
r
s
.
H
ow
e
ve
r
,
r
e
c
e
n
t
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
s
i
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
s
uc
h
a
s
t
h
e
us
e
o
f
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
(e
-
n
o
s
e
),
h
a
v
e
dra
m
a
t
i
c
a
l
l
y
r
e
duc
e
d
t
h
e
t
i
m
e
r
e
qui
r
e
d
f
o
r
qua
l
i
t
y
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
,
e
n
a
b
l
i
n
g
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
s
t
o
b
e
c
o
m
pl
e
t
e
d
i
n
a
s
l
i
t
t
l
e
a
s
a
f
e
w
s
e
c
o
n
ds
t
o
o
n
e
m
i
n
u
t
e
.
E
-
n
o
s
e
i
s
a
s
e
t
o
f
c
h
e
m
i
c
a
l
o
r
g
a
s
s
e
n
s
o
r
s
t
ha
t
e
m
u
l
a
t
e
s
t
h
e
n
o
s
e
of
a
h
u
m
a
n
b
e
i
n
g
by
m
e
a
s
ur
i
ng
t
h
e
p
r
e
s
e
n
c
e
a
nd
n
u
m
b
e
r
o
f
pa
rt
i
c
ul
a
r
s
ub
s
t
a
n
c
e
s
,
i
t
i
s
a
n
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
de
s
i
gn
e
d
t
o
r
e
p
r
o
duc
e
t
h
e
hum
a
n
o
l
f
a
c
t
o
r
y
s
y
s
t
e
m
[4]
,
f
i
r
s
t
t
i
m
e
us
e
d
i
n
1994
b
y
Cr
a
v
e
n
[5]
,
e
-
n
o
s
e
h
a
s
ga
i
n
e
d
a
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
.
E
-
n
o
s
e
s
y
s
t
e
m
s
o
ff
e
r
ra
pi
d
,
n
o
n
-
i
n
v
a
s
i
v
e
,
a
n
d
p
r
e
c
i
s
e
a
na
l
y
s
i
s
,
pr
o
v
i
di
n
g
v
a
l
ua
b
l
e
r
e
a
l
-
t
i
m
e
da
t
a
a
b
o
ut
t
h
e
f
r
e
s
hn
e
s
s
,
qu
a
l
i
t
y
,
a
n
d
s
a
f
e
t
y
of
s
e
ve
r
a
l
p
r
o
duc
t
s
,
m
a
ki
n
g
i
t
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
o
l
i
n
i
n
dus
t
ri
e
s
r
e
qui
ri
n
g
o
do
r
-
b
a
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
e
-
n
o
s
e
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
m
ul
t
i
p
l
e
s
e
n
s
o
r
t
y
p
e
s
t
ha
t
r
e
s
po
nd
t
o
s
pe
c
i
f
i
c
c
h
e
m
i
c
a
l
s
i
g
na
t
u
r
e
s
.
T
h
e
s
e
n
s
o
r
s
ge
n
e
ra
t
e
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
i
g
na
l
s
t
h
a
t
a
r
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
by
a
l
gori
t
hm
s
t
o
i
n
t
e
r
p
r
e
t
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
y
di
ffe
r
e
nt
o
do
r
s
o
r
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
e
e
f
s
poi
l
age
as
s
e
s
s
m
e
n
t
us
i
ng
e
-
nos
e
and
m
ac
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
ng
on
unba
l
anc
e
d
dat
as
e
t
(
Nor
e
dd
i
ne
Kaz
i
t
an
i
)
553
c
h
e
m
i
c
a
l
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
s
.
T
h
i
s
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
ha
s
a
w
i
de
r
a
n
ge
o
f
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
f
o
o
d
qua
l
i
t
y
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
,
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
a
l
po
l
l
ut
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
,
a
nd
m
e
di
c
a
l
di
a
g
n
o
s
t
i
c
s
.
In
o
ur
s
t
udy
,
w
e
us
e
e
-
n
o
s
e
t
e
c
h
n
o
l
o
g
y
t
o
a
s
s
e
s
s
a
n
d
qua
nt
i
f
y
t
h
e
e
xt
e
n
t
o
f
be
e
f
s
po
i
l
a
ge
.
T
h
e
e
-
n
o
s
e
s
y
s
t
e
m
i
n
c
o
r
po
ra
t
e
s
10
s
e
n
s
o
r
s
(M
Q
2
,
M
Q
3
,
M
Q
4
,
M
Q
5
,
M
Q
6,
M
Q
8,
M
Q
9,
M
Q
135,
M
Q
136,
D
H
T
22)
c
h
o
s
e
n
f
o
r
t
h
e
i
r
h
i
g
h
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
t
o
t
h
e
vo
l
a
t
i
l
e
o
r
g
a
ni
c
c
o
m
po
un
ds
(V
O
Cs
)
e
m
i
t
t
e
d
b
y
a
n
i
m
a
l
m
e
a
t
a
t
a
m
b
i
e
nt
t
e
m
pe
r
a
t
u
r
e
s
,
t
h
e
s
e
s
e
n
s
o
r
s
ha
v
e
h
i
g
h
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
t
o
V
O
Cs
pa
rt
i
c
l
e
s
,
w
hi
c
h
a
r
e
o
r
ga
ni
c
c
o
m
po
un
ds
ha
v
i
ng
a
hi
g
h
v
o
l
a
t
i
l
i
t
y
a
t
a
m
b
i
e
nt
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
,
V
O
Cs
a
r
e
p
r
o
duc
e
d
by
a
n
i
m
a
l
m
e
a
t
,
i
t
s
c
o
m
pos
i
t
i
o
n
c
ha
n
ge
w
h
i
l
e
s
po
i
l
a
ge
m
e
a
t
p
r
o
c
e
s
s
,
a
s
m
e
a
t
s
po
i
l
s
,
t
h
e
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
f
V
O
Cs
unde
r
go
e
s
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
c
ha
n
ge
s
,
w
hi
c
h
m
a
ke
s
t
h
e
m
ke
y
i
n
d
i
c
a
t
o
r
s
f
o
r
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
i
t
s
f
r
e
s
hn
e
s
s
.
E
a
c
h
s
e
n
s
o
r
ge
n
e
r
a
t
e
s
a
s
i
g
n
a
l
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
de
t
e
c
t
e
d
c
ha
n
ge
s
i
n
V
O
Cs
o
v
e
r
t
i
m
e
.
T
h
e
s
e
s
i
g
n
a
l
s
a
r
e
t
h
e
n
a
na
l
y
z
e
d
w
i
t
h
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
h
m
s
t
o
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
de
g
r
e
e
o
f
s
po
i
l
a
ge
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
l
l
y
,
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
i
s
t
r
a
i
n
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
b
e
e
f
i
n
t
o
f
o
ur
c
l
a
s
s
e
s
:
e
xc
e
l
l
e
n
t
,
go
o
d,
a
c
c
e
pt
a
bl
e
a
n
d
s
po
i
l
e
d.
A
m
a
j
o
r
c
h
a
l
l
e
n
ge
i
n
de
v
e
l
o
pi
n
g
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
t
o
ge
t
a
n
a
c
c
ura
t
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
s
po
i
l
a
ge
i
s
t
h
e
qu
a
n
t
i
t
y
of
da
t
a
r
e
qu
i
r
e
d
f
o
r
e
f
f
e
c
t
i
ve
t
r
a
i
ni
n
g
.
A
ddi
t
i
o
na
l
l
y
,
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
d
a
t
a
i
s
u
n
b
a
l
a
n
c
e
d,
w
h
i
c
h
c
a
n
h
i
n
de
r
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
S
e
ve
r
a
l
r
e
c
e
n
t
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
a
d
d
r
e
s
s
e
d
b
e
e
f
s
p
o
i
l
a
ge
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
.
W
i
j
a
y
a
e
t
al
.
[
2]
ut
i
l
i
z
e
d
t
h
e
s
a
m
e
da
t
a
b
a
s
e
a
s
i
n
t
hi
s
s
t
u
dy
a
n
d
a
ppl
i
e
d
t
hr
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
:
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
(A
N
N
)
,
s
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
(S
V
M
),
a
n
d
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
(K
N
N
)
.
T
h
e
y
c
o
m
pa
r
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
t
w
o
t
hr
e
e
a
nd
f
o
ur
c
l
a
s
s
s
c
e
na
ri
o
s
,
a
c
hi
e
v
i
n
g
m
e
a
n
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
87.
29%
,
86%
,
a
nd
85%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
I
n
a
s
ub
s
e
que
n
t
s
t
udy
,
W
i
j
a
y
a
e
t
al
.
[6]
f
urt
h
e
r
e
xpl
o
r
e
d
t
h
i
s
da
t
a
b
a
s
e
i
n
201
9,
t
hi
s
t
i
m
e
f
i
l
t
e
ri
n
g
t
h
e
s
i
g
na
l
f
r
o
m
n
o
i
s
e
us
i
ng
w
a
v
e
l
e
t
t
ra
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
y
pe
r
f
o
r
m
e
d
3
-
c
l
a
s
s
a
nd
4
-
c
l
a
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
,
o
b
t
a
i
n
i
ng
a
c
c
ura
c
i
e
s
of
91.
57%
a
nd
88
.
29
%,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
A
b
o
u
e
l
m
a
gd
[7]
e
m
pl
oy
e
d
a
ha
r
d
v
o
t
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
t
ha
t
c
o
m
b
i
n
e
d
4
m
o
de
l
s
:
l
i
n
e
a
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
,
K
N
N
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
a
n
d
ra
n
do
m
f
o
r
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
T
h
e
y
r
e
po
r
t
e
d
a
n
a
c
c
u
r
a
c
y
,
r
e
c
a
l
l
,
p
r
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
99.
75%
.
O
t
h
e
r
s
t
udi
e
s
us
e
d
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
l
i
ke
W
i
j
a
y
a
e
t
al
.
[
2]
w
h
i
c
h
us
e
d
12
da
t
a
b
a
s
e
s
f
o
r
e
a
c
h
b
e
e
f
m
e
a
t
c
ut
,
t
h
e
y
a
ppl
i
e
d
a
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
m
e
t
h
o
d
na
m
e
d
D
W
T
L
T
S
M
,
i
t
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
e
xt
r
a
c
t
s
i
g
n
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
us
i
n
g
w
a
ve
l
e
t
s
a
nd
a
de
e
p
l
e
a
rn
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
l
o
n
g
s
ho
r
t
-
t
e
rm
m
e
m
o
r
y
(L
S
T
M
)
m
e
t
h
o
d,
w
h
i
c
h
i
s
a
s
ub
c
l
a
s
s
of
r
e
c
ur
r
e
nt
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
N
N
),
t
h
e
y
ob
t
a
i
n
e
d
a
n
o
v
e
r
a
l
l
a
v
e
r
a
ge
o
f
94.
83%.
H
o
n
g
e
t
a
l
.
[
8]
us
e
d
a
n
o
t
h
e
r
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
m
e
t
h
o
d
na
m
e
d
B
a
c
kpr
o
pa
g
a
t
i
o
n
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
r
k
(B
P
N
N
)
a
s
s
o
c
i
a
t
i
ng
w
i
t
h
pri
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
,
t
h
e
y
ob
t
a
i
n
e
d
96.
1
9%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
s
e
pr
o
b
l
e
m
s
,
t
hi
s
p
a
pe
r
us
e
d
a
n
o
pe
n
d
a
t
a
s
e
t
m
a
de
by
W
i
j
a
y
a
e
t
a
l
.
[9]
.
I
n
o
r
de
r
t
o
a
c
hi
e
v
e
s
us
t
a
i
na
b
l
e
de
ve
l
o
pm
e
n
t
,
t
h
e
s
ub
s
e
que
n
t
s
e
c
t
i
o
n
s
of
t
h
i
s
s
t
udy
a
r
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
.
In
t
h
e
s
e
c
o
n
d
s
e
c
t
i
o
n,
t
h
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
de
t
a
i
l
s
.
T
h
e
t
hi
r
d
a
n
d
f
o
ur
t
h
s
e
c
t
i
o
n
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
hi
s
a
pp
r
o
a
c
h
a
n
d
di
s
c
us
s
t
h
e
m
.
Co
n
c
l
us
i
o
n
a
n
d
f
ut
ur
e
w
o
r
k
a
r
e
f
o
un
d
i
n
t
h
e
f
i
f
t
h
S
e
c
t
i
o
n.
2.
M
ET
H
O
D
In
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n,
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
a
do
pt
e
d
i
n
t
h
i
s
s
t
udy
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d.
T
h
e
p
r
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
i
n
t
e
g
r
a
t
e
s
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
,
pr
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
ps
,
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
,
f
o
l
l
ow
e
d
by
m
o
d
e
l
e
v
a
l
ua
t
i
o
n,
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
w
o
r
kf
l
ow
of
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
f
r
a
m
e
w
o
r
k
i
s
i
l
l
us
t
ra
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
1.
F
i
gu
r
e
1
.
C
a
s
e
s
t
udy
de
ve
l
o
pm
e
n
t
p
r
o
c
e
s
s
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
42
,
N
o
.
2
,
M
a
y
20
26
:
5
52
-
560
554
2.
1
.
El
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
d
e
s
c
r
i
p
ti
o
n
T
h
e
e
-
n
o
s
e
ut
i
l
i
z
e
d
f
o
r
o
ur
w
o
r
k
i
s
de
v
e
l
o
p
e
d
by
W
i
j
a
y
a
e
t
a
l
.
[9
].
I
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
10
M
O
S
s
e
n
s
o
r
s
(m
e
t
a
l
o
xi
de
s
e
m
i
c
o
n
duc
t
o
r
)
.
T
a
b
l
e
1
.
D
e
n
o
t
e
s
M
Q
g
a
s
s
e
n
s
o
r
s
m
a
n
uf
a
c
t
u
r
e
d
by
Z
h
e
ngz
h
o
u
W
i
n
s
e
n
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
Co
.
,
L
t
d
.
T
a
b
l
e
1
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
n
o
s
e
s
e
n
s
o
r
s
s
e
n
s
o
r
S
e
n
s
i
n
g
fo
r
a
i
r
c
o
m
p
o
u
n
d
M
Q
2
P
ro
p
a
n
e
,
m
e
t
h
a
n
e
,
b
u
t
a
n
e
,
a
l
c
o
h
o
l
,
h
y
d
ro
g
e
n
M
Q
3
M
e
t
h
a
n
e
(CH
4
),
h
e
x
a
n
e
,
p
ro
p
a
n
e
,
CO
,
a
l
c
o
h
o
l
,
M
Q
4
Be
n
z
e
n
e
,
b
u
t
h
a
n
e
M
Q
5
P
ro
p
a
n
e
,
b
u
t
a
n
e
,
m
e
t
h
a
n
e
,
CO
2
M
Q
6
Bu
t
a
n
e
,
p
ro
p
a
n
e
M
Q
8
H
y
d
r
o
g
e
n
(H
2
)
M
Q
9
P
ro
p
a
n
e
,
m
e
t
h
a
n
e
,
CO
M
Q
1
3
5
A
m
m
o
n
i
a
(N
H
3
),
Ca
rb
o
n
d
i
o
x
i
d
e
(CO
2
)
,
N
O
x
,
M
Q
1
3
6
S
m
o
k
e
,
a
l
c
o
h
o
l
,
b
e
n
z
e
n
e
D
H
T
2
2
T
e
m
p
e
ra
t
u
re
,
h
u
m
i
d
i
t
y
2.
2
.
D
ata
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
T
h
e
d
a
t
a
b
a
s
e
i
s
m
a
de
by
W
i
j
a
y
a
e
t
al
.
[9],
in
o
r
de
r
t
o
c
o
l
l
e
c
t
da
t
a
f
o
r
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
nt
s
,
500
g
ra
m
s
of
f
r
e
s
h
e
x
t
r
a
-
l
e
a
n
b
e
e
f
w
a
s
t
e
s
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
e
-
n
o
s
e
i
n
u
n
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
c
o
n
d
i
t
i
o
n.
T
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
c
o
n
s
i
s
t
s
i
n
t
a
ki
ng
e
-
n
o
s
e
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
s
o
n
a
b
e
e
f
s
a
m
p
l
e
e
v
e
r
y
m
i
n
u
t
e
d
u
r
i
n
g
36
h
o
u
r
s
.
T
h
us
,
i
n
t
o
t
a
l
216
0
m
e
a
s
u
r
e
m
e
nt
s
w
e
r
e
t
a
ke
n.
T
hi
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
w
a
s
r
e
pe
a
t
e
d
o
n
5
d
i
f
fe
r
e
nt
d
a
t
e
s
:
12
M
a
y
2016
,
8
O
c
t
o
b
e
r
201
8,
11
O
c
t
o
b
e
r
2018
,
1
3
O
c
t
o
b
e
r
2018
,
a
n
d
15
O
c
t
o
be
r
20
18
.
T
h
e
d
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
y
i
e
l
ds
a
t
o
t
a
l
o
f
10
,
800
s
a
m
pl
e
s
.
T
hi
s
d
a
t
a
w
a
s
t
h
e
n
a
na
l
y
z
e
d
b
y
s
pe
c
i
a
l
i
z
e
d
s
c
i
e
n
t
i
s
t
s
t
o
a
s
s
e
s
s
i
t
s
f
r
e
s
hn
e
s
s
.
T
h
e
m
e
a
t
qua
l
i
t
y
h
a
s
b
e
e
n
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
nt
o
f
o
ur
c
l
a
s
s
e
s
de
pe
n
di
n
g
o
n
b
a
c
t
e
ri
a
l
a
c
t
i
v
i
t
y
m
e
a
s
u
r
e
d
us
i
n
g
t
h
e
t
o
t
a
l
v
i
a
b
l
e
c
o
un
t
(
T
V
C)
w
h
i
c
h
gi
v
e
s
a
n
e
s
t
i
m
a
t
e
o
f
t
h
e
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
b
a
c
t
e
r
i
a
i
n
a
gi
v
e
n
s
a
m
pl
e
i
t
i
s
ge
n
e
ra
l
l
y
e
xpr
e
s
s
e
d
i
n
c
o
l
o
n
y
-
fo
r
m
i
ng
u
n
i
t
s
pe
r
g
ra
m
(CF
U
/
g),
a
s
de
f
i
n
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2
.
F
o
ur
i
de
nt
i
f
i
e
d
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
e
xc
e
l
l
e
n
t
,
go
o
d,
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
a
n
d
s
po
i
l
e
d.
T
h
e
d
a
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
v
e
r
t
h
e
f
o
ur
c
l
a
s
s
e
s
i
s
p
r
o
v
i
de
d
by
T
a
b
l
e
3.
T
a
b
l
e
2
.
T
V
C
o
f
e
a
c
h
b
e
e
f
m
e
a
t
qu
a
l
i
t
y
Cl
a
s
s
T
V
C
(l
o
g
1
0
CF
U
/
g
)
E
x
c
e
l
l
e
n
t
<
3
G
o
o
d
3
-
4
A
c
c
e
p
t
a
b
l
e
4
-
5
S
p
o
i
l
e
d
>5
T
a
b
l
e
3
.
D
a
t
a
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
ve
r
c
l
a
s
s
e
s
Cl
a
s
s
N
u
m
b
e
r
o
f
s
a
m
p
l
e
s
E
x
c
e
l
l
e
n
t
1200
G
o
o
d
3300
A
c
c
e
p
t
a
b
l
e
1500
S
p
o
i
l
e
d
4200
2.
3
.
S
i
gn
a
l
n
o
i
s
e
r
e
d
u
c
ti
o
n
S
i
g
n
a
l
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
s
e
n
s
o
r
s
a
r
e
c
o
n
t
a
m
i
n
a
t
e
d
w
i
t
h
n
o
i
s
e
s
s
uc
h
a
s
s
e
m
i
c
o
n
duc
t
o
r
n
o
i
s
e
a
n
d
t
h
e
rm
o
-
n
o
i
s
e
[10]
.
F
o
r
t
hi
s
p
u
r
po
s
e
,
a
m
o
v
i
ng
a
v
e
r
a
ge
f
i
l
t
e
r
(M
A
F
)
i
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d;
i
t
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
s
m
o
o
t
h
s
i
g
n
a
l
s
by
a
v
e
r
a
g
i
n
g
d
a
t
a
po
i
nt
s
w
i
t
hi
n
a
f
i
xe
d
-
s
i
z
e
m
o
v
i
n
g
w
i
ndo
w
,
e
a
c
h
v
a
l
ue
i
s
r
e
pl
a
c
e
d
by
t
h
e
m
e
a
n
o
f
i
t
s
n
e
i
g
h
b
o
ri
n
g
da
t
a
po
i
n
t
s
.
[
]
=
∑
1
+
1
[
−
]
=
0
(1)
w
h
e
r
e
"
n
"
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
t
h
e
l
e
n
g
t
h
o
f
t
h
e
s
i
g
na
l
,
x[
n
]
r
e
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
s
e
n
s
o
r
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
s
,
a
n
d
"
M
"
i
s
t
h
e
o
r
de
r
of
t
h
e
f
i
l
t
e
r,
i
f
t
hi
s
p
a
r
a
m
e
t
e
r
i
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d,
a
s
m
o
o
t
h
e
r
s
i
g
n
a
l
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d,
b
ut
a
t
t
h
e
c
o
s
t
o
f
l
o
s
i
n
g
f
i
n
e
de
t
a
i
l
s
.
In
t
hi
s
s
t
udy
,
a
f
i
l
t
e
r
o
r
de
r
o
f
4
i
s
us
e
d.
2.
4
.
N
o
r
m
al
i
z
at
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
e
e
f
s
poi
l
age
as
s
e
s
s
m
e
n
t
us
i
ng
e
-
nos
e
and
m
ac
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
ng
on
unba
l
anc
e
d
dat
as
e
t
(
Nor
e
dd
i
ne
Kaz
i
t
an
i
)
555
A
f
t
e
r
t
h
e
s
a
m
p
l
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
i
s
do
n
e
,
n
o
rm
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
s
t
he
f
i
r
s
t
s
t
e
p
i
n
da
t
a
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
i
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
s
f
e
a
t
u
r
e
s
w
i
t
h
di
f
f
e
r
e
n
t
s
c
a
l
e
s
t
o
a
c
o
m
m
o
n
s
c
a
l
e
,
t
h
i
s
a
l
l
o
w
s
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
i
n
f
l
ue
n
c
e
o
f
t
h
e
o
ut
l
i
e
r
s
of
t
h
e
d
a
t
a
[11]
.
F
o
r
t
h
i
s
pu
r
po
s
e
,
s
t
a
n
d
a
r
d
s
c
a
l
e
r
(a
l
s
o
kn
o
w
n
a
s
Z
e
r
o
-
M
e
a
n
n
o
r
m
a
l
i
z
e
r
)
t
e
c
hn
i
que
i
s
a
ppl
i
e
d.
T
h
e
r
e
s
ul
t
i
n
g
d
a
t
a
i
s
z
e
r
o
-
c
e
n
t
e
r
a
n
d
i
t
s
s
t
a
n
d
a
r
d
de
v
i
a
t
i
o
n
e
qua
l
t
o
1
.
T
h
e
(2)
r
e
m
i
n
ds
t
h
e
s
t
a
n
d
a
r
di
z
a
t
i
o
n
f
o
r
m
u
l
a
[12]
.
z
=
(
x
-
μ)
/
σ
(2)
"
z
"
i
s
t
h
e
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
da
t
a
s
a
m
pl
e
,
"
x"
i
s
t
h
e
o
r
i
g
i
n
a
l
v
a
l
ue
,
"
μ
"
i
s
t
h
e
da
t
a
m
e
a
n
a
n
d
σ
i
s
t
h
e
da
t
a
s
t
a
nda
r
d
.
2.
5
.
F
e
atu
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
In
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
,
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
;
i
t
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
r
e
duc
e
f
e
a
t
ur
e
a
rra
y
s
a
n
d
c
h
o
o
s
e
o
n
l
y
r
e
l
e
v
a
nt
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
o
m
i
t
i
rr
e
l
e
v
a
n
t
a
nd
r
e
du
n
da
n
t
f
e
a
t
u
r
e
s
w
hi
c
h
a
r
e
n
o
n
-
i
n
f
o
r
m
a
t
i
v
e
[13]
.
To
bo
t
h
m
i
n
i
m
i
z
e
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
o
f
m
o
de
l
l
i
n
g
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
,
f
o
r
t
hi
s
purpo
s
e
w
e
us
e
d
a
m
e
t
h
o
d
na
m
e
d
s
e
l
e
c
t
kb
e
s
t
.
T
h
i
s
t
e
c
hn
i
que
de
pe
n
ds
o
n
a
v
a
r
i
a
n
c
e
a
na
l
y
s
i
s
t
e
s
t
"
c
hi
s
qua
r
e
"
,
t
h
i
s
t
e
s
t
i
s
us
e
d
t
o
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
de
pe
n
de
nc
e
be
t
w
e
e
n
e
v
e
r
y
fe
a
t
ur
e
a
n
d
t
h
e
t
a
rge
t
v
a
r
i
a
b
l
e
.
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
ke
p
t
o
nl
y
i
f
h
i
g
h
e
s
t
s
c
o
r
e
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d,
m
o
r
e
d
e
t
a
i
l
s
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
c
a
n
b
e
fo
un
d
i
n
F
a
n
e
t
a
l
.
[
14]
.
T
h
e
f
i
v
e
fe
a
t
u
r
e
s
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
r
e
l
e
v
a
n
t
by
‘s
e
l
e
c
t
kb
e
s
t
’
(M
Q
3,
M
Q
4
,
M
Q
8,
M
Q
9,
M
Q
135)
.
2.
6
.
D
atas
e
t
s
p
l
i
t
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
di
v
i
de
d
i
nt
o
2
s
e
t
s
;
a
t
ra
i
n
s
e
t
w
i
t
h
8424
s
a
m
p
l
e
s
w
h
i
c
h
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
78%
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
a
n
d
a
t
e
s
t
s
e
t
w
i
t
h
23
26
s
a
m
p
l
e
s
(22
%
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
).
2.
7
.
D
ata
b
al
an
c
i
n
g
U
n
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
p
r
e
s
e
n
t
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
c
ha
l
l
e
nge
i
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
a
s
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
e
n
d
t
o
b
e
b
i
a
s
e
d
t
o
w
a
r
d
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
r
e
s
ul
t
i
n
g
po
o
r
l
e
a
rni
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
c
l
a
s
s
b
a
l
a
n
c
i
ng
i
s
a
c
r
uc
i
a
l
s
t
e
p
t
o
i
m
p
r
o
v
e
m
o
de
l
r
e
l
i
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
o
t
hi
s
e
n
d
,
w
e
us
e
t
h
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
m
i
n
o
r
i
t
y
ov
e
r
s
a
m
pl
i
n
g
t
e
c
hni
que
(
S
M
O
T
E
)
,
w
hi
c
h
i
s
t
h
e
m
o
s
t
do
m
i
n
a
t
e
t
e
c
hni
que
us
e
d
i
n
d
a
t
a
b
a
l
a
n
c
i
n
g
[15]
,
i
n
c
o
n
t
ra
s
t
t
o
o
t
h
e
r
t
e
c
hn
i
que
s
,
S
M
O
T
E
ge
n
e
r
a
t
e
s
n
e
w
s
y
n
t
h
e
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
r
a
t
h
e
r
t
ha
n
d
upl
i
c
a
t
i
ng
e
xi
s
t
i
n
g
o
n
e
s
,
i
t
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
ge
n
e
ra
t
e
s
s
a
m
p
l
e
s
o
f
a
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
by
c
o
nn
e
c
t
i
n
g
e
a
c
h
d
a
t
a
po
i
nt
w
i
t
h
i
t
s
k
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
[16]
,
t
hi
s
t
e
c
hni
que
i
s
us
e
d
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
s
a
m
p
l
e
s
i
n
t
h
e
m
i
n
o
ri
t
i
e
s
c
l
a
s
s
e
s
,
b
y
b
a
l
a
n
c
i
n
g
i
t
w
i
t
h
t
h
e
m
a
j
o
ri
t
y
c
l
a
s
s
"
e
xc
e
l
l
e
n
t
"
,
i
n
o
ur
s
t
udy
w
e
s
e
t
k=
5.
A
f
t
e
r
a
ppl
y
i
n
g
S
M
O
T
E
,
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
t
ra
i
n
s
e
t
f
r
o
m
8,
424
t
o
13
,
120
s
a
m
pl
e
s
,
w
i
t
h
3
,
280
s
a
m
p
l
e
s
i
n
e
a
c
h
c
l
a
s
s
a
n
d
t
h
e
t
e
s
t
-
s
e
t
r
e
m
a
i
n
s
u
n
c
ha
n
ge
d
w
i
t
h
23
26
s
a
m
pl
e
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
i
n
c
r
e
a
s
e
f
r
o
m
1
0,
8
00
t
o
15,
446
s
a
m
pl
e
s
.
2.
8
.
M
ac
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
al
go
r
i
th
m
s
Af
t
e
r
da
t
a
s
e
t
p
r
e
pa
ra
t
i
o
n
a
n
d
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
s
e
v
e
r
a
l
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
a
r
e
us
e
d
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
da
t
a
a
nd
p
r
e
d
i
c
t
v
a
ri
o
us
c
l
a
s
s
e
s
.
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
a
na
l
y
z
e
da
t
a
a
n
d
us
e
t
h
e
i
n
s
i
g
h
t
s
ga
i
n
e
d
t
o
m
a
ke
i
n
f
o
rm
e
d
de
c
i
s
i
o
n
s
.
T
o
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
b
l
e
a
l
go
ri
t
hm
f
o
r
b
e
e
f
s
po
i
l
a
ge
a
n
d
e
nha
n
c
e
da
t
a
ha
n
d
l
i
n
g
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
2.
8
.
1.
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
gh
b
o
r
s
(K
N
N
)
W
i
de
l
y
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
K
N
N
i
s
a
n
o
n
-
pa
ra
m
e
t
r
i
c
a
l
go
r
i
t
hm
t
h
a
t
o
pe
r
a
t
e
s
a
s
a
l
a
z
y
l
e
a
rn
e
r,
m
e
a
n
i
ng
i
t
do
e
s
n
o
t
b
ui
l
d
a
n
e
xpl
i
c
i
t
m
o
de
l
.
I
n
s
t
e
a
d,
i
t
de
t
e
c
t
s
t
h
e
K
n
e
a
r
e
s
t
da
t
a
po
i
n
t
s
t
o
a
gi
v
e
n
i
n
put
by
m
e
a
s
ur
i
ng
E
uc
l
i
de
a
n
di
s
t
a
n
c
e
.
D
ue
t
o
i
t
s
s
i
m
pl
i
c
i
t
y
,
K
N
N
i
s
hi
g
hl
y
a
da
pt
a
b
l
e
t
o
da
t
a
s
e
t
s
o
f
v
a
r
y
i
n
g
s
i
z
e
s
[17]
.
2.
8
.
2.
Ex
tr
a
tr
e
e
s
(ET)
E
xt
ra
t
r
e
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
a
n
e
n
s
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
d,
w
h
i
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
f
i
t
a
l
a
r
ge
n
u
m
b
e
r
r
a
n
do
m
i
z
e
d
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
o
n
di
f
f
e
r
e
n
t
d
a
t
a
po
i
n
t
s
,
i
t
r
e
l
i
e
s
o
n
a
m
a
s
s
i
v
e
n
um
b
e
r
o
f
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
ri
s
k
o
f
ov
e
r
f
i
t
t
i
n
g
[1
8]
.
T
h
e
s
e
de
c
i
s
i
o
n
s
o
f
t
h
e
t
r
e
e
s
a
r
e
a
gg
r
e
ga
t
e
d
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
t
h
e
f
i
na
l
p
r
e
di
c
t
i
o
n
by
v
o
t
i
n
g
[19]
,
w
h
i
c
h
h
e
l
ps
r
e
duc
e
v
a
r
i
a
n
c
e
a
n
d
i
m
p
r
o
v
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
2.
8
.
3.
G
r
ad
i
e
n
t
b
o
o
s
ti
n
g
c
l
as
s
i
fi
e
r
(
G
B
C
)
G
ra
di
e
n
t
b
o
os
t
i
ng
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
ge
n
e
ra
t
e
s
a
n
e
n
s
e
m
b
l
e
o
f
w
e
a
k
l
e
a
rn
e
r
s
,
t
y
pi
c
a
l
l
y
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
w
h
e
r
e
e
a
c
h
s
uc
c
e
s
s
i
v
e
t
r
e
e
c
o
rr
e
c
t
s
t
h
e
e
rr
o
r
s
o
f
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
o
n
e
.
T
h
i
s
i
t
e
ra
t
i
v
e
l
e
a
rn
i
ng
p
r
o
c
e
s
s
f
i
t
s
n
e
w
m
o
de
l
s
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
[
20]
.
2.
8
.
4.
H
i
s
t
gr
ad
i
e
n
t
b
o
os
ti
n
g
c
l
as
s
i
fi
e
r
(
H
G
B
C
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
42
,
N
o
.
2
,
M
a
y
20
26
:
5
52
-
560
556
H
i
s
t
g
r
a
d
i
e
nt
b
oo
s
t
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
i
s
a
n
o
pt
i
m
i
z
e
d
v
e
r
s
i
o
n
o
f
G
ra
di
e
n
t
B
o
os
t
i
ng,
de
s
i
g
n
e
d
t
o
b
e
f
a
s
t
e
r
a
n
d
pa
rt
i
c
ul
a
r
l
y
e
ffe
c
t
i
ve
fo
r
hi
g
h
-
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
a
nd
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
2.
8
.
5.
R
an
d
o
m
fo
r
e
s
t
c
l
as
s
i
fi
e
r
(R
F
C
)
S
i
m
i
l
a
r
t
o
e
xt
r
a
t
r
e
e
s
,
r
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
c
r
e
a
t
e
s
a
g
r
o
up
o
f
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
du
ri
n
g
t
ra
i
ni
n
g
.
T
h
e
o
ut
put
i
s
de
t
e
rm
i
n
e
d
by
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
vo
t
e
a
c
r
o
s
s
t
r
e
e
s
.
T
hi
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
w
o
r
ks
by
s
e
l
e
c
t
i
n
g
r
a
ndo
m
s
ub
s
e
t
s
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
ng
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
f
r
o
m
b
oo
t
s
t
r
a
ppe
d
t
ra
i
ni
n
g
s
a
m
p
l
e
s
.
R
F
C'
s
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
v
e
r
y
s
i
m
i
l
a
r
t
o
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
(S
V
M
s
)
i
n
t
e
rm
s
o
f
a
c
c
ura
c
y
,
t
r
a
i
n
i
ng
t
i
m
e
,
a
n
d
h
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
[21
]
.
2.
8
.
6.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
as
s
i
f
i
e
r
(D
T)
It
us
e
d
f
o
r
bo
t
h
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
t
a
s
ks
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
c
o
n
s
i
s
t
t
o
di
v
i
di
n
g
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
d
o
n
a
t
t
r
i
b
ut
e
v
a
l
ue
s
.
D
u
ri
n
g
n
o
de
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
i
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
ga
i
n
i
s
us
e
d
t
o
de
t
e
rm
i
n
e
t
h
e
b
e
s
t
f
e
a
t
ur
e
t
o
s
pl
i
t
o
n,
ul
t
i
m
a
t
e
l
y
m
a
x
i
m
i
z
i
n
g
t
h
e
s
e
pa
ra
t
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
nt
o
di
s
t
i
n
c
t
s
ub
g
r
o
ups
[22]
,
[
23]
.
2.
9
.
H
yp
e
r
p
a
r
am
e
te
r
s
e
tti
n
g
A
l
l
h
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
w
e
r
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
us
i
ng
G
ri
dS
e
a
r
c
h
CV
.
T
hi
s
gu
a
r
a
nt
e
e
s
t
ha
t
e
a
c
h
m
o
de
l
w
a
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
u
nde
r
i
t
s
o
pt
i
m
a
l
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n,
e
nha
n
c
i
n
g
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
a
n
d
c
o
m
pa
ra
b
i
l
i
t
y
of
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
.
T
h
e
h
y
pe
r
pa
ra
m
e
t
e
r
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
u
dy
a
r
e
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
4
.
T
a
b
l
e
4
.
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
e
t
t
i
ng
f
o
r
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
h
m
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
A
l
g
o
ri
t
h
m
s
H
y
p
e
r
p
a
ra
m
e
t
e
rs
KNN
k
=
5
,
l
e
a
f
_
s
i
z
e
=
4
0
,
a
l
g
o
r
i
t
h
m
=
"
b
ru
t
e
"
,
p
=
1
,
w
e
i
g
h
t
s
=
'd
i
s
t
a
n
c
e
'
ET
n
_
e
s
t
i
m
a
t
o
r
s
=
2
5
0
,
c
ri
t
e
r
i
o
n
=
'
e
n
t
ro
p
y
',
m
i
n
_
s
a
m
p
l
e
s
_
l
e
a
f
=
1
,
m
a
x
_
d
e
p
t
h
=
2
0
,
m
i
n
_
s
a
m
p
l
e
s
_
s
p
l
i
t
=
4
G
B
C
m
a
x
_
fe
a
t
u
r
e
s
=
's
q
rt
',
m
i
n
_
s
a
m
p
l
e
s
_
l
e
a
f
=
2
,
m
i
n
_
s
a
m
p
l
e
s
_
s
p
l
i
t
=
1
0
RF
n
_
e
s
t
i
m
a
t
o
r
s
=
5
0
H
G
B
C
m
a
x
_
i
t
e
r=
2
0
0
,
l
e
a
r
n
i
n
g
_
ra
t
e
=
0
.
2
DT
D
e
f
a
u
l
t
h
y
p
e
r
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
2.
10
.
M
o
d
e
l
v
al
i
d
at
i
o
n
T
o
v
a
l
i
da
t
e
t
h
e
c
r
e
a
t
e
d
m
o
de
l
s
,
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
i
s
a
r
e
s
a
m
p
l
i
n
g
m
e
t
h
o
d
us
e
d
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
e
rr
o
r,
w
i
t
h
b
oo
t
s
t
r
a
p
m
e
t
h
o
ds
b
e
i
n
g
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nl
y
e
m
pl
oy
e
d
a
l
t
e
rn
a
t
i
v
e
[24
]
.
T
h
e
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
q
ue
i
s
us
e
d
t
o
a
s
s
e
s
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
de
v
e
l
o
pe
d
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
a
pp
r
o
a
c
h
e
na
b
l
e
s
a
t
h
o
r
o
ug
h
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
t
h
e
m
o
de
l
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
w
a
s
di
v
i
de
d
i
nt
o
5
e
qua
l
pa
rt
s
,
w
i
t
h
4
pa
rt
s
us
e
d
f
o
r
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
1p
a
rt
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
T
h
e
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
w
a
s
r
e
pe
a
t
e
d
f
o
r
a
t
o
t
a
l
o
f
5
c
y
c
l
e
s
,
c
o
r
r
e
s
po
n
di
ng
t
o
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
s
ub
s
e
t
s
,
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
e
t
ri
c
s
w
e
r
e
t
h
e
n
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
a
v
e
r
a
gi
n
g
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
a
c
r
o
s
s
a
l
l
r
e
pe
t
i
t
i
o
n
s
.
3.
R
ES
U
LTS
T
o
m
e
a
s
u
r
e
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
d
i
n
g
f
o
r
m
ul
a
s
f
o
r
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
p
rov
i
de
d
i
n
(3),
(4)
,
(5)
a
n
d
(6)
.
a
c
c
u
r
a
c
y
=
(
ΣTP
+
T
N
)
/
a
l
l
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
(3
)
p
r
e
c
i
si
o
n
=
ΣTP
/
(
ΣT
P
+
Σ
F
P
)
(4
)
se
n
si
t
i
v
i
t
y
(
r
e
c
a
l
l
)
=
ΣTP
/
(
ΣTP
+
Σ
F
N)
(5
)
F1
-
sc
o
r
e
=
(
2
*
ΣTP
)
/
(
2
*
ΣTP
+
Σ
F
P
+
Σ
F
N
)
=
2
*(
(
se
n
si
t
i
v
i
t
y
*p
r
e
c
i
si
o
n
)
/
(
se
n
si
t
i
v
i
t
y
+
p
r
e
c
i
si
o
n
)
)
(6
)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
e
e
f
s
poi
l
age
as
s
e
s
s
m
e
n
t
us
i
ng
e
-
nos
e
and
m
ac
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
ng
on
unba
l
anc
e
d
dat
as
e
t
(
Nor
e
dd
i
ne
Kaz
i
t
an
i
)
557
w
h
e
r
e
T
P
(t
rue
po
s
i
t
i
v
e
)
i
s
t
h
e
c
o
rr
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
a
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
,
T
N
(t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
)
i
s
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
f
o
r
a
n
e
g
a
t
i
v
e
s
a
m
pl
e
,
F
P
(f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
)
i
s
t
h
e
i
n
c
o
rr
e
c
t
pr
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
a
n
e
ga
t
i
v
e
s
a
m
p
l
e
(p
r
e
di
c
t
e
d
p
o
s
i
t
i
v
e
),
a
n
d
F
N
(f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
)
i
s
t
h
e
i
n
c
o
rr
e
c
t
pr
e
di
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
o
de
l
f
o
r
a
po
s
i
t
i
v
e
s
a
m
pl
e
(p
r
e
d
i
c
t
e
d
n
e
ga
t
i
v
e
).
O
n
c
e
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
do
n
e
,
w
e
pr
o
c
e
e
d
t
o
t
ra
i
n
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
s
,
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
ng
t
h
e
o
r
i
g
i
n
a
l
t
r
a
i
n
s
i
z
e
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
,
w
hi
c
h
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
10,
800
s
a
m
pl
e
s
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
Ta
b
l
e
5
.
K
N
N
,
E
T
,
G
B
C,
R
F
a
n
d
H
G
B
C
m
o
de
l
s
,
a
c
h
i
e
v
e
d
a
c
c
ura
c
i
e
s
e
xc
e
e
di
n
g
99
%,
r
e
c
o
r
di
ng
99.
3%
,
99.
02%
,
9
9.
07
%
a
n
d
99
.
12%
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
di
c
a
t
e
t
ha
t
E
T
i
s
t
h
e
m
o
s
t
e
ff
e
c
t
i
v
e
m
o
de
l
w
i
t
h
99.
3%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
99.
4
3%
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n,
99.
16
%
o
f
r
e
c
a
l
l
,
a
nd
9
9.
2
9%
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
,
o
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
D
T
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
l
o
w
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
98
.
7%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
98.
71%
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n,
98.
60
%
o
f
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
98.
65%
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
.
T
a
b
l
e
5
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
o
f
di
ff
e
r
e
n
t
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
w
i
t
h
o
ut
S
M
O
T
E
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
P
re
c
i
s
i
o
n
(
%
)
Re
c
a
l
l
(%
)
F1
-
s
c
o
r
e
(
%
)
K
N
N
9
8
.
9
8
9
9
.
1
2
9
8
.
7
4
9
8
.
9
2
ET
9
9
.
3
0
9
9
.
4
3
9
9
.
1
6
9
9
.
2
9
G
BC
9
9
.
0
2
9
9
.
0
5
9
8
.
8
7
9
8
.
9
6
RF
9
9
.
0
7
9
9
.
2
9
9
8
.
8
3
9
9
.
0
5
H
G
BC
9
9
.
1
2
9
9
.
2
8
9
8
.
9
2
9
9
.
0
9
DT
9
8
.
7
0
9
8
.
7
1
9
8
.
6
0
9
8
.
6
5
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
o
b
t
a
i
n
e
d
r
e
s
ul
t
s
by
K
N
N
m
o
de
l
,
a
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
w
a
s
e
m
pl
o
y
e
d
t
o
a
s
s
e
s
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
a
n
a
l
y
z
e
t
h
e
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
o
f
c
orr
e
c
t
a
nd
i
n
c
o
rr
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n.
U
po
n
e
xa
m
i
n
i
ng
i
t
i
n
t
h
e
F
i
gu
r
e
2.
It
w
a
s
f
o
un
d
t
ha
t
t
h
e
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
h
e
f
e
w
e
s
t
e
rr
o
r
s
w
a
s
t
h
e
"
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
"
c
l
a
s
s
w
i
t
h
0
e
rr
o
r
s
,
i
n
c
o
n
t
ra
s
t
,
t
h
e
"
e
xc
e
l
l
e
nt
"
c
l
a
s
s
e
x
h
i
b
i
t
e
d
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
num
b
e
r
o
f
e
r
r
o
r
s
,
w
i
t
h
1
2
f
a
l
s
e
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
F
i
gu
r
e
2
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
f
o
r
K
N
N
m
o
de
l
A
f
t
e
r
a
ppl
y
i
n
g
S
M
O
T
E
,
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
i
n
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
8
,
424
t
o
1
3,
12
0
s
a
m
pl
e
s
.
t
h
e
a
c
c
ura
c
i
e
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
t
h
e
K
N
N
,
E
T
,
G
B
C,
R
F
,
H
G
B
C,
a
nd
D
T
m
o
de
l
s
w
e
r
e
99
.
83%
,
99
.
78%
,
99
.
36%
,
99
.
78%
,
99.
57
%,
a
n
d
9
9.
53
%,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
K
N
N
m
o
de
l
o
ut
pe
rfo
r
m
e
d
a
l
l
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ura
c
y
of
99.
83
%,
a
p
r
e
c
i
s
i
o
n
o
f
99.
86%
,
a
r
e
c
a
l
l
o
f
99.
80%,
a
nd
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
of
99.
83%,
f
o
l
l
ow
e
d
by
t
h
e
E
T
a
n
d
R
F
m
o
de
l
s
,
e
a
c
h
a
c
hi
e
v
i
n
g
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
99.
78%
.
a
l
l
r
e
s
ul
t
e
d
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
i
n
Tab
l
e
6
.
T
a
b
l
e
6
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
o
f
di
ff
e
r
e
n
t
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
w
i
t
h
S
M
O
T
E
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
P
re
c
i
s
i
o
n
(
%
)
Re
c
a
l
l
(%
)
F1
-
s
c
o
r
e
(
%
)
K
N
N
9
9
.
8
3
9
9
.
8
6
9
9
.
8
0
9
9
.
8
3
ET
9
9
.
7
8
9
9
.
7
8
9
9
.
7
5
9
9
.
7
7
G
BC
9
9
.
3
6
9
9
.
3
6
9
9
.
3
9
9
9
.
4
6
RF
9
9
.
7
8
9
9
.
7
8
9
9
.
7
6
9
9
.
7
5
H
G
BC
9
9
.
5
7
9
9
.
6
3
9
9
.
4
9
9
9
.
5
6
DT
9
9
.
5
3
9
9
.
5
2
9
9
.
5
0
9
9
.
5
1
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
42
,
N
o
.
2
,
M
a
y
20
26
:
5
52
-
560
558
F
i
gu
r
e
3
p
r
e
s
e
nt
s
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
f
o
r
e
xt
r
a
t
r
e
e
s
m
o
de
l
;
i
t
i
s
e
v
i
de
n
t
t
h
a
t
t
h
e
e
rr
o
r
s
ha
v
e
b
e
e
n
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
r
e
duc
e
d.
T
h
e
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
h
e
m
o
s
t
e
rr
o
r
s
i
s
“
go
od”
,
w
i
t
h
3
e
rr
o
r
s
,
w
h
i
l
e
t
h
e
c
l
a
s
s
w
i
t
h
t
h
e
f
e
w
e
s
t
e
rr
o
r
s
i
s
“
s
po
i
l
e
d”
,
w
i
t
h
j
us
t
1
e
rr
o
r
.
F
i
gu
r
e
3
.
Co
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
f
o
r
e
xt
ra
t
r
e
e
s
m
o
de
l
4.
DISCUSSIO
N
T
h
i
s
s
t
udy
a
i
m
s
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
s
t
a
t
e
o
f
b
e
e
f
m
e
a
t
a
c
r
o
s
s
f
o
ur
c
l
a
s
s
e
s
:
e
xc
e
l
l
e
nt
,
go
o
d,
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
,
a
n
d
s
po
i
l
e
d;
t
hr
o
ug
h
a
n
o
pe
n
d
a
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
i
s
e
xt
r
e
m
e
l
y
u
n
b
a
l
a
n
c
e
d.
A
f
t
e
r
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
do
n
e
,
6
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
w
e
r
e
us
e
d
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
f
o
r
t
hi
s
purpo
s
e
K
N
N
,
E
T
,
G
B
C,
R
F
,
H
G
B
C,
a
n
d
D
T
m
o
de
l
s
w
e
r
e
b
ui
l
t
,
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
w
a
s
pe
r
f
o
r
m
e
d
us
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
ri
c
s
s
uc
h
a
s
a
c
c
ur
a
c
y
,
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
.
T
o
m
i
ni
m
i
z
e
e
rr
o
r
s
i
n
p
r
e
di
c
t
i
o
n
,
t
h
e
h
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
w
e
r
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
a
n
d
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
i
s
m
a
de
o
n
t
h
e
t
ra
i
n
-
s
e
t
o
f
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
,
a
f
t
e
r
t
ha
t
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
ng
c
r
o
s
s
v
a
l
i
da
t
i
o
n.
I
n
t
h
e
f
i
r
s
t
s
c
e
n
a
ri
o
,
t
h
e
o
r
i
g
i
n
a
l
s
a
m
p
l
e
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
w
e
r
e
us
e
d,
99.
3%
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
99.
43
%
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
9
9.
1
6
%
o
f
r
e
c
a
l
l
,
a
nd
99
.
29
%
o
f
F
1
-
s
c
o
r
e
m
a
de
by
E
T
m
o
de
l
,
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
c
o
r
e
w
a
s
99.
65
%
w
h
i
c
h
i
s
a
go
o
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
ut
t
h
e
m
o
de
l
di
d
n'
t
ge
n
e
r
a
l
i
z
e
e
qua
l
l
y
o
n
a
l
l
o
v
e
r
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
t
ha
t
w
h
y
i
n
t
h
e
s
e
c
o
n
d
s
c
e
n
a
ri
o
,
S
M
O
T
E
w
a
s
a
pp
l
i
e
d
,
w
hi
c
h
i
n
c
r
e
a
s
e
s
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
r
a
i
n
s
e
t
f
r
o
m
8
,
424
t
o
13
,
120
s
a
m
pl
e
s
,
w
i
t
h
3
,
2
80
s
a
m
pl
e
s
i
n
e
a
c
h
c
l
a
s
s
,
w
e
n
o
t
i
c
e
t
h
a
t
a
l
l
m
o
de
l
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
W
e
o
b
s
e
r
ve
d
t
h
a
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
a
l
l
m
o
de
l
s
i
m
p
r
o
v
e
d,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
t
h
e
K
N
N
m
o
de
l
,
w
h
i
c
h
i
n
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
9
8
.
98%
t
o
99.
83%
,
w
i
t
h
a
n
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
c
o
r
e
of
99,
83%.
F
o
r
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
ri
x
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
e
r
r
o
r
s
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
"
e
xc
e
l
l
e
n
t
"
w
e
n
t
f
r
o
m
12
t
o
3
e
rr
o
r
s
,
i
n
o
v
e
r
a
l
l
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
t
h
e
num
b
e
r
o
f
e
r
r
o
r
s
w
e
n
t
f
r
o
m
15
t
o
4
e
rr
o
r
s
.
T
h
i
s
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
c
a
n
b
e
a
t
t
ri
b
ut
e
d
t
o
d
a
t
a
b
a
l
a
n
c
i
n
g
a
c
h
i
e
v
e
d
t
hr
o
ug
h
S
M
O
T
E
,
w
hi
c
h
r
e
duc
e
d
t
h
e
b
i
a
s
t
o
w
a
r
d
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
.
By
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
s
y
n
t
h
e
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
f
o
r
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
,
S
M
O
T
E
e
n
a
b
l
e
d
t
h
e
m
o
de
l
t
o
b
e
t
t
e
r
l
e
a
rn
c
l
a
s
s
bo
un
da
ri
e
s
.
F
u
r
t
h
e
r
m
o
r
e
,
f
ut
u
r
e
s
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
m
a
y
b
e
n
e
f
i
t
f
r
o
m
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
-
d
ri
v
e
n
d
a
t
a
p
r
e
pa
ra
t
i
o
n
(M
L
D
P
)
pi
pe
l
i
n
e
s
,
w
h
i
c
h
c
a
n
i
m
p
r
o
v
e
da
t
a
p
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
e
ffi
c
i
e
n
c
y
w
h
e
n
h
a
ndl
i
n
g
l
a
rge
r
d
a
t
a
s
e
t
s
[25]
.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
In
t
h
e
s
t
udy
,
a
n
o
pe
n
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
d
a
t
a
s
e
t
w
a
s
ut
i
l
i
z
e
d
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
f
r
e
s
hn
e
s
s
o
f
b
e
e
f
m
e
a
t
us
i
n
g
10
s
e
n
s
o
r
s
a
n
d
6
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
.
U
s
i
n
g
t
h
e
o
ri
gi
na
l
d
a
t
a
s
e
t
c
o
nt
a
i
n
i
ng
10
,
800
s
a
m
p
l
e
s
,
t
h
e
e
xt
r
a
t
r
e
e
s
Cl
a
s
s
i
f
i
e
r
a
c
h
i
e
v
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
99.
3%,
due
t
o
t
he
da
t
a
s
e
t
i
m
b
a
l
a
n
c
e
,
t
hi
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
do
e
s
n
o
t
r
e
f
l
e
c
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
,
B
e
c
a
us
e
t
h
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
i
s
b
i
a
s
e
d
t
o
w
a
r
d
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
o
t
h
e
r
c
l
a
s
s
e
s
,
t
o
de
a
l
w
i
t
h
t
hi
s
p
r
o
b
l
e
m
,
t
h
e
t
r
a
i
n
s
e
t
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
b
a
l
a
n
c
e
d
us
i
ng
t
h
e
S
M
O
T
E
m
e
t
h
o
d,
t
o
e
n
s
u
r
e
e
qu
a
l
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
a
l
l
c
l
a
s
s
e
s
r
e
s
ul
t
i
n
g
o
f
15,
446
s
a
m
p
l
e
s
.
F
o
l
l
o
w
i
n
g
t
h
i
s
,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
a
l
l
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
i
m
p
r
o
v
e
d,
w
i
t
h
t
h
e
e
xt
r
a
t
r
e
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
r
e
a
c
hi
n
g
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n,
r
e
c
a
l
l
,
F1
-
s
c
o
r
e
o
f
99.
82%,
us
i
n
g
t
h
e
t
e
s
t
-
s
e
t
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
a
r
e
c
o
n
f
i
rm
e
d
w
i
t
h
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
a
n
d
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
da
t
i
o
n
w
i
t
h
99
.
80
%,
w
hi
l
e
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
t
h
e
e
f
fe
c
t
i
ve
n
e
s
s
of
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
o
n
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
,
t
h
e
g
r
o
w
i
n
g
v
o
l
um
e
o
f
s
e
n
s
o
r
y
da
t
a
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
e
s
a
s
h
i
f
t
t
o
w
a
r
d
m
o
r
e
s
c
a
l
a
b
l
e
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
s
.
F
ut
u
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
l
l
f
o
c
us
o
n
a
pp
l
y
i
n
g
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
t
o
l
a
r
ge
r
da
t
a
s
e
t
s
,
a
s
t
h
e
ra
p
i
d
gr
o
w
t
h
o
f
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
f
i
e
l
d
r
e
qui
r
e
s
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
l
y
l
a
rge
r
a
m
o
u
n
t
s
o
f
da
t
a
,
O
n
t
h
e
o
t
h
e
r
ha
n
d
,
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
i
s
b
e
c
o
m
i
n
g
a
n
i
m
po
r
t
a
n
t
t
o
o
l
i
n
m
a
n
y
f
i
e
l
ds
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
a
n
d
f
oo
d
s
a
f
e
t
y
,
i
t
c
o
n
s
i
s
t
s
t
o
l
e
a
rn
c
o
m
pl
e
x
pa
t
t
e
rn
s
f
r
o
m
l
a
r
ge
a
n
d
h
i
g
h
-
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
d
a
t
a
,
w
hi
c
h
m
a
ke
s
i
t
pa
rt
i
c
ul
a
rl
y
s
ui
t
a
b
l
e
fo
r
f
oo
d
qua
l
i
t
y
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
B
e
e
f
s
poi
l
age
as
s
e
s
s
m
e
n
t
us
i
ng
e
-
nos
e
and
m
ac
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
ng
on
unba
l
anc
e
d
dat
as
e
t
(
Nor
e
dd
i
ne
Kaz
i
t
an
i
)
559
F
U
N
D
I
N
G
I
N
F
O
R
M
A
TI
O
N
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
undi
n
g
i
n
v
o
l
v
e
d.
A
U
TH
O
R
C
O
N
TR
I
B
U
TI
O
N
S
S
TA
T
EM
EN
T
T
h
i
s
j
o
urna
l
us
e
s
t
h
e
Co
n
t
ri
b
ut
o
r
R
o
l
e
s
T
a
xo
n
o
m
y
(CR
e
di
T
)
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
ri
b
ut
i
o
n
s
,
r
e
duc
e
a
ut
h
o
r
s
hi
p
di
s
pu
t
e
s
,
a
n
d
f
a
c
i
l
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
bo
r
a
t
i
o
n.
N
am
e
o
f
A
u
th
o
r
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
N
o
r
e
ddi
n
e
K
a
z
i
t
a
ni
M
i
l
o
ud
C
hi
k
r
-
El
-
M
e
z
o
ua
r
E
l
h
o
c
i
n
e
B
o
ut
e
l
l
a
a
C
:
C
o
n
c
e
p
t
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
M
:
M
e
t
h
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
t
w
a
r
e
Va
:
Va
l
i
d
a
t
i
o
n
Fo
:
Fo
r
m
a
l
a
n
a
l
y
s
i
s
I
:
I
n
v
e
s
t
i
g
a
t
i
o
n
R
:
R
e
s
o
u
rc
e
s
D
:
D
a
t
a
Cu
ra
t
i
o
n
O
:
W
ri
t
i
n
g
-
O
ri
g
i
n
a
l
D
ra
ft
E
:
W
ri
t
i
n
g
-
Re
v
i
e
w
&
E
d
i
t
i
n
g
Vi
:
Vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
Su
:
Su
p
e
r
v
i
s
i
o
n
P
:
P
ro
j
e
c
t
a
d
m
i
n
i
s
t
ra
t
i
o
n
Fu
:
Fu
n
d
i
n
g
a
c
q
u
i
s
i
t
i
o
n
C
O
N
F
LI
C
T
O
F
I
N
T
ER
ES
T
S
TA
T
EM
EN
T
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
n
f
l
i
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
D
A
TA
A
V
A
I
LA
B
I
LI
T
Y
T
h
e
d
a
t
a
t
ha
t
s
u
ppo
rt
t
h
e
f
i
ndi
n
gs
o
f
t
hi
s
s
t
udy
i
s
o
p
e
n
l
y
a
v
a
i
l
a
b
l
e
i
n
M
e
n
de
l
e
y
D
a
t
a
a
t
ht
t
ps
:
/
/
d
a
t
a
.
m
e
n
de
l
e
y
.
c
o
m
/
da
t
a
s
e
t
s
/
m
w
m
hh
766f
c
/
3.
R
EF
ER
EN
C
ES
[1
]
C.
W
h
i
t
t
o
n
,
D
.
B
o
g
u
e
v
a
,
D
.
M
a
ri
n
o
v
a
,
a
n
d
C
.
J
.
C
.
P
h
i
l
l
i
p
s
,
“
A
r
e
w
e
a
p
p
ro
a
c
h
i
n
g
p
e
a
k
m
e
a
t
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
?
A
n
a
l
y
s
i
s
o
f
m
e
a
t
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
fro
m
2
0
0
0
t
o
2
0
1
9
i
n
3
5
c
o
u
n
t
ri
e
s
a
n
d
i
t
s
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
t
o
g
r
o
s
s
d
o
m
e
s
t
i
c
p
r
o
d
u
c
t
,
”
A
n
i
m
a
l
s
,
v
o
l
.
1
1
,
n
o
.
1
2
,
p
.
3
4
6
6
,
D
e
c
.
2
0
2
1
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
9
0
/
a
n
i
1
1
1
2
3
4
6
6
.
[2
]
D
.
R.
W
i
j
a
y
a
,
R.
S
a
rn
o
,
E
.
Z
u
l
a
i
k
a
,
a
n
d
S
.
I.
S
a
b
i
l
a
,
“
D
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
m
o
b
i
l
e
e
l
e
c
t
ro
n
i
c
n
o
s
e
fo
r
b
e
e
f
q
u
a
l
i
t
y
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
,
”
P
r
o
c
e
d
i
a
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
v
o
l
.
1
2
4
,
p
p
.
7
2
8
–
7
3
5
,
2
0
1
7
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
p
r
o
c
s
.
2
0
1
7
.
1
2
.
2
1
1
.
[3
]
W
.
W
o
j
n
o
w
s
k
i
,
T
.
M
a
j
c
h
rz
a
k
,
T
.
D
y
m
e
r
s
k
i
,
J
.
G
ę
b
i
c
k
i
,
a
n
d
J
.
N
a
m
i
e
ś
n
i
k
,
“
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
s
:
p
o
w
e
r
f
u
l
t
o
o
l
s
i
n
m
e
a
t
q
u
a
l
i
t
y
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
,
”
M
e
a
t
S
c
i
e
n
c
e
,
v
o
l
.
1
3
1
,
p
p
.
1
1
9
–
1
3
1
,
S
e
p
.
2
0
1
7
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
m
e
a
t
s
c
i
.
2
0
1
7
.
0
4
.
2
4
0
.
[4
]
J
.
T
a
n
a
n
d
J
.
X
u
,
“
A
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
e
l
e
c
t
ro
n
i
c
n
o
s
e
(
e
-
n
o
s
e
)
a
n
d
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
t
o
n
g
u
e
(
e
-
t
o
n
g
u
e
)
i
n
fo
o
d
q
u
a
l
i
t
y
-
re
l
a
t
e
d
p
r
o
p
e
rt
i
e
s
d
e
t
e
r
m
i
n
a
t
i
o
n
:
a
r
e
v
i
e
w
,
”
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
In
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
i
n
A
g
r
i
c
u
l
t
u
r
e
,
v
o
l
.
4
,
p
p
.
1
0
4
–
1
1
5
,
2
0
2
0
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
a
i
i
a
.
2
0
2
0
.
0
6
.
0
0
3
.
[5
]
M
.
A
.
Cra
v
e
n
,
J
.
W
.
G
a
rd
n
e
r,
a
n
d
P
.
N
.
Ba
rt
l
e
t
t
,
“
E
l
e
c
t
ro
n
i
c
n
o
s
e
s
—
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
a
n
d
f
u
t
u
re
p
ro
s
p
e
c
t
s
,
”
T
r
A
C
T
r
e
n
d
s
i
n
A
n
a
l
y
t
i
c
a
l
Ch
e
m
i
s
t
r
y
,
v
o
l
.
1
5
,
n
o
.
9
,
p
p
.
4
8
6
–
4
9
3
,
O
c
t
.
1
9
9
6
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
S
0
1
6
5
-
9
9
3
6
(9
6
)0
0
0
6
1
-
1.
[6
]
D
.
R
.
W
i
j
a
y
a
,
R.
S
a
rn
o
,
a
n
d
E
.
Z
u
l
a
i
k
a
,
“
N
o
i
s
e
fi
l
t
e
ri
n
g
fra
m
e
w
o
rk
fo
r
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
s
i
g
n
a
l
s
:
a
n
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
f
o
r
b
e
e
f
q
u
a
l
i
t
y
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
,
”
Co
m
p
u
t
e
r
s
a
n
d
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
i
n
A
g
r
i
c
u
l
t
u
r
e
,
v
o
l
.
1
5
7
,
p
p
.
3
0
5
–
3
2
1
,
F
e
b
.
2
0
1
9
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
c
o
m
p
a
g
.
2
0
1
9
.
0
1
.
0
0
1
.
[7
]
L
.
M
.
A
b
o
u
e
l
m
a
g
d
,
“
E
-
n
o
s
e
-
b
a
s
e
d
o
p
t
i
m
i
z
e
d
e
n
s
e
m
b
l
e
l
e
a
r
n
i
n
g
fo
r
m
e
a
t
q
u
a
l
i
t
y
c
l
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
,
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
S
y
s
t
e
m
a
n
d
M
a
n
a
g
e
m
e
n
t
S
c
i
e
n
c
e
s
,
v
o
l
.
1
2
,
n
o
.
1
,
p
p
.
3
0
8
–
3
2
2
,
F
e
b
.
2
0
2
2
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
1
6
8
/
J
S
M
S
.
2
0
2
2
.
0
1
2
2
.
[8
]
X
.
H
o
n
g
,
J
.
W
a
n
g
,
a
n
d
Z
.
H
a
i
,
“
D
i
s
c
r
i
m
i
n
a
t
i
o
n
a
n
d
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
b
e
e
f
f
r
e
s
h
n
e
s
s
i
n
d
e
x
e
s
b
a
s
e
d
o
n
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
,
”
S
e
n
s
o
r
s
a
n
d
A
c
t
u
a
t
o
r
s
B
:
Ch
e
m
i
c
a
l
,
v
o
l
.
1
6
1
,
n
o
.
1
,
p
p
.
3
8
1
–
3
8
9
,
J
a
n
.
2
0
1
2
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
s
n
b
.
2
0
1
1
.
1
0
.
0
4
8
.
[9
]
D
.
R.
W
i
j
a
y
a
,
R.
S
a
r
n
o
,
a
n
d
E
.
Z
u
l
a
i
k
a
,
“
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
n
o
s
e
d
a
t
a
s
e
t
fo
r
b
e
e
f
q
u
a
l
i
t
y
m
o
n
i
t
o
ri
n
g
u
n
d
e
r
a
n
u
n
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
,
”
M
e
n
d
e
l
e
y
D
a
t
a
,
v
o
l
.
V
3
,
2
0
1
8
,
d
o
i
:
1
0
.
1
7
6
3
2
/
m
w
m
h
h
7
6
6
fc
.
3
.
[1
0
]
F
.
T
i
a
n
,
S
.
X
.
Y
a
n
g
,
a
n
d
K
.
D
o
n
g
,
“
Ci
r
c
u
i
t
a
n
d
n
o
i
s
e
a
n
a
l
y
s
i
s
o
f
o
d
o
ra
n
t
g
a
s
s
e
n
s
o
r
s
i
n
a
n
E
-
n
o
s
e
,
”
S
e
n
s
o
r
s
,
v
o
l
.
5
,
n
o
.
1
,
p
p
.
8
5
–
9
6
,
F
e
b
.
2
0
0
5
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
9
0
/
s
5
0
1
0
0
8
5
.
[1
1
]
A
.
D
e
m
i
r
c
i
o
ğ
l
u
,
“
T
h
e
e
ffe
c
t
o
f
fe
a
t
u
re
n
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s
i
n
ra
d
i
o
m
i
c
s
,
”
In
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
Im
a
g
i
n
g
,
v
o
l
.
1
5
,
n
o
.
1
,
p
.
2
,
J
a
n
.
2
0
2
4
,
d
o
i
:
1
0
.
1
1
8
6
/
s
1
3
2
4
4
-
023
-
01575
-
7.
[1
2
]
K
.
M
a
h
m
u
d
S
u
j
o
n
,
R.
Bi
n
t
i
H
a
s
s
a
n
,
Z
.
T
u
s
n
i
a
T
o
w
s
h
i
,
M
.
A
.
O
t
h
m
a
n
,
M
.
A
b
d
u
s
S
a
m
a
d
,
a
n
d
K
.
C
h
o
i
,
“
W
h
e
n
t
o
u
s
e
s
t
a
n
d
a
r
d
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
n
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
:
e
m
p
i
ri
c
a
l
e
v
i
d
e
n
c
e
f
r
o
m
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
m
o
d
e
l
s
a
n
d
X
A
I
,
”
IE
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
1
2
,
p
p
.
1
3
5
3
0
0
–
1
3
5
3
1
4
,
2
0
2
4
,
d
o
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
A
CCE
S
S
.
2
0
2
4
.
3
4
6
2
4
3
4
.
[1
3
]
N
.
P
u
d
j
i
h
a
rt
o
n
o
,
T
.
F
a
d
a
s
o
n
,
A
.
W
.
K
e
m
p
a
-
L
i
e
h
r,
a
n
d
J
.
M
.
O
’S
u
l
l
i
v
a
n
,
“
A
re
v
i
e
w
o
f
f
e
a
t
u
re
s
e
l
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
s
f
o
r
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
-
b
a
s
e
d
d
i
s
e
a
s
e
ri
s
k
p
re
d
i
c
t
i
o
n
,
”
F
r
o
n
t
i
e
r
s
i
n
B
i
o
i
n
f
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
2
,
p
.
9
2
7
3
1
2
,
J
u
n
.
2
0
2
2
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
8
9
/
f
b
i
n
f
.
2
0
2
2
.
9
2
7
3
1
2
.
[1
4
]
W
.
F
a
n
,
K
.
L
i
u
,
H
.
L
i
u
,
P
.
W
a
n
g
,
Y
.
G
e
,
a
n
d
Y
.
F
u
,
“
A
u
t
o
F
S
:
a
u
t
o
m
a
t
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
v
i
a
d
i
v
e
r
s
i
t
y
-
a
w
a
re
i
n
t
e
ra
c
t
i
v
e
re
i
n
fo
rc
e
m
e
n
t
l
e
a
r
n
i
n
g
,
”
i
n
2
0
2
0
IE
E
E
In
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
Co
n
f
e
r
e
n
c
e
o
n
D
a
t
a
M
i
n
i
n
g
(
IC
D
M
)
,
I
E
E
E
,
N
o
v
.
2
0
2
0
,
p
p
.
1
0
0
8
-
1
0
1
3
.
d
o
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
ICD
M
5
0
1
0
8
.
2
0
2
0
.
0
0
1
1
7
.
[1
5
]
E
.
Il
e
b
e
ri
,
Y
.
S
u
n
,
a
n
d
Z
.
W
a
n
g
,
“
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
m
e
t
h
o
d
s
fo
r
c
r
e
d
i
t
c
a
r
d
f
ra
u
d
d
e
t
e
c
t
i
o
n
u
s
i
n
g
S
M
O
T
E
a
n
d
A
d
a
B
o
o
s
t
,
”
IE
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
9
,
p
p
.
1
6
5
2
8
6
-
1
6
5
2
9
4
,
2
0
2
1
,
d
o
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
A
CCE
S
S
.
2
0
2
1
.
3
1
3
4
3
3
0
.
[1
6
]
N
.
V
.
Ch
a
w
l
a
,
K
.
W
.
B
o
w
y
e
r
,
L
.
O
.
H
a
l
l
,
a
n
d
W
.
P
.
K
e
g
e
l
m
e
y
e
r
,
“
S
M
O
T
E
:
s
y
n
t
h
e
t
i
c
m
i
n
o
ri
t
y
o
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
n
g
t
e
c
h
n
i
q
u
e
,
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
In
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
R
e
s
e
a
r
c
h
,
v
o
l
.
1
6
,
p
p
.
3
2
1
–
3
5
7
,
J
u
n
.
2
0
0
2
,
d
o
i
:
1
0
.
1
6
1
3
/
j
a
i
r.
9
5
3
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
42
,
N
o
.
2
,
M
a
y
20
26
:
5
52
-
560
560
[1
7
]
K
.
M
.
M
.
U
d
d
i
n
,
A
.
A
l
M
a
m
u
n
,
A
.
C
h
a
k
ra
b
a
rt
i
,
R.
M
o
s
t
a
f
i
z
,
a
n
d
S
.
K
.
D
e
y
,
“
A
n
e
n
s
e
m
b
l
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
-
b
a
s
e
d
a
p
p
r
o
a
c
h
t
o
p
r
e
d
i
c
t
c
e
rv
i
c
a
l
c
a
n
c
e
r
u
s
i
n
g
h
y
b
ri
d
fe
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
”
Ne
u
r
o
s
c
i
e
n
c
e
In
f
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
4
,
n
o
.
3
,
p
.
1
0
0
1
6
9
,
S
e
p
.
2
0
2
4
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
n
e
u
ri
.
2
0
2
4
.
1
0
0
1
6
9
.
[1
8
]
G
.
M
.
T
o
c
h
e
T
c
h
i
o
,
J
.
K
e
n
f
a
c
k
,
J
.
V
o
u
fo
,
Y
.
A
b
e
s
s
o
l
o
M
i
n
d
z
i
e
,
B.
F
o
u
e
d
j
o
u
N
j
o
y
a
,
a
n
d
S
.
S
.
O
u
ro
-
D
j
o
b
o
,
“
D
i
a
g
n
o
s
i
n
g
f
a
u
l
t
s
i
n
a
p
h
o
t
o
v
o
l
t
a
i
c
s
y
s
t
e
m
u
s
i
n
g
t
h
e
E
x
t
ra
T
re
e
s
e
n
s
e
m
b
l
e
a
l
g
o
ri
t
h
m
,
”
A
IM
S
E
n
e
r
g
y
,
v
o
l
.
1
2
,
n
o
.
4
,
p
p
.
7
2
7
-
7
5
0
,
2
0
2
4
,
d
o
i
:
1
0
.
3
9
3
4
/
e
n
e
r
g
y
.
2
0
2
4
0
3
4
.
[1
9
]
P
.
G
e
u
rt
s
,
D
.
E
r
n
s
t
,
a
n
d
L
.
W
e
h
e
n
k
e
l
,
“
E
x
t
r
e
m
e
l
y
ra
n
d
o
m
i
z
e
d
t
r
e
e
s
,
”
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
r
n
i
n
g
,
v
o
l
.
6
3
,
n
o
.
1
,
p
p
.
3
-
4
2
,
A
p
r.
2
0
0
6
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
0
7
/
s
10994
-
006
-
6226
-
1.
[2
0
]
M
.
Z
a
r
e
a
p
o
o
r
a
n
d
P
.
S
h
a
m
s
o
l
m
o
a
l
i
,
“
A
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
c
r
e
d
i
t
c
a
rd
fra
u
d
d
e
t
e
c
t
i
o
n
:
b
a
s
e
d
o
n
b
a
g
g
i
n
g
e
n
s
e
m
b
l
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r,
”
P
r
o
c
e
d
i
a
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
v
o
l
.
4
8
,
p
p
.
6
7
9
–
6
8
5
,
2
0
1
5
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
1
6
/
j
.
p
ro
c
s
.
2
0
1
5
.
0
4
.
2
0
1
.
[2
1
]
A
.
N
a
t
e
k
i
n
a
n
d
A
.
K
n
o
l
l
,
“
G
ra
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
m
a
c
h
i
n
e
s
,
a
t
u
t
o
ri
a
l
,
”
F
r
o
n
t
i
e
r
s
i
n
Ne
u
r
o
r
o
b
o
t
i
c
s
,
v
o
l
.
7
,
p
.
0
0
0
2
1
,
2
0
1
3
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
8
9
/
fn
b
o
t
.
2
0
1
3
.
0
0
0
2
1
.
[2
2
]
M
.
P
a
l
,
“
Ra
n
d
o
m
fo
re
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
fo
r
r
e
m
o
t
e
s
e
n
s
i
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
”
In
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
J
o
u
r
n
a
l
o
f
R
e
m
o
t
e
S
e
n
s
i
n
g
,
v
o
l
.
2
6
,
n
o
.
1
,
p
p
.
2
1
7
–
2
2
2
,
J
a
n
.
2
0
0
5
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
8
0
/
0
1
4
3
1
1
6
0
4
1
2
3
3
1
2
6
9
6
9
8
.
[2
3
]
R.
L
i
u
a
n
d
Y
.
D
o
n
g
,
“
F
a
u
l
t
d
i
a
g
n
o
s
i
s
o
f
j
o
i
n
t
l
e
s
s
t
ra
c
k
c
i
rc
u
i
t
b
a
s
e
d
o
n
R
e
l
i
e
f
F
-
C4
.
5
d
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
P
h
y
s
i
c
s
:
Co
n
f
e
r
e
n
c
e
S
e
r
i
e
s
,
v
o
l
.
2
3
8
3
,
n
o
.
1
,
p
.
0
1
2
0
4
7
,
D
e
c
.
2
0
2
2
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
8
8
/
1
7
4
2
-
6
5
9
6
/
2
3
8
3
/
1
/
0
1
2
0
4
7
.
[2
4
]
S
.
Ba
t
e
s
,
T
.
H
a
s
t
i
e
,
a
n
d
R
.
T
i
b
s
h
i
ra
n
i
,
“
Cr
o
s
s
-
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
:
w
h
a
t
d
o
e
s
i
t
e
s
t
i
m
a
t
e
a
n
d
h
o
w
w
e
l
l
d
o
e
s
i
t
d
o
i
t
?
,
”
J
o
u
r
n
a
l
o
f
t
h
e
A
m
e
r
i
c
a
n
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
A
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
,
v
o
l
.
1
1
9
,
n
o
.
5
4
6
,
p
p
.
1
4
3
4
-
1
4
4
5
,
A
p
r
.
2
0
2
4
,
d
o
i
:
1
0
.
1
0
8
0
/
0
1
6
2
1
4
5
9
.
2
0
2
3
.
2
1
9
7
6
8
6
.
[2
5
]
D
.
K
ra
j
n
c
e
t
a
l
.
,
“
A
u
t
o
m
a
t
e
d
d
a
t
a
p
r
e
p
a
ra
t
i
o
n
fo
r
i
n
v
i
v
o
t
u
m
o
r
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
w
i
t
h
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
,
”
F
r
o
n
t
i
e
r
s
i
n
O
n
c
o
l
o
g
y
,
v
o
l
.
1
2
,
O
c
t
.
2
0
2
2
,
d
o
i
:
1
0
.
3
3
8
9
/
f
o
n
c
.
2
0
2
2
.
1
0
1
7
9
1
1
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
N
o
r
e
d
d
i
n
e
K
az
i
t
an
i
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
de
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
f
r
o
m
t
h
e
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
o
f
A
bde
l
H
a
m
i
d
I
bn
B
a
di
s
,
M
o
s
t
a
g
a
ne
m
,
A
l
g
e
r
i
a
,
i
n
2
0
20.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
pur
s
ui
ng
a
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
a
t
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
b
è
s
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
S
i
d
i
-
B
e
l
a
bè
s
,
A
l
g
e
r
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nc
e
,
s
i
g
na
l
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
a
nd
e
m
be
dde
d
s
y
s
t
e
m
s
,
w
i
t
h
a
pa
r
t
i
c
ul
a
r
f
o
c
us
o
n
t
h
e
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
o
f
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
de
v
i
c
e
s
a
nd
r
e
a
l
-
t
i
m
e
da
t
a
a
na
l
y
s
i
s
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
nt
a
c
t
e
d
a
t
e
m
a
i
l
:
no
r
e
d
di
n
e
.
ka
z
i
t
a
n
i
@u
ni
v
-
s
b
a
.
dz
.
M
i
l
o
u
d
C
h
i
k
r
-
El
-
M
e
z
o
u
ar
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
pr
o
f
e
s
s
o
r
i
n
t
he
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
of
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
,
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
F
a
c
ul
t
y
,
a
t
t
h
e
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
be
s
,
S
i
di
B
e
l
A
bbe
s
,
i
n
A
l
g
e
r
i
a
,
w
he
r
e
he
h
a
s
be
e
n
t
e
a
c
hi
ng
s
i
nc
e
2003
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
D
i
pl
.
I
ng
.
a
nd
M
a
g
i
s
t
e
r
de
g
r
e
e
s
i
n
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
ng
i
n
e
e
r
i
ng
f
r
o
m
t
h
e
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
be
s
,
i
n
199
6
a
nd
1999
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
he
n
he
o
bt
a
i
ne
d
t
h
e
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
s
i
g
na
l
a
nd
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
und
e
r
j
o
i
n
t
s
upe
r
v
i
s
i
o
n,
f
r
o
m
t
h
e
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
bè
s
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
a
nd
f
r
o
m
t
h
e
I
ns
t
i
t
u
t
N
a
t
i
o
na
l
de
s
S
c
i
e
nc
e
s
A
ppl
i
qué
e
s
(
I
N
S
A
)
,
R
e
nne
s
,
F
r
a
nc
e
i
n
2
012
.
I
n
D
e
c
e
m
be
r
2
014
,
M
i
l
o
ud
C
hi
k
r
-
El
-
M
e
z
o
ua
r
ha
s
g
o
t
t
e
n
t
h
e
un
i
v
e
r
s
i
t
y
ha
bi
l
i
t
a
t
i
o
n
t
o
d
i
r
e
c
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
s
i
g
na
l
a
nd
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
do
m
a
i
n,
f
r
o
m
D
j
i
l
l
a
l
i
L
i
a
b
e
s
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
as
a
pa
r
t
o
f
t
he
“
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
N
e
t
w
o
r
ks
,
A
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
a
nd
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
”
L
a
bo
r
a
t
o
r
y
.
H
i
s
p
r
i
nc
i
pa
l
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
t
he
f
i
e
l
ds
o
f
di
g
i
t
a
l
s
i
g
na
l
a
nd
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
,
i
m
a
g
e
a
na
l
y
s
i
s
,
m
e
di
c
a
l
a
n
d
s
a
t
e
l
l
i
t
e
i
m
a
g
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
,
p
a
t
t
e
r
n
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
e
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
c
o
m
put
e
r
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
o
l
f
a
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
,
he
pa
r
t
i
c
i
p
a
t
e
s
i
n
t
he
na
t
i
o
na
l
pr
o
j
e
c
t
(
2
016
-
201
9)
o
n
t
h
e
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
no
s
e
f
o
r
m
e
d
i
c
a
l
d
i
a
g
no
s
i
s
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
nt
a
c
t
e
d
a
t
e
m
a
i
l
:
m
i
l
o
ud.
c
hi
kr
e
l
m
e
z
o
ua
r
@un
i
v
s
ba
.
dz
.
E
l
h
o
c
i
n
e
B
o
u
t
e
l
l
a
a
r
e
c
e
i
v
e
d
P
h.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
E
c
ol
e
N
a
t
i
o
na
l
e
S
u
pé
r
i
e
ur
e
d
’
i
nf
o
r
m
a
t
i
que
i
n
A
l
g
i
e
r
s
,
A
l
g
e
r
i
a
.
H
e
ha
s
b
e
e
n
w
o
r
ki
ng
a
s
a
r
e
s
e
a
r
c
h
a
s
s
o
c
i
a
t
e
w
i
t
h
C
e
n
t
r
e
de
D
é
v
e
l
o
ppe
m
e
nt
d
e
s
T
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
A
v
a
nc
é
e
s
s
i
nc
e
2
010
.
C
ur
r
e
n
t
l
y
he
ho
l
ds
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
po
s
t
do
c
t
o
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
he
r
a
t
C
e
n
t
r
e
de
D
é
v
e
l
o
ppe
m
e
n
t
de
s
T
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
A
v
a
nc
é
e
s
i
n
A
l
g
i
e
r
s
,
A
l
g
e
r
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
u
de
f
a
c
e
a
na
l
y
s
i
s
,
bi
o
m
e
t
r
i
c
s
a
nd
c
om
put
e
r
v
i
s
i
o
n
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
nt
a
c
t
e
d
a
t
e
m
a
i
l
:
e
.
bo
ut
e
l
l
a
a
@un
i
v
-
bo
um
e
r
de
s
.
dz
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.