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
.
4
,
De
c
e
m
b
e
r
20
26
,
pp.
1601~1613
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
15
i
4
.
pp
16
01
-
1613
1601
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
D
D
oS
at
t
ac
k
d
e
t
e
c
t
io
n
on
p
or
t
m
a
p
u
s
in
g
a
b
id
ir
e
c
t
io
n
al
r
e
c
u
r
r
e
n
t
n
e
u
r
al
n
e
t
w
or
k
m
e
t
h
od
Wis
n
u
Adi
P
u
t
r
a
1
,
De
r
is
S
t
iawan
1
,
2
,
Qu
r
h
an
u
l
Riz
q
ie
1
,
Nur
u
l
Af
i
f
ah
1
,
2
,
S
e
p
t
ian
i
Ku
s
u
m
a
Nin
gr
u
m
1
,
2
,
Rahm
at
B
u
d
iar
t
o
3
1
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
E
ngi
n
e
e
r
in
g
, F
a
c
ul
t
y
of
C
o
mput
e
r
S
c
ie
n
c
e
, U
ni
ve
r
s
it
a
s
S
r
iwi
ja
y
a
,
P
a
l
e
mba
ng
, I
nd
o
n
e
s
ia
2
C
o
mput
e
r
N
e
tw
o
r
k,
E
nt
e
r
pr
is
e
a
nd I
n
f
or
ma
ti
o
n S
e
c
u
r
it
y
R
e
s
e
a
r
c
h
G
r
o
up, Uni
ve
r
s
it
a
s
S
r
iwi
ja
y
a
, P
a
le
mba
ng
, I
nd
o
ne
s
ia
3
C
o
l
l
a
g
e
of
C
o
mput
in
g a
nd I
n
f
or
ma
ti
o
n, A
l
-
Ba
ha
U
ni
v
e
r
s
it
y
, A
la
qi
q
, S
a
udi
A
r
a
bi
a
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
pr
23,
2025
R
e
vi
s
e
d
J
u
n
20,
2026
A
c
c
e
pt
e
d
A
ug
28,
2026
Po
rt
m
ap
i
s
a
p
ro
t
o
co
l
u
s
e
d
i
n
U
n
i
x
a
n
d
L
i
n
u
x
o
p
e
rat
i
n
g
s
y
s
t
em
s
t
o
m
ap
p
o
rt
n
u
m
b
e
rs
t
o
t
h
ei
r
as
s
o
c
i
at
e
d
p
ro
g
ra
m
n
u
m
b
e
rs
.
I
n
a
d
i
s
t
ri
b
u
t
e
d
d
e
n
i
al
o
f
s
e
rv
i
ce
(D
D
o
S)
at
t
ac
k
o
n
p
o
rt
m
ap
,
at
t
ac
k
e
rs
w
i
l
l
e
x
p
l
o
i
t
a
w
e
a
k
n
e
s
s
i
n
t
h
i
s
p
ro
t
o
c
o
l
t
o
s
en
d
m
a
n
y
m
a
l
i
ci
o
u
s
o
r
m
an
i
p
u
l
at
i
v
e
s
e
r
v
e
r
-
r
u
n
n
i
n
g
p
o
rt
m
ap
re
q
u
e
s
t
s
D
u
e
t
o
t
h
e
c
o
n
n
ec
t
i
o
n
l
e
s
s
an
d
u
n
a
u
t
h
e
n
t
i
c
at
e
d
n
at
u
r
e
o
f
U
D
P,
t
h
e
p
o
rt
m
ap
s
e
rv
e
r
w
i
l
l
at
t
em
p
t
t
o
re
s
p
o
n
d
t
o
e
v
e
r
y
re
q
u
e
s
t
i
t
rece
i
v
e
s
.
H
o
w
ev
e
r,
at
t
ack
e
rs
o
ft
en
d
i
s
g
u
i
s
e
t
h
i
s
s
o
t
h
at
t
h
e
i
r
I
P
ad
d
r
e
s
s
i
s
h
i
d
d
en
o
r
s
p
o
o
fe
d
.
A
s
a
r
e
s
u
l
t
,
t
h
e
s
e
rv
e
r
w
i
l
l
at
t
em
p
t
t
o
r
e
p
l
y
t
o
r
e
q
u
e
s
t
s
t
o
a
s
p
o
o
fed
o
r
i
n
v
al
i
d
I
P
a
d
d
r
e
s
s
,
u
s
i
n
g
s
e
r
v
e
r
r
e
s
o
u
r
ce
s
an
d
c
au
s
i
n
g
a
d
e
n
i
al
o
f
s
e
rv
i
ce
fo
r
v
a
l
i
d
u
s
e
rs
.
A
D
D
o
S
at
t
ack
o
n
p
o
rt
m
ap
c
an
b
e
q
u
i
t
e
d
a
m
ag
i
n
g
.
Se
rv
i
ce
s
as
s
o
ci
at
ed
w
i
t
h
p
o
rt
m
ap
m
a
y
b
ec
o
me
u
n
re
s
p
o
n
s
i
v
e,
c
au
s
i
n
g
s
i
g
n
i
fi
c
an
t
d
o
w
n
t
i
me
fo
r
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
s
o
r
s
e
r
v
i
ce
s
t
h
at
re
l
y
o
n
t
h
e
p
ro
t
o
c
o
l
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
u
s
e
s
t
h
e
CSE
-
C
I
C
-
I
D
S
2
0
1
9
d
at
as
e
t
,
e
s
p
e
ci
al
l
y
t
h
e
D
D
o
S
at
t
ac
k
d
at
as
e
t
o
n
p
o
rt
m
ap
.
T
h
i
s
p
ap
e
r
al
s
o
em
p
l
o
y
s
t
h
e
c
o
rr
e
l
at
i
o
n
-
b
as
ed
f
e
at
u
r
e
s
e
l
ec
t
i
o
n
(CSF)
ap
p
ro
ach
t
o
e
x
t
rac
t
s
i
g
n
i
fi
c
a
n
t
ch
arac
t
e
r
i
s
t
i
c
s
fro
m
t
h
e
d
at
as
e
t
Bi
d
i
r
ec
t
i
o
n
al
RN
N
i
s
u
s
ed
t
o
d
e
t
ec
t
D
D
o
S
as
s
au
l
t
s
.
U
t
i
l
i
z
i
n
g
30%
t
e
s
t
i
n
g
d
at
a
an
d
7
0
%
t
rai
n
i
n
g
d
at
a,
t
h
e
Bi
d
i
r
ec
t
i
o
n
a
l
RN
N
ap
p
ro
ach
c
an
e
ff
ec
t
i
v
el
y
i
d
en
t
i
f
y
D
D
o
S
at
t
ac
k
s
o
n
p
o
rt
m
ap
.
A
ccu
racy
i
s
9
9
.
9
9
1
7
%
,
rec
al
l
i
s
9
9
.
9
9
1
7
%
,
s
p
ec
i
f
i
c
i
t
y
i
s
9
9
.
9
9
4
2
%
,
p
rec
i
s
i
o
n
i
s
9
9
.
9
9
4
%
,
F1
-
Sc
o
r
e
i
s
9
9
.
8
8
%
,
b
al
an
ced
a
cc
u
ra
cy
(BA
CC)
i
s
9
9
.
9
2
%
,
an
d
m
at
t
h
ew
s
c
o
rr
el
at
i
o
n
co
e
ffi
ci
e
n
t
(MCC)
i
s
9
9
.
9
8
%
.
B
y
me
r
g
i
n
g
t
h
e
CFS
f
e
at
u
r
e
s
e
l
ec
t
i
o
n
t
e
ch
n
i
q
u
e
w
i
t
h
t
h
e
B
i
d
i
r
ec
t
i
o
n
al
R
N
N
ar
ch
i
t
ec
t
u
r
e,
t
h
i
s
w
o
rk
m
ai
n
l
y
c
o
n
t
ri
b
u
t
e
s
t
o
c
r
e
at
i
n
g
a
m
o
r
e
a
cc
u
rat
e
an
d
e
f
fi
ci
e
n
t
D
D
o
S
at
t
ac
k
d
e
t
ec
t
i
o
n
me
t
h
o
d
.
W
i
t
h
t
h
i
s
me
t
h
o
d
,
t
h
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
p
ro
ces
s
c
an
b
e
c
arri
ed
o
u
t
fas
t
e
r
an
d
mo
r
e
p
r
ec
i
s
e
,
r
e
d
u
c
i
n
g
t
h
e
co
m
p
u
t
at
i
o
n
al
b
u
rd
en
w
i
t
h
o
u
t
s
ac
ri
fi
ci
n
g
d
e
t
ec
t
i
o
n
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
a
l
a
n
c
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
B
i
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
R
NN
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
-
ba
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
D
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
d
e
ni
a
l
o
f
s
e
r
vi
c
e
M
a
tt
h
e
ws
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
P
or
t
m
a
p
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
De
r
i
s
S
t
i
a
wa
n
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
Uni
ve
r
s
i
t
a
s
S
r
i
w
i
j
a
y
a
Oga
n
I
l
i
r
-
30662,
I
n
dr
a
l
a
y
a
,
P
a
l
e
m
ba
n
g,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
de
r
i
s
@
u
n
s
r
i
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
T
h
e
s
us
t
a
i
n
a
bil
i
t
y
o
f
d
i
g
i
t
a
li
z
a
t
i
o
n
r
e
f
e
r
s
t
o
a
l
o
n
g
-
t
e
r
m
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
t
h
a
t
r
e
qui
r
e
s
s
e
r
i
o
us
a
tt
e
n
t
i
o
n
t
o
s
e
c
ur
i
t
y
a
s
pe
c
t
s
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
a
mi
ds
t
th
e
i
nc
r
e
a
s
i
ng
ly
c
o
m
p
l
e
x
a
n
d
l
e
s
s
i
n
-
d
e
pt
h
e
x
pa
n
s
i
o
n
o
f
c
y
b
e
r
a
t
t
a
c
ks
.
T
o
s
t
r
e
n
gt
h
e
n
s
y
s
t
e
m
r
e
s
il
i
e
n
c
e
a
ga
i
ns
t
r
i
s
i
n
g
c
y
be
r
t
h
r
e
a
t
s
,
a
ke
y
c
ha
l
l
e
nge
i
n
pr
ot
e
c
t
i
n
g
m
o
de
r
n
d
i
g
i
t
a
l
e
c
o
s
y
s
t
e
m
s
,
s
t
r
a
t
e
gi
c
h
a
r
m
o
ni
z
a
t
i
o
n
o
f
d
i
g
i
t
a
l
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
w
i
t
h
r
e
s
i
li
e
n
t
c
y
b
e
r
-
phy
s
i
c
a
l
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
b
e
c
o
m
e
s
a
n
i
m
pe
r
a
t
i
ve
pr
i
o
r
i
t
y
.
P
r
o
a
c
t
i
v
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
a
da
pt
i
v
e
s
e
c
ur
i
t
y
f
r
a
m
e
wo
r
ks
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.
4
,
De
c
e
m
be
r
20
26
:
1601
-
1613
1602
s
t
r
o
n
g
n
e
t
wor
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
gua
r
a
n
t
e
e
s
s
us
t
a
i
n
a
bl
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
i
n
u
i
t
y
,
c
o
un
t
e
r
i
n
g
v
u
l
ne
r
a
bil
i
t
i
e
s
a
ggr
a
v
a
t
e
d
by
t
h
e
s
pr
e
a
d
o
f
c
o
m
p
l
e
x
c
y
be
r
a
t
t
a
c
k
s
i
n
to
da
y
's
l
i
nke
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
On
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
t
h
r
e
a
t
i
s
t
h
e
DD
o
S
a
tt
a
c
k,
whi
c
h
h
a
s
s
h
o
wn
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
t
r
e
n
d.
B
a
s
e
d
o
n
a
K
a
s
pe
r
s
k
y
L
a
b
r
e
po
r
t,
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
i
n
c
r
e
a
s
e
d
by
47.
87%
i
n
2022
[
1]
.
DD
o
S
i
s
a
n
e
w
t
y
pe
o
f
Do
S
a
tt
a
c
k
t
h
a
t
f
l
o
o
ds
s
e
r
v
e
r
r
e
s
o
u
r
c
e
s
s
uc
h
a
s
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
s
o
c
ke
t
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
u
n
a
v
a
il
a
bil
i
t
y
o
f
r
e
s
o
ur
c
e
s
to
l
e
g
i
t
im
a
t
e
us
e
r
s
,
a
s
we
ll
a
s
a
tt
a
c
ks
o
n
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
l
a
y
e
r
[
2]
.
T
hi
s
ph
e
n
o
m
e
n
o
n
i
s
i
nc
r
e
a
s
i
ng
ly
do
m
i
na
n
t
i
n
t
h
e
I
P
v
4
pr
oto
c
o
l
,
w
i
t
h
e
x
p
l
o
i
t
a
t
i
o
n
o
f
I
n
t
e
r
n
e
t
s
e
r
vi
c
e
pr
o
vi
de
r
s
(
I
S
P
s
)
a
n
d
da
t
a
c
e
n
t
e
r
o
pe
r
a
to
r
s
.
T
h
e
a
tt
a
c
k
t
r
a
f
f
i
c
pa
t
ter
n
t
h
a
t
r
e
s
e
m
bl
e
s
a
l
e
g
i
t
i
m
a
t
e
c
l
i
e
n
t
m
a
ke
s
i
t
s
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
h
a
ll
e
n
ge
.
O
n
e
m
e
t
h
o
d
us
e
d
to
de
t
e
c
t
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
o
n
c
e
r
t
a
i
n
pr
oto
c
o
l
s
s
uc
h
a
s
P
o
r
t
m
a
p
i
s
a
m
e
t
h
o
d
b
a
s
e
d
o
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
[
3]
.
I
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
DD
oS
a
tt
a
c
k
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
c
a
n
be
c
l
a
s
s
if
i
e
d
i
n
t
o
t
h
r
e
e
m
a
i
n
met
h
o
ds
,
i
.
e
.
,
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
,
s
i
g
n
a
t
ur
e
-
dr
i
v
e
n
d
e
t
e
c
t
i
o
n
,
a
n
d
be
h
a
vi
o
r
-
b
a
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
,
whi
c
h
a
r
e
t
w
o
c
omm
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
C
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
t
e
c
hni
que
s
o
f
t
e
n
a
s
s
e
s
s
n
e
t
wo
r
k
tr
a
f
f
i
c
qua
n
t
i
t
y
by
c
o
m
pa
r
i
ng
i
t
to
a
p
r
e
de
f
i
ne
d
b
a
s
e
li
ne
.
S
i
g
n
a
t
ur
e
-
b
a
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
do
n
e
by
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
t
r
a
f
f
i
c
pa
t
t
e
r
n
s
w
i
t
h
s
i
g
n
a
t
ur
e
s
i
n
a
da
t
a
ba
s
e
,
w
h
e
r
e
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
s
f
r
o
m
pr
e
vi
o
u
s
ly
r
e
c
o
r
de
d
pa
tt
e
r
n
s
i
n
d
i
c
a
t
e
s
us
p
i
c
i
o
us
t
r
a
f
f
i
c
.
L
a
s
t
l
y
,
a
n
o
m
a
ly
-
dr
i
ve
n
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
o
pe
r
a
te
by
a
n
a
ly
z
i
ng
t
y
p
i
c
a
l
ne
t
wor
k
a
c
t
i
vi
t
y
o
v
e
r
a
s
pe
c
i
f
i
e
d
t
i
m
e
f
r
a
m
e
t
o
c
r
e
a
t
e
a
s
t
a
n
d
a
r
d
b
e
ha
vi
o
r
a
l
m
o
de
l
.
Any
de
vi
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
hi
s
m
o
de
l
i
s
f
l
a
gge
d
a
s
i
r
r
e
gu
l
a
r
a
c
t
i
vi
t
y
,
w
hi
c
h
m
a
y
s
i
g
ni
f
y
a
po
t
e
n
t
i
a
l
s
e
c
ur
i
t
y
b
r
e
a
c
h
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
i
s
v
e
r
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
un
k
n
o
wn
a
tt
a
c
ks
,
whi
c
h
do
n
ot
h
a
v
e
a
c
or
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
s
i
g
n
a
t
ur
e
[
4]
.
L
i
t
e
r
a
t
ur
e
s
t
udi
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
to
i
nve
s
t
i
g
a
t
e
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
i
nc
r
e
a
s
i
ng
l
y
c
o
m
p
l
e
x
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
.
A
l
o
n
gs
i
de
t
h
e
s
e
a
dv
a
nc
e
m
e
n
t
s
,
s
e
v
e
r
a
l
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
j
e
c
t
s
h
a
ve
i
nc
l
ude
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
to
i
nc
r
e
a
s
e
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
m
i
t
i
ga
t
i
o
n
.
C
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
t
h
e
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d,
e
xi
s
t
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
ks
c
a
n
b
e
c
a
t
e
go
r
i
z
e
d
i
n
t
o
t
h
r
e
e
m
a
i
n
a
s
p
e
c
t
s
,
n
a
m
e
ly
t
h
e
us
e
o
f
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
o
i
m
pr
o
v
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
,
a
n
d
t
h
e
c
r
e
a
t
i
o
n
o
f
pr
o
t
e
c
t
i
o
n
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
b
u
il
t
o
n
c
o
n
t
e
m
po
r
a
r
y
n
e
t
wo
r
k
to
p
o
l
o
g
i
e
s
s
uc
h
a
s
s
o
f
t
wa
r
e
-
de
f
i
ne
d
n
e
t
wo
r
ks
(
S
DN
)
.
H
y
b
r
i
d
m
o
de
l
a
ppr
o
a
c
h
e
s
t
h
a
t
c
o
m
bi
ne
m
o
r
e
t
h
a
n
o
n
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
h
a
v
e
b
e
e
n
s
h
o
wn
t
o
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pr
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
DD
o
S
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
.
Al
g
h
a
z
z
a
w
i
e
t
al.
[
5]
s
ugge
s
t
e
d
a
hy
b
r
i
d
C
NN
-
B
i
L
S
T
M
m
o
de
l
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
c
hi
-
s
qua
r
e
t
e
s
t
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
n
t
h
e
C
I
C
-
DD
o
S
2019
da
t
a
s
e
t
s
h
o
we
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
94
.
52%
.
Am
a
i
z
u
e
t
al.
[
6
]
c
r
e
a
t
e
d
a
c
o
m
pa
r
a
bl
e
m
e
t
h
o
d
w
i
t
h
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
by
c
o
m
bi
n
i
ng
two
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
DN
N)
m
o
de
l
s
.
T
h
e
two
DN
N
m
o
de
l
s
v
a
r
y
pr
i
m
a
r
il
y
i
n
h
o
w
s
e
que
n
t
i
a
l
dr
o
po
u
t
l
a
y
e
r
s
a
r
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
i
n
e
a
c
h
m
o
de
l
.
T
h
e
e
va
l
ua
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
we
d
t
h
a
t
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
s
uc
c
e
s
s
f
u
ll
y
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
66%
.
C
i
l
e
t
al.
[
7]
c
r
e
a
t
e
d
a
f
e
e
d
f
o
r
wa
r
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
(
F
NN
)
wi
t
h
s
o
f
t
m
a
x
a
n
d
s
i
g
m
o
i
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
t
h
r
e
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
s
.
T
h
e
C
I
C
DD
o
S
2019
da
t
a
s
e
t
wa
s
us
e
d
to
t
e
s
t
t
h
e
m
o
de
l
,
a
n
d
i
t
pr
o
duc
e
d
a
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
9%
a
n
d
a
n
a
tt
a
c
k
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
95%
.
S
hi
e
h
e
t
al.
[
8]
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
y
s
ugg
e
s
t
e
d
a
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
a
ppr
o
a
c
h
t
h
a
t
us
e
s
t
h
e
Ga
us
s
i
a
n
mi
x
t
ur
e
m
o
de
l
(
GM
M
)
a
n
d
B
i
-
L
S
T
M
to
i
de
n
t
i
f
y
a
n
d
c
a
t
e
go
r
i
z
e
v
a
r
i
o
us
DD
o
S
a
tt
a
c
k
t
y
pe
s
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
us
e
s
GM
M
to
f
i
nd
n
o
v
e
l
i
ns
t
a
nc
e
s
t
h
a
t
a
r
e
n'
t
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
n
d
B
i
-
L
S
T
M
to
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
e
b
e
t
we
e
n
m
a
l
i
c
i
o
us
a
n
d
ge
n
u
i
ne
t
r
a
f
f
i
c
.
T
h
e
hy
b
r
i
d
B
i
-
L
S
T
M
-
GM
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
c
hi
e
v
e
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
s
c
o
r
e
s
o
v
e
r
94%
,
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
s
t
r
o
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
t
e
s
t
s
us
e
C
I
C
-
I
DS2017
a
n
d
C
I
C
-
DD
oS
2019
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
.
R
a
t
h
e
r
t
h
a
n
im
pr
o
v
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
,
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
f
o
c
us
s
o
n
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
to
i
n
c
r
e
a
s
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
e
f
f
i
c
ien
c
y
.
F
o
u
l
a
d
i
e
t
al.
[
9]
s
ugge
s
t
e
d
a
n
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
t
h
a
t
us
e
s
c
o
n
t
i
n
uo
us
wa
v
e
l
e
t
t
r
a
n
s
f
o
r
m
(
C
W
T
)
to
i
de
n
t
i
f
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
DD
o
S
a
s
s
a
u
l
t
s
i
n
a
n
S
DN
c
o
n
t
e
x
t
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
s
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
a
s
i
nput
f
o
r
t
h
e
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
C
NN
)
s
o
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
i
s
n
o
t
o
nl
y
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
i
n
de
tec
t
i
n
g
a
tt
a
c
ks
s
uc
h
a
s
DN
S
a
m
p
li
f
i
c
a
t
i
o
n
,
n
e
t
wo
r
k
t
i
m
e
pr
oto
c
o
l
(
NT
P
)
,
a
n
d
T
C
P
-
S
YN
f
l
o
o
d
i
n
g,
b
ut
a
l
s
o
m
o
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
c
o
s
t
-
e
f
f
e
c
t
i
v
e
.
M
e
a
n
w
hil
e
,
W
e
i
e
t
al.
[
10]
pr
o
p
o
s
e
d
a
hy
b
r
i
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
,
a
ut
o
e
n
c
o
de
r
m
u
l
t
i
-
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(
A
E
-
M
L
P
)
t
h
a
t
n
ot
o
nl
y
de
t
e
c
t
s
b
ut
a
l
s
o
c
l
a
s
s
if
i
e
s
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
i
n
r
e
a
l
-
t
i
m
e
.
T
his
m
o
de
l
l
e
v
e
r
a
ge
s
A
ut
o
e
n
c
o
de
r
to
e
x
t
r
a
c
t
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
nt
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
a
l
a
r
ge
-
s
c
a
l
e
D
Do
S
a
tt
a
c
k
da
t
a
s
e
t
.
F
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
s
ut
i
li
z
e
d
f
o
r
i
m
pr
o
vi
ng
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
whil
e
r
e
duc
i
ng
e
x
e
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
.
A
E
-
M
L
P
c
a
n
he
l
p
c
y
b
e
r
s
e
c
ur
i
t
y
pr
o
f
e
s
s
i
o
n
a
l
s
de
s
i
g
n
m
o
r
e
o
p
t
i
m
a
l
mi
t
i
ga
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
b
e
f
o
r
e
a
tt
a
c
ks
c
a
us
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
i
m
pa
c
t
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
wa
s
t
e
s
t
e
d
o
n
t
h
e
C
I
C
DD
oS
2019
da
t
a
s
e
t
,
whi
c
h
i
nc
l
ud
e
s
5
t
y
pe
s
o
f
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
(
L
DA
P
,
M
S
S
QL
,
Ne
t
B
I
OS
,
S
YN
,
a
n
d
UD
P
)
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
we
d
t
h
a
t
t
hi
s
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
s
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
o
v
e
r
98%
.
Z
h
o
u
e
t
al
.
[
11
]
s
ugge
s
t
e
d
a
DD
o
S
a
tt
a
c
k
f
l
o
w
s
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(
S
AF
E
)
s
y
s
t
e
m
t
h
a
t
i
s
i
n
t
e
n
de
d
to
i
de
n
t
i
f
y
DD
o
S
a
tt
a
c
k
f
l
o
ws
i
n
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
m
a
nn
e
r
.
S
A
F
E
m
a
y
gr
e
a
t
l
y
c
ut
d
o
wn
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
w
hil
e
i
nc
r
e
a
s
i
ng
a
t
t
a
c
k
c
a
t
e
g
o
r
i
z
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
hi
s
m
o
de
l
's
pr
im
a
r
y
b
e
ne
f
i
t
i
s
t
h
a
t
i
t
pr
e
s
e
r
v
e
s
us
e
r
pr
i
v
a
c
y
by
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
f
e
a
t
ur
e
s
w
i
t
h
o
ut
de
p
e
n
d
i
ng
o
n
pa
y
l
o
a
d
e
xa
m
i
na
t
i
o
n
.
B
o
t
h
c
o
n
ve
n
t
i
o
n
a
l
DD
o
S
a
s
s
a
u
l
t
s
a
n
d
a
tt
a
c
ks
c
o
m
i
n
g
f
r
o
m
i
n
t
e
r
n
e
t
o
f
t
hi
n
gs
(
I
o
T
)
de
vi
c
e
s
m
a
y
b
e
de
t
e
c
t
e
d
us
i
n
g
t
hi
s
t
e
c
hni
que
.
S
e
v
e
r
a
l
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
de
v
e
l
o
pe
d
de
f
e
ns
e
s
y
s
t
e
m
s
a
ga
i
ns
t
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
by
ut
i
l
i
z
i
ng
S
DN
,
whi
c
h
ha
s
e
m
e
r
ge
d
a
s
a
hi
g
h
-
l
e
v
e
l
,
c
e
n
t
r
a
l
i
z
e
d
n
e
t
wo
r
k
pa
r
a
d
i
g
m
.
S
DN
e
n
a
bl
e
s
m
o
r
e
a
da
pt
i
v
e
n
e
t
wo
r
k
m
a
na
g
e
men
t
,
t
h
us
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
DD
oS
att
ac
k
de
tec
ti
on
on
por
tmap
us
ing
a
bidi
r
e
c
t
ional
r
e
c
ur
r
e
nt
ne
ur
al
ne
t
w
o
r
k
s
…
(
W
is
nu
A
di
P
utr
a
)
1603
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
ha
n
d
l
i
ng
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
t
h
r
o
ugh
a
c
e
n
t
r
a
l
i
z
e
d
c
o
n
t
r
o
l
-
b
a
s
e
d
a
ppr
oa
c
h
a
n
d
n
e
t
wo
r
k
a
u
to
m
a
t
i
o
n
.
As
s
i
s
e
t
al.
[
12]
s
ugge
s
t
e
d
a
DD
o
S
a
tt
a
c
k
a
n
d
i
n
t
r
us
i
o
n
pr
o
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
t
h
a
t
c
o
m
bi
ne
s
I
P
f
l
o
w
a
na
l
y
s
i
s
a
n
d
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
(
GR
U)
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
t
h
a
t
h
a
s
b
e
e
n
do
n
e
,
t
h
e
s
y
s
t
e
m
pr
o
duc
e
s
99.
94
%
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
DD
o
S
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
97.
09%
f
o
r
i
n
t
r
us
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
.
Va
r
gh
e
s
e
a
n
d
M
u
ni
y
a
l
[
13]
pr
o
p
o
s
e
d
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
c
a
l
l
e
d
DD
o
S
De
t
e
c
t
i
o
n
(
D3)
,
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
o
m
a
ly
d
e
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
a
s
a
v
i
r
t
u
a
l
n
e
t
wo
r
k
f
u
n
c
t
i
o
n
(
VN
F
)
us
i
n
g
o
pe
n
s
o
ur
c
e
da
t
a
pl
a
ne
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
k
i
t
(
DPDK
)
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
s
ho
we
d
t
h
a
t
D3
i
m
pr
o
v
e
s
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
t
h
e
I
DS
.
Al
m
i
a
ni
e
t
al.
[
14]
s
ugge
s
t
e
d
a
K
a
l
m
a
n
b
a
c
kpr
o
pa
ga
t
i
o
n
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
-
b
a
s
e
d
DD
o
S
i
n
t
r
us
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
.
T
o
s
h
o
w
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
t
h
e
s
o
l
u
t
i
o
n
i
n
t
e
r
m
s
o
f
i
n
t
r
us
i
o
n
de
t
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
f
r
a
m
e
w
o
r
k
wa
s
v
a
li
da
t
e
d
us
i
n
g
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
s
im
u
l
a
t
i
o
n
s
c
o
n
du
c
t
e
d
o
v
e
r
t
h
e
C
I
C
DD
oS
2019
da
t
a
s
e
t
.
W
i
t
h
a
n
a
v
e
r
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
94%
a
n
d
a
f
a
l
s
e
a
l
a
r
m
r
a
t
e
o
f
0.
0952,
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
s
o
l
ut
i
o
n
a
l
s
o
a
c
hi
e
ve
d
de
t
e
c
t
i
o
n
r
a
t
e
s
a
n
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
97.
49%
a
n
d
91.
22%
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
I
n
ke
e
p
i
ng
w
i
t
h
t
h
e
s
t
r
a
t
e
gy
put
f
o
r
wa
r
d
by
Yo
us
uf
a
n
d
M
i
r
,
t
h
e
t
e
c
hni
que
i
s
f
o
c
u
s
e
d
o
n
i
de
n
t
i
f
yi
ng
DD
o
S
a
s
s
a
u
l
t
s
i
n
I
o
T
c
o
n
t
e
x
t
s
.
De
t
e
c
t
i
n
g
a
t
t
a
c
k
u
s
i
n
g
li
v
e
c
a
pt
ur
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
DA
L
C
NN
)
,
a
n
o
v
e
l
wa
y
t
o
de
v
e
l
o
p
i
n
g
a
s
e
c
ur
i
t
y
s
y
s
t
e
m
b
a
s
e
d
o
n
a
da
pt
i
v
e
a
nd
d
i
s
t
r
i
b
ut
e
d
n
e
t
w
o
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
m
a
ke
s
us
e
o
f
t
h
e
Ope
n
Da
y
L
i
g
h
t
pl
a
t
f
o
r
m
,
S
DN
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
i
de
a
o
f
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
[
15
]
.
T
h
e
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
a
m
a
l
ga
m
a
t
e
s
B
R
N
N,
C
F
S
,
a
n
d
S
M
OT
E
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
t
a
i
l
o
r
e
d
f
o
r
P
o
r
t
m
a
p
-
s
pe
c
i
f
i
c
DD
o
S
de
t
e
c
t
i
o
n
.
I
t
a
de
p
t
l
y
c
a
pt
ur
e
s
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
a
n
d
m
i
t
i
g
a
t
e
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
,
c
h
a
l
l
e
nge
s
o
f
t
e
n
o
v
e
r
l
o
o
ke
d
by
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
uni
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
m
o
de
l
s
li
ke
GR
U
o
r
r
e
s
o
ur
c
e
-
i
n
t
e
n
s
i
ve
C
N
N
-
b
a
s
e
d
hy
br
i
ds
.
Our
m
e
t
h
o
d
u
t
i
li
z
e
s
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
(
C
F
S
)
to
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
n
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
,
t
h
e
r
e
by
r
e
duc
i
n
g
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
t
i
m
e
whil
e
m
a
i
n
t
a
i
ni
ng
hi
g
h
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
.
T
hi
s
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
e
n
s
ur
e
s
a
n
o
p
t
i
m
a
l
b
a
l
a
n
c
e
b
e
t
we
e
n
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
a
n
d
hi
g
h
de
t
e
c
t
i
o
n
r
a
t
e
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
d
e
s
i
g
n
e
d
f
o
r
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
s
i
g
na
t
ur
e
s
o
f
P
or
t
m
a
p
t
r
a
f
f
i
c
.
T
hi
s
do
c
um
e
n
t
i
s
f
o
r
m
a
tt
e
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
S
e
c
t
i
o
n
2
pr
o
vi
de
s
a
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
t
h
e
too
l
s
a
n
d
m
e
t
h
o
ds
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
r
e
m
a
r
ks
r
e
l
a
t
e
d
to
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
ly
s
is
o
f
t
h
e
r
e
c
o
m
m
e
n
de
d
m
e
t
h
o
d
a
r
e
i
n
c
l
ude
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
3
.
S
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
t
a
i
ns
c
o
n
c
l
us
i
o
ns
a
n
d
r
e
c
o
m
men
da
t
i
o
ns
f
o
r
m
o
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
.
2.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
All
t
hi
ngs
c
o
n
s
i
de
r
e
d,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
a
ppr
o
a
c
h
us
e
d
to
c
o
n
s
t
r
uc
t
t
hi
s
pa
pe
r
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
e
s
a
we
l
l
-
de
f
i
ne
d
fr
a
m
e
wo
r
k
a
t
e
v
e
r
y
t
ur
n
.
T
h
e
s
t
r
a
t
e
gy
,
whi
c
h
i
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
1,
s
t
a
r
t
s
wi
t
h
a
s
t
ud
y
o
f
c
ur
r
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
b
e
f
o
r
e
pr
e
pa
r
i
n
g
da
t
a
us
i
n
g
t
h
e
C
I
C
-
I
DS
-
2019
da
t
a
s
e
t
[
16]
.
Da
t
a
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
via
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
o
n
c
o
m
e
s
n
e
x
t
,
f
o
l
l
o
we
d
by
t
e
s
t
i
n
g,
r
e
s
u
l
t
a
n
a
ly
s
i
s
,
a
n
d
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
dr
a
f
t
i
n
g.
Li
t
e
r
a
t
u
r
r
e
v
i
e
w
D
a
t
a
s
e
t
P
r
e
p
a
r
a
t
i
o
n
F
e
a
t
u
r
e
Ex
t
r
a
c
t
i
o
n
V
a
l
i
d
a
t
i
o
n
B
R
N
N
A
n
a
l
y
s
i
s
C
o
n
c
l
u
s
i
o
n
Y
e
s
No
S
e
l
e
c
t
i
o
n
F
i
t
u
r
u
s
e
C
S
F
F
i
gur
e
1.
R
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d
2.
1.
Dat
as
e
t
p
r
e
p
a
r
at
ion
I
n
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
t
h
e
w
o
r
kf
l
o
w
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
DD
oS
a
tt
a
c
ks
t
a
r
ge
t
i
n
g
P
o
r
t
m
a
p
i
ni
t
i
a
t
e
s
wi
t
h
a
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
ph
a
s
e
,
a
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
a
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
(
B
R
NN
)
i
s
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
to
i
de
n
t
i
f
y
DD
o
S
a
n
o
m
a
li
e
s
,
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
pr
e
de
f
i
ne
d
f
e
a
t
ur
e
s
e
t
s
e
x
t
r
a
c
t
e
d
du
r
i
n
g
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
to
t
r
a
i
n
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
.
S
ub
s
e
qu
e
n
t
to
m
o
de
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
,
a
r
i
go
r
o
us
v
a
l
i
da
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
s
c
o
n
duc
t
e
d
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
m
o
de
l
's
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
c
o
ns
i
s
t
e
nc
y
a
n
d
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
T
hi
s
p
h
a
s
e
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
a
d
iagn
o
s
t
i
c
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
v
a
li
da
t
i
o
n
o
ut
c
o
m
e
s
,
t
h
e
pur
po
s
e
o
f
w
hi
c
h
i
s
t
wo
f
o
l
d:
f
i
r
s
t
,
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
k,
a
n
d
s
e
c
o
n
d,
to
de
r
i
v
e
a
c
t
i
o
n
a
bl
e
c
o
n
c
l
us
i
o
ns
f
r
o
m
t
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
f
i
nd
i
ng
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.
4
,
De
c
e
m
be
r
20
26
:
1601
-
1613
1604
F
i
gur
e
2
.
Da
t
a
s
e
t
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
2.
2.
F
e
at
u
r
e
e
x
t
r
ac
t
ion
T
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
p
h
a
s
e
c
o
ns
i
s
t
s
o
f
t
wo
s
e
qu
e
n
t
i
a
l
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
c
a
l
s
t
e
ps
:
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
f
o
l
l
o
we
d
by
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
Dur
i
n
g
t
h
e
i
n
i
t
i
a
l
s
t
e
p,
t
h
e
C
I
C
F
l
o
w
m
e
t
e
r
V3
too
l
i
s
e
m
p
lo
y
e
d
t
o
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
e
x
t
r
a
c
t
n
e
t
wor
k
tr
a
f
f
i
c
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
ge
n
e
r
a
t
e
s
a
s
t
r
uc
t
ur
e
d
da
t
a
s
e
t
i
n
.
c
s
v
f
o
r
m
a
t
,
wh
e
r
e
t
h
e
e
x
t
r
a
c
t
e
d
a
tt
r
i
b
ut
e
s
a
r
e
o
r
ga
ni
z
e
d
i
n
t
o
di
s
t
i
n
c
t
f
e
a
t
ur
e
c
a
t
e
gor
i
e
s
.
S
ub
s
e
que
n
t
l
y
,
t
he
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
p
h
a
s
e
i
s
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
to
r
e
f
i
ne
t
h
e
da
t
a
s
e
t
b
y
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
a
n
d
r
e
t
a
i
ni
n
g
t
h
e
m
o
s
t
di
s
c
r
i
mi
na
t
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
s
,
t
h
e
r
e
by
o
pt
i
m
i
z
i
ng
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
a
n
d
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
2.
3.
CSF
I
n
pr
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
[
17]
,
a
hi
g
h
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
va
l
u
e
i
n
a
f
e
a
t
ur
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
i
s
hi
g
hly
r
e
l
e
v
a
n
t
.
T
h
e
C
S
F
m
e
t
h
o
d
[
11]
,
[
18]
wi
t
h
t
h
e
a
im
o
f
r
e
duc
i
ng
us
e
l
e
s
s
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
i
nv
o
l
v
i
ng
po
r
t
m
a
ps
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
I
t
i
s
a
n
t
i
c
i
p
a
t
e
d
t
h
a
t
t
hi
s
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
wo
ul
d
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
m
o
de
l
's
a
bil
i
t
y
t
o
i
de
n
t
i
f
y
po
r
t
m
a
p
-
b
a
s
e
d
DD
o
S
a
s
s
a
u
l
t
s
.
C
S
F
i
s
a
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
wh
e
r
e
f
e
a
tur
e
s
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
by
l
o
o
ki
n
g
a
t
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
v
a
l
ue
f
o
r
e
a
c
h
f
e
a
t
ur
e
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
o
f
a
s
u
b
s
e
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
C
F
S
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d
us
i
ng
(
1)
.
=
√
(
+
)
(
−
1
)
(3
)
w
h
e
r
e
,
i
s
t
h
e
h
e
ur
i
s
t
i
c
“
m
e
r
i
t
”
o
f
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
ub
s
e
t
S
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
,
K
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
,
i
s
t
h
e
m
e
a
n
o
f
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
c
l
a
s
s
e
s
(
∈
)
,
a
n
d
i
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
i
n
t
e
r
-
c
or
r
e
l
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
.
Af
t
e
r
da
t
a
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
us
i
ng
C
I
C
f
lo
wm
e
t
e
r
,
83
f
e
a
t
ur
e
s
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d,
t
h
e
n
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
wa
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
us
i
n
g
t
h
e
C
S
F
m
e
t
h
o
d
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
we
r
e
r
e
duc
e
d
f
r
o
m
83
f
e
a
t
ur
e
s
to
38
b
e
s
t
f
e
a
t
ur
e
s
whi
c
h
c
a
n
b
e
s
e
e
n
i
n
T
a
bl
e
1.
I
n
F
i
gur
e
3
t
hi
r
t
y
-
e
i
g
h
t
f
e
a
t
ur
e
s
we
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d,
c
o
m
pr
i
s
i
ng
186,
960
a
tt
a
c
k
da
t
a
po
i
n
t
s
a
n
d
4,
734
b
e
ni
g
n
da
t
a
p
o
i
n
t
s
.
F
i
gur
e
3(
a
)
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
hi
s
r
a
w
da
t
a
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
a
pr
o
n
o
un
c
e
d
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
.
T
o
m
i
t
i
ga
t
e
t
h
e
bi
a
s
a
n
d
e
nh
a
nc
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
B
R
NN
c
a
us
e
d
by
s
uc
h
a
n
im
ba
l
a
n
c
e
,
w
e
e
m
p
l
o
y
e
d
t
h
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
m
i
n
or
i
t
y
o
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
n
g
te
c
h
ni
que
(
S
M
O
T
E
)
to
e
q
u
i
l
i
b
r
a
te
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
.
F
i
gu
r
e
3
(
b
)
il
l
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
r
e
s
ul
t
a
n
t
b
a
l
a
n
c
e
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
wh
e
r
e
i
n
t
h
e
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
ha
s
b
e
e
n
o
v
e
r
s
a
m
p
l
e
d
to
c
or
r
e
s
po
n
d
wi
t
h
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
.
T
a
bl
e
1.
F
e
a
t
ur
e
r
e
s
u
l
t
s
f
r
o
m
t
h
e
C
S
F
pr
o
c
e
s
s
#
A
tt
r
ib
ut
e
#
A
tt
r
ib
ut
e
#
A
tt
r
ib
ut
e
1
S
o
u
r
c
e
P
or
t
13
F
lo
w
I
A
T
M
in
26
C
W
E
F
la
g C
o
unt
2
D
e
s
ti
na
ti
o
n
P
o
r
t
14
F
w
d I
A
T
T
o
ta
l
27
D
o
w
n/
U
p R
a
ti
o
3
P
r
o
t
o
c
ol
15
F
w
d I
A
T
M
in
28
I
ni
t_
W
in
_b
y
te
s
_
f
o
r
w
a
r
d
4
F
lo
w
D
ur
a
ti
o
n
16
B
w
d I
A
T
T
ot
a
l
29
I
ni
t_
W
in
_b
y
te
s
_ba
c
kw
a
r
d
5
T
ot
a
l
F
w
d P
a
c
k
e
ts
17
B
w
d I
A
T
M
in
30
a
c
t_
da
ta
_pkt
_
f
w
d
6
T
ot
a
l
L
e
ngt
h
of
F
w
d P
a
c
k
e
ts
18
F
w
d P
S
H
F
la
gs
31
mi
n_s
e
g_s
iz
e
_
f
o
r
w
a
r
d
7
T
ot
a
l
L
e
ngt
h
of
B
w
d P
a
c
k
e
ts
19
F
w
d H
e
a
de
r
L
e
ngt
h
32
A
c
ti
ve
M
e
a
n
8
F
w
d P
a
c
k
e
t
L
e
ngt
h M
in
20
F
w
d P
a
c
k
e
ts
/s
33
A
c
ti
ve
S
td
9
F
w
d P
a
c
k
e
t
L
e
ngt
h S
td
21
B
w
d P
a
c
k
e
ts
/s
34
A
c
ti
ve
M
in
10
B
w
d P
a
c
k
e
t
L
e
ngt
h M
in
22
M
a
x
P
a
c
k
e
t
L
e
ngt
h
35
I
dl
e
M
e
a
n
11
B
w
d P
a
c
k
e
t
L
e
ngt
h
S
td
23
S
Y
N
F
la
g C
o
unt
36
I
dl
e
S
td
12
F
lo
w
B
y
t
e
s
/s
24
A
C
K
F
la
g C
o
unt
37
I
nbo
und
25
U
R
G
F
la
g C
o
unt
38
L
a
b
e
l
2.
4.
B
id
ir
e
c
t
ion
al
RN
N
T
h
e
B
R
NN
i
s
a
n
a
dv
a
n
c
e
d
f
o
r
m
o
f
uni
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
r
e
c
u
r
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
R
NN
)
.
T
h
e
R
NN
us
ua
l
ly
o
nly
f
o
c
us
e
s
o
n
t
h
e
pr
e
vi
o
us
c
o
n
t
e
x
t
,
wh
e
r
e
a
s
B
R
NN
f
o
c
us
e
s
o
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
b
e
f
o
r
e
a
n
d
a
f
t
e
r
,
s
o
i
t
R
a
w
D
a
t
a
F
e
a
t
u
r
e
Ex
t
r
a
c
t
i
o
n
U
s
i
n
g
C
I
C
F
l
o
w
m
e
t
e
r
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
(
C
F
S
)
D
a
t
a
s
e
t
S
m
o
t
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
DD
oS
att
ac
k
de
tec
ti
on
on
por
tmap
us
ing
a
bidi
r
e
c
t
ional
r
e
c
ur
r
e
nt
ne
ur
al
ne
t
w
o
r
k
s
…
(
W
is
nu
A
di
P
utr
a
)
1605
c
a
n
us
e
m
o
r
e
o
r
m
o
r
e
di
v
e
r
s
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
to
m
a
ke
a
p
r
e
di
c
t
i
o
n
[
19]
,
a
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
d
i
a
gr
a
m
i
n
F
i
gur
e
4.
F
o
r
m
a
l
ly
,
m
u
l
t
i
p
ly
t
h
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
n
by
∅
f
o
r
e
a
c
h
t
i
m
e
s
t
e
p
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
by
t
.
I
n
t
hi
s
c
a
s
e
,
t
h
e
m
i
n
i
-
ba
t
c
h
i
n
put
is
∈
×
,
wh
e
r
e
n
i
s
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
s
a
m
p
l
e
s
a
n
d
d
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
i
nput
s
i
n
e
a
c
h
s
a
m
p
l
e
.
∈
×
a
n
d
⃐
∈
×
,
a
n
d
w
h
e
r
e
h
i
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
hi
dde
n
u
ni
t
s
,
a
r
e
t
h
e
f
o
r
wa
r
d
a
n
d
ba
c
kwa
r
d
hi
dde
n
s
t
a
t
e
s
f
o
r
t
hi
s
t
i
m
e
s
t
e
p
i
n
t
h
e
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
(
a
)
(
b
)
F
i
gur
e
3.
S
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
38
f
e
a
t
ur
e
s
f
o
r
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
(
a
)
un
ba
l
a
n
c
e
d
o
b
t
a
i
n
e
d
da
t
a
s
e
t
a
n
d
(
b
)
da
t
a
s
e
t
a
f
t
e
r
S
M
OT
E
pr
o
c
e
s
s
F
i
gur
e
4.
B
R
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
[
20
]
T
h
e
hi
dde
n
s
t
a
t
e
a
dv
a
nc
e
s
us
i
ng
(
2)
.
=
∅
(
ℎ
(
)
+
−
1
ℎℎ
(
)
+
ℎ
(
)
(
2)
T
h
e
hi
dde
n
s
t
a
t
us
i
s
r
e
v
e
r
s
e
d
us
i
ng
(
3)
.
⃐
=
∅
(
ℎ
(
)
+
⃐
+
1
ℎℎ
(
)
+
ℎ
(
)
(
3)
wh
e
r
e
ℎ
(
)
∈
ℎ
,
ℎℎ
(
)
∈
ℎ
ℎ
,
ℎ
(
)
∈
ℎ
a
n
d
ℎℎ
(
)
∈
ℎ
ℎ
,
a
n
d
ℎ
(
)
∈
1
ℎ
bi
a
s
a
n
d
ℎ
(
)
∈
1
ℎ
o
n
a
l
l
p
a
r
a
m
e
t
e
r
m
o
de
l
s
.
T
h
e
s
ubs
e
que
n
t
ph
a
s
e
i
nv
o
l
v
e
s
c
o
n
s
o
l
i
da
t
i
n
g
t
h
e
f
o
r
wa
r
d
a
n
d
r
e
v
e
r
s
e
s
t
a
t
e
s
a
n
d
⃐
to
de
r
i
v
e
t
h
e
hi
dde
n
s
t
a
t
e
∈
2ℎ
t
whi
c
h
w
il
l
t
h
e
n
b
e
i
nput
i
n
t
o
t
h
e
out
pu
t
l
a
y
e
r
.
I
n
a
de
e
p
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
(
R
NN
)
c
o
m
po
s
e
d
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
hi
d
de
n
l
a
y
e
r
s
,
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
i
s
t
r
a
n
s
m
i
t
t
e
d
a
s
i
n
put
to
t
h
e
n
e
x
t
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
.
U
l
t
i
m
a
t
e
l
y
,
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
ge
n
e
r
a
t
e
s
t
h
e
o
u
tpu
t
∈
wh
e
r
e
(
q)
de
n
ot
e
s
t
h
e
o
u
t
pu
t
di
m
e
ns
i
o
n
ut
i
li
z
i
ng
(
4)
.
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.
4
,
De
c
e
m
be
r
20
26
:
1601
-
1613
1606
=
ℎ
+
(
4)
W
i
t
h
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
x
ℎ
∈
2ℎ
a
n
d
w
i
t
h
bi
a
s
∈
1
i
s
a
m
o
de
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
f
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
.
M
e
a
n
w
hil
e
,
t
e
c
h
ni
c
a
ll
y
,
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
c
a
n
ha
v
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
n
u
m
be
r
s
o
f
hi
dde
n
u
ni
t
s
.
Af
t
e
r
t
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
a
ge
,
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
c
a
l
wo
r
kf
l
o
w
m
o
v
e
s
t
o
m
o
de
l
b
u
i
l
d
i
ng
u
s
i
ng
t
h
e
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
B
R
NN
)
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
m
e
t
h
o
d
i
c
a
l
ly
d
i
vi
de
d
i
n
t
o
t
w
o
s
e
pa
r
a
t
e
pa
r
t
s
—
a
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
f
o
r
c
a
l
i
br
a
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
's
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
vi
a
i
t
e
r
a
t
i
v
e
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
a
t
e
s
t
i
ng
s
e
t
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
'
s
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
c
a
pa
c
i
t
y
us
i
n
g
pr
e
vi
o
us
ly
u
n
o
bs
e
r
ve
d
da
t
a
—
to
gua
r
a
n
t
e
e
s
t
r
o
n
g
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
.
T
hi
s
d
i
v
i
s
i
o
n
f
o
l
l
o
w
s
a
c
c
e
pt
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
pr
a
c
t
i
c
e
s
:
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
p
h
a
s
e
m
a
xim
i
z
e
s
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
p
h
a
s
e
c
o
nf
i
r
m
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
un
de
r
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
2.
5.
M
od
e
l
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
m
e
as
u
r
e
m
e
n
t
K
e
y
m
e
a
s
ur
e
s
i
n
c
l
ud
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
,
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
(
r
e
c
a
l
l
)
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
wi
ll
b
e
us
e
d
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
m
o
de
l
'
s
e
f
f
i
c
a
c
y
t
h
r
o
ugh
o
ut
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
ph
a
s
e
.
A
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
,
a
t
a
b
u
l
a
r
too
l
t
h
a
t
c
o
m
pa
r
e
s
e
x
pe
c
t
e
d
r
e
s
ul
t
s
w
i
t
h
a
c
t
ua
l
d
a
t
a
l
a
b
e
l
s
,
i
s
t
h
e
s
o
ur
c
e
o
f
t
h
e
s
e
m
e
a
s
ur
e
s
.
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
s
(
T
P
,
pr
o
pe
r
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
s
)
,
F
a
l
s
e
P
o
s
i
t
i
ve
s
(
F
P
,
e
r
r
o
n
e
o
us
l
y
hi
g
hli
g
h
t
e
d
po
s
i
t
i
v
e
s
)
,
T
r
ue
N
e
ga
t
i
v
e
s
(
T
N,
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
r
e
c
o
gni
z
e
d
n
e
g
a
t
i
ve
s
)
,
a
n
d
F
a
l
s
e
Ne
ga
t
i
v
e
s
(
F
N,
i
g
n
o
r
e
d
p
o
s
i
t
i
v
e
s
)
a
r
e
t
h
e
f
o
ur
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
i
n
t
o
whi
c
h
t
h
e
m
a
t
r
i
x
d
i
vi
de
s
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
.
T
h
e
s
e
d
i
v
i
s
i
o
n
s
s
e
r
v
e
a
s
t
h
e
b
a
s
i
s
f
o
r
c
om
put
i
n
g
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
,
a
l
l
o
w
i
n
g
f
o
r
a
t
h
o
r
o
ugh
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
ve
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
[
21]
,
[
22]
.
T
h
e
l
e
ve
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
de
t
e
r
m
i
ne
d
by
c
o
m
pa
r
i
ng
t
h
e
tot
a
l
c
o
r
r
e
c
t
p
r
e
di
c
t
i
o
ns
(
i
n
c
l
ud
i
ng
T
r
ue
P
o
s
i
t
i
v
e
a
n
d
T
r
ue
Ne
ga
t
i
v
e
)
a
ga
i
ns
t
a
l
l
t
he
s
a
m
p
les
us
e
d
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g.
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
ly
,
t
hi
s
a
c
c
ur
a
c
y
l
e
v
e
l
c
a
n
b
e
e
x
pr
e
s
s
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
(
5)
.
=
+
+
+
+
(5
)
S
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
r
e
c
a
ll
,
m
e
a
s
ur
e
s
h
o
w
we
l
l
a
m
o
de
l
f
i
n
ds
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
i
n
a
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
n
u
m
be
r
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
d
po
s
i
t
i
v
e
s
(
t
r
u
e
po
s
i
t
i
v
e
s
)
d
i
vi
de
d
by
t
h
e
t
ot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
whi
c
h
i
nc
l
ude
s
b
o
t
h
c
o
r
r
e
c
t
l
y
r
e
c
o
gni
z
e
d
p
o
s
i
t
i
v
e
s
(
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
)
a
n
d
u
n
d
i
s
c
o
v
e
r
e
d
p
o
s
i
t
i
v
e
s
(
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
)
i
s
h
o
w
t
h
i
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
i
s
c
o
m
put
e
d.
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
m
a
y
be
s
t
a
t
e
d
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
us
i
n
g
(
6)
.
=
+
(6
)
P
r
e
c
i
s
i
o
n
s
e
r
v
e
s
a
s
a
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
d
i
c
a
t
or
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
r
e
l
i
a
bi
li
t
y
o
f
a
m
o
de
l
’
s
po
s
i
t
i
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
i
n
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
i
ng
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
e
s
w
i
t
hi
n
a
da
t
a
s
e
t
.
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
i
s
de
r
i
v
e
d
by
d
i
v
i
d
i
ng
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
po
s
i
t
i
ve
c
a
s
e
s
(
tr
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
)
by
t
h
e
a
ggr
e
ga
t
e
c
o
un
t
o
f
i
n
s
t
a
n
c
e
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
a
s
po
s
i
t
i
v
e
,
whi
c
h
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
b
o
t
h
a
c
c
ur
a
t
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
(
tr
ue
p
o
s
i
t
i
ve
s
)
a
n
d
e
r
r
o
n
e
o
us
l
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
po
s
i
t
i
v
e
in
s
t
a
n
c
e
s
(
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
)
.
T
h
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
i
s
pr
o
vi
d
e
d
i
n
(
7)
.
=
+
(
7)
T
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
pr
o
vi
de
s
a
t
h
o
r
o
ugh
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
a
m
o
de
l
'
s
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
by
c
o
m
bi
n
i
ng
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
ll
(
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
)
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
m
e
t
r
i
c
.
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
a
s
s
e
s
s
e
s
h
o
w
we
l
l
a
m
o
de
l
b
a
l
a
n
c
e
s
t
h
e
a
bil
i
t
y
t
o
de
t
e
c
t
a
l
l
r
e
l
e
v
a
n
t
p
o
s
i
t
i
ve
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
s
(
r
e
c
a
l
l
)
w
i
t
h
t
h
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
o
f
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
r
e
c
o
gni
z
i
ng
po
s
i
t
i
v
e
c
a
s
e
s
(
pr
e
c
i
s
i
o
n
)
.
(
8)
s
h
o
ws
h
o
w
t
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
f
o
r
m
u
l
a
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
h
a
r
m
o
ni
c
m
e
a
n
o
f
t
he
s
e
t
wo
m
e
t
r
i
c
s
.
1
=
2
∗
(
∗
)
+
(
8)
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
a
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
i
s
a
l
s
o
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
us
i
n
g
t
h
e
B
A
C
C
a
n
d
M
C
C
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
[
23]
.
B
A
C
C
i
s
us
e
d
to
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
l
e
ve
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
i
m
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
[
24]
,
m
e
a
n
w
hil
e
,
M
C
C
i
s
us
e
d
i
n
m
e
a
s
ur
i
ng
s
e
n
s
it
i
vi
t
y
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
n
i
m
ba
l
a
n
c
e
d
da
t
a
[
25]
.
T
h
e
e
qua
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
B
A
C
C
a
n
d
M
C
C
i
s
s
h
o
wn
i
n
(
9)
a
n
d
(
10)
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
=
+
2
(
9)
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
DD
oS
att
ac
k
de
tec
ti
on
on
por
tmap
us
ing
a
bidi
r
e
c
t
ional
r
e
c
ur
r
e
nt
ne
ur
al
ne
t
w
o
r
k
s
…
(
W
is
nu
A
di
P
utr
a
)
1607
T
h
e
e
qua
t
i
o
n
f
o
r
M
C
C
c
a
n
b
e
s
e
e
n
us
i
ng
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
e
qua
t
i
o
n
(
2.
12)
.
=
(
∗
)
−
(
∗
)
√
(
+
)
∗
(
+
)
∗
(
+
)
∗
(
+
)
(
10)
3.
RE
S
UL
T
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
A
t
t
hi
s
po
i
n
t
,
t
h
e
s
t
ud
y
f
i
nd
i
ng
s
a
r
e
a
c
qu
i
r
e
d,
a
n
d
t
h
e
m
o
de
l
'
s
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
m
e
a
s
ur
e
d
i
n
o
r
de
r
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
.
T
h
e
B
R
NN
a
ppr
o
a
c
h
i
n
t
hi
s
wo
r
k
m
a
ke
s
us
e
o
f
a
n
u
m
be
r
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
T
h
e
a
c
t
i
va
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
ns
i
n
t
h
e
B
R
NN
a
n
d
o
u
tput
l
a
y
e
r
s
,
t
h
e
L
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
,
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
f
u
n
c
t
i
o
n
,
t
h
e
Opt
i
m
i
z
e
r
,
a
n
d
t
h
e
dr
o
p
o
u
t
a
m
o
un
t
a
r
e
s
o
m
e
e
x
a
m
p
l
e
s
o
f
t
h
e
s
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
I
t
i
s
a
l
s
o
us
e
d
to
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
qua
n
t
i
t
y
o
f
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
T
h
e
go
a
l
o
f
t
hi
s
t
e
s
t
i
n
g
i
s
t
o
m
a
xim
i
z
e
t
h
e
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng
b
e
f
o
r
e
us
i
ng
i
t
f
o
r
a
D
Do
S
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.
3.
1.
S
c
e
n
ar
io
1
b
as
e
d
on
h
id
d
e
n
l
aye
r
T
a
bl
e
2
s
h
o
ws
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
b
e
s
t
v
a
l
ue
whe
n
us
e
d
i
n
t
h
e
H
i
dde
n
l
a
y
e
r
.
I
n
t
hi
s
t
e
s
t
,
50%
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
a
n
d
5
0%
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
we
r
e
us
e
d,
wi
t
h
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
256,
t
h
e
o
p
t
i
mi
z
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
us
e
d
S
GD
,
a
n
d
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
us
e
d
wa
s
0.
001
a
n
d
50
e
p
o
c
h
s
B
a
s
e
d
o
n
T
a
bl
e
2,
t
h
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
o
f
64,
32,
16
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
m
a
r
g
i
na
ll
y
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
80%
.
Al
t
h
o
ugh
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
a
r
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
a
c
r
o
s
s
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
,
t
h
e
64,
32,
16
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
h
a
s
f
e
we
r
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
ng
a
s
l
i
g
h
t
l
y
b
e
t
t
e
r
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
bi
li
t
y
f
o
r
d
i
s
t
i
ngu
i
s
hi
ng
a
tt
a
c
k.
T
a
b
l
e
2.
Hi
dd
e
n
l
a
y
e
r
t
un
ni
ng
H
id
d
e
n
la
y
e
r
s
t
e
s
ti
ng
P
r
e
c
is
i
on
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
A
c
c
u
r
a
c
y
TP
TN
FP
FN
128,64,32
99.90%
99.69%
99.89%
99.79%
93569
93002
98
291
64,32,16
99.90%
99.69%
99.90%
99.80%
93575
93002
92
291
32,16,8
99.90%
99.69%
99.89%
99.79%
93569
93002
98
291
3.
2.
S
c
e
n
ar
io
2
b
as
e
d
on
b
at
c
h
s
iz
e
I
n
t
h
e
n
e
x
t
t
e
s
t,
t
h
e
b
e
s
t
v
a
l
ue
i
n
t
h
e
pr
e
vi
o
us
hi
d
de
n
l
a
y
e
r
w
i
ll
b
e
us
e
d,
wh
e
r
e
i
t
w
i
ll
b
e
t
e
s
t
e
d
to
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
b
e
s
t
b
a
t
c
h
s
i
z
e
v
a
l
ue
.
T
a
bl
e
3
w
i
ll
s
h
o
w
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
b
a
t
c
h
s
i
z
e
t
r
i
a
l
u
s
i
ng
50%
t
e
s
t
i
ng
da
t
a
a
n
d
50%
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
,
S
GD
o
p
t
i
mi
z
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
,
hi
dde
n
l
a
y
e
r
64,
32,
16
,
50
e
p
o
c
h
s
,
a
n
d
a
l
e
a
r
nin
g
r
a
t
e
o
f
0.
001
.
F
r
o
m
T
a
bl
e
3,
a
b
a
t
c
h
s
i
z
e
o
f
128
y
i
e
l
d
s
t
h
e
hi
g
he
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
t
99.
86
%
,
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
im
pr
o
vi
n
g
r
e
c
a
l
l
to
99
.
81%
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
l
a
r
ge
r
b
a
t
c
h
s
i
z
e
s
.
S
m
a
l
ler
b
a
t
c
h
s
i
z
e
s
a
ppe
a
r
to
e
n
h
a
n
c
e
t
h
e
m
o
de
l
's
c
a
p
a
bil
i
t
y
t
o
i
de
n
t
i
f
y
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
r
e
duc
e
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
ve
s
,
l
i
ke
ly
due
t
o
m
o
r
e
f
r
e
que
n
t
we
i
g
h
t
upda
t
e
s
a
n
d
gr
a
d
i
e
n
t
a
d
j
u
s
t
m
e
n
t
s
dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng.
T
a
b
l
e
3.
B
a
t
c
h
s
i
z
e
t
unni
n
g
B
a
tc
h
S
iz
e
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
A
c
c
u
r
a
c
y
TP
TN
FP
FN
10
24
99.82%
99.69%
99.82%
99.76%
93502
93006
165
287
512
99.89%
99.68%
99.89%
99.78%
93562
92994
105
299
256
99.91%
99.69%
99.91%
99.80%
93589
92998
78
295
128
99.91%
99.81%
99.91%
99.86%
93582
93115
85
178
3.
3.
S
c
e
n
ar
io
3
b
as
e
d
on
d
r
op
ou
t
I
n
t
h
e
n
e
x
t
t
e
s
t
i
n
g,
a
t
r
i
a
l
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
t
h
e
Dr
o
p
o
u
t
v
a
l
ue
.
T
a
bl
e
4
s
h
o
ws
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
Dr
o
p
o
u
t
tr
i
a
l
u
s
i
ng
50%
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
a
n
d
50%
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
,
s
to
c
h
a
s
t
i
c
gr
a
d
i
e
n
t
de
s
c
e
n
t
(
S
GD
)
opt
i
mi
z
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
,
n
u
m
be
r
o
f
H
i
dde
n
l
a
y
e
r
64,
32
a
n
d
16;
ba
t
c
h
s
i
z
e
s
:
128
a
n
d
50
e
po
c
h
s
;
a
n
d
a
l
e
a
r
ni
n
g
r
a
t
e
o
f
0.
001.
T
a
bl
e
4.
Dr
o
p
o
u
t
t
un
ni
ng
D
r
o
pO
ut
V
a
lu
e
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
A
c
c
u
r
a
c
y
TP
TN
FP
FN
0.1
99.54%
98.83%
99.99%
99.99%
2627
952488
12
31
0.2
99.51%
98.61%
99.99%
99.99%
2626
952482
13
37
0.3
99.51%
99.0
6%
99.99%
99.99%
2626
952494
13
25
0.4
99.32%
98.28%
99.99%
99.99%
2621
952492
18
19
0.5
99.46%
99.09%
99.99%
99.99%
2625
952495
14
24
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.
4
,
De
c
e
m
be
r
20
26
:
1601
-
1613
1608
A
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
T
a
bl
e
4,
dr
o
p
o
u
t
v
a
l
ue
s
be
t
we
e
n
0.
1
a
n
d
0.
3
pe
r
f
o
r
m
s
i
mi
l
a
r
ly
we
ll
,
w
i
t
h
a
0.
3
dr
o
p
o
u
t
s
l
i
g
h
t
l
y
b
e
t
t
e
r
i
n
r
e
c
a
l
l
a
t
99.
06%
.
H
o
we
v
e
r
,
a
s
dr
opo
u
t
i
nc
r
e
a
s
e
s
b
e
y
o
n
d
0.
3,
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
li
g
h
t
l
y
de
c
r
e
a
s
e
s
,
i
nd
i
c
a
t
i
n
g
t
h
a
t
e
x
c
e
s
s
i
ve
dr
o
p
o
u
t
c
o
ul
d
hi
nde
r
l
e
a
r
ni
ng
by
o
v
e
r
ly
s
uppr
e
s
s
i
ng
n
e
ur
o
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
s
c
r
i
t
i
c
a
l
t
o
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
.
3.
4.
S
c
e
n
ar
io
4
b
as
e
d
on
ac
t
ivat
io
n
f
u
n
c
t
ion
T
a
bl
e
5
s
h
o
ws
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
tr
i
a
l
o
f
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
us
i
ng
50%
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
a
n
d
50%
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
,
t
h
e
S
GD
o
p
t
i
m
i
z
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
,
n
u
m
be
r
o
f
H
i
dde
n
l
a
y
e
r
:
64,
32
a
n
d
16;
b
a
t
c
h
s
i
z
e
s
:
128
a
n
d
50
e
po
c
h
s
;
a
n
d
a
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
o
f
0.
001
.
F
r
o
m
T
a
ble
5,
t
h
e
S
i
g
m
o
i
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
a
c
hi
e
v
e
s
t
he
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
ba
l
a
n
c
e
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
-
r
e
c
a
ll
t
r
a
de
-
o
f
f
.
T
h
e
S
o
f
t
m
a
x
f
u
n
c
t
i
o
n
f
a
il
s
e
n
t
i
r
e
ly
due
t
o
m
i
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
R
e
L
u
f
u
n
c
t
i
o
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
r
e
duc
e
s
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
.
T
h
e
S
i
g
m
o
i
d
f
u
n
c
t
i
o
n
pr
o
vi
de
s
s
t
a
bl
e
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
bi
n
a
r
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
T
a
b
l
e
5.
A
c
t
i
va
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
t
un
ni
ng
A
c
ti
v
a
ti
o
n F
un
c
ti
o
n
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
A
c
c
u
r
a
c
y
TP
TN
FP
FN
S
ig
moi
d
99.54%
98.83%
99.99%
99.99%
2627
952488
12
31
S
of
tm
a
x
0
N
a
n
99.72%
99.72%
0
952519
2639
0
S
of
tp
lu
s
99.58%
98.24%
99.99%
99.99%
2628
952472
11
47
R
e
L
u
95.87%
96.05%
99.99%
99.98%
2530
952415
109
104
T
a
nh
99.20%
98.60%
99.99%
99.99%
2618
952482
21
37
3.
5.
S
c
e
n
ar
io
5
b
as
e
d
on
l
e
ar
n
in
g
r
at
e
A
t
r
i
a
l
o
n
t
h
e
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
wa
s
a
l
s
o
c
o
n
duc
t
e
d.
T
h
e
l
e
a
r
ni
n
g
r
a
t
e
i
s
a
s
pe
e
d
u
s
e
d
t
o
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
we
i
g
h
t
c
o
r
r
e
c
t
i
o
n
v
a
l
ue
dur
i
n
g
t
h
e
da
t
a
t
r
a
i
ni
n
g
pr
o
c
e
s
s
.
T
a
bl
e
6
s
h
o
ws
t
h
a
t
a
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
o
f
0.
001
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
l
o
we
r
l
e
a
r
ni
n
g
r
a
t
e
s
.
L
o
we
r
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
s
c
a
us
e
s
l
o
we
r
c
o
n
ve
r
ge
nc
e
a
nd
p
oo
r
e
r
r
e
c
a
l
l
,
s
ugge
s
t
i
n
g
i
n
a
de
qua
t
e
upda
t
e
s
dur
i
n
g
tr
a
i
ni
ng.
C
o
n
v
e
r
s
e
ly
,
a
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
o
f
0.
001
a
c
hi
e
v
e
s
r
a
p
i
d
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
a
n
d
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
he
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
l
e
a
r
ni
n
g
r
a
t
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
ve
t
r
a
i
ni
ng.
T
a
b
le
6.
L
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
t
un
ni
n
g
L
e
a
r
ni
ng R
a
t
e
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
A
c
c
u
r
a
c
y
TP
TN
FP
FN
0.001
99.54%
98.83%
99.99%
99.99%
2627
952488
12
31
0.0001
97.27%
97.60%
99.99%
99.98%
2567
952456
72
63
0.00001
96.32%
79.41%
99.99%
99.92%
2542
951860
97
659
0.000001
21.10%
2.59%
99.78%
97.59%
557
931596
2082
20923
3.
6.
B
e
s
t
m
od
e
l
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d
i
n
c
l
ude
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
n
o
n
B
R
NN
l
a
y
e
r
,
t
y
pe
o
f
a
c
t
i
va
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
o
n
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
,
l
o
s
s
f
u
n
c
t
i
o
n
,
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
f
un
c
t
i
o
n
,
o
p
t
i
mi
z
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
,
Dr
o
p
o
u
t
s
i
z
e
us
e
d
a
n
d
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
n
d
t
e
s
t
da
t
a
.
P
r
e
vi
o
us
l
y
,
t
e
s
t
i
n
g
ha
s
b
e
e
n
do
n
e
a
n
d
t
h
e
b
e
s
t
v
a
l
u
e
i
s
a
l
s
o
o
b
t
a
i
n
e
d,
T
a
bl
e
7
s
h
o
ws
t
h
e
b
e
s
t
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d
i
n
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
w
i
t
h
t
h
e
B
R
NN
.
Ta
b
l
e
7.
T
h
e
b
e
s
t
v
a
l
ue
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
P
a
r
a
me
t
e
r
T
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
E
poc
hs
100
N
umbe
r
of
B
R
N
N
L
a
y
e
r
3
N
umbe
r
of
N
o
d
e
B
R
N
N
L
a
y
e
r
1
64
N
umbe
r
of
N
o
d
e
B
R
N
N
L
a
y
e
r
2
32
N
umbe
r
of
N
o
d
e
B
R
N
N
L
a
y
e
r
3
16
N
umbe
r
of
N
o
d
e
O
ut
put
L
a
y
e
r
1
B
R
N
N
L
a
y
e
r
A
c
ti
v
a
ti
o
n
F
un
c
ti
o
n
ta
nh
L
o
s
s
F
un
c
ti
o
n
B
in
a
r
y
C
r
o
s
s
-
e
nt
r
o
p
y
O
ut
put
L
a
y
e
r
Ac
ti
v
a
ti
o
n
F
un
c
ti
o
n
S
ig
moi
d
L
e
a
r
ni
ng
R
a
t
e
0.001
O
pt
im
iz
e
r
S
G
D
D
r
o
p
o
ut
0.1
N
umbe
r
of
I
n
put
L
a
y
e
r
N
o
d
e
38
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
DD
oS
att
ac
k
de
tec
ti
on
on
por
tmap
us
ing
a
bidi
r
e
c
t
ional
r
e
c
ur
r
e
nt
ne
ur
al
ne
t
w
o
r
k
s
…
(
W
is
nu
A
di
P
utr
a
)
1609
I
n
t
h
e
m
o
de
l
t
e
s
t
i
n
g
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
,
9
t
e
s
t
s
c
e
n
a
r
io
s
we
r
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
,
wi
t
h
s
e
v
e
r
a
l
pr
o
po
r
t
i
o
n
a
l
o
f
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
v
s
.
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
s
de
pi
c
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
8
.
Ha
vi
n
g
do
n
e
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
o
b
t
a
i
ni
n
g
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
,
t
h
e
b
e
s
t
m
o
de
l
us
e
s
a
pr
o
por
t
i
o
n
o
f
70%
f
o
r
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
v
s
.
30%
f
o
r
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
.
F
i
gur
e
5
s
h
o
ws
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
t
h
e
l
o
s
s
m
o
de
l
,
t
h
a
t
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
l
o
s
s
gr
a
p
h
de
c
r
e
a
s
e
s
v
e
r
y
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
s
o
t
h
a
t
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
pr
o
duc
e
s
a
s
t
a
bl
e
f
i
na
l
va
l
ue
.
F
r
o
m
F
i
gur
e
s
5
(
a
)
a
n
d
5
(
b
)
i
t
c
a
n
b
e
c
o
n
c
l
ude
d
t
h
a
t
th
e
gr
a
ph
o
f
t
h
e
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
gr
a
p
h
i
s
c
o
n
v
e
r
ge
n
t
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
goo
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
dur
i
n
g
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
o
f
t
h
e
C
o
nf
us
i
o
n
M
a
t
r
i
x
i
n
F
i
gur
e
6
a
r
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
to
o
b
t
a
i
n
t
h
e
v
a
l
ue
s
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
,
s
pe
c
if
i
c
i
t
y
,
r
e
c
a
ll
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
F
1
S
c
o
r
e
,
a
n
d
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
c
a
n
be
s
e
e
n
i
n
T
a
bl
e
8.
T
a
b
l
e
8.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
t
e
s
t
da
t
a
a
n
d
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
to
t
e
s
t
t
h
e
B
R
NN
m
o
de
l
V
a
li
da
ti
o
n
C
o
mpa
r
is
o
n
of
da
ta
a
mo
unt
A
mo
unt
of
da
ta
T
r
a
in
in
g
da
ta
T
e
s
t
da
ta
F
ir
s
t
V
a
li
da
ti
o
n
10:
90
337163
37463
S
e
c
o
nd
V
a
li
da
ti
o
n
20 :
80
299136
74784
T
h
ir
d
V
a
li
da
ti
o
n
30 :
70
2617
44
112176
F
o
u
r
th
V
a
li
da
ti
o
n
40 :
60
224352
149568
F
i
f
th
V
a
li
da
ti
o
n
50:
50
186960
186960
S
ix
th
V
a
li
da
ti
o
n
60:
40
149568
224352
S
e
ve
nt
h
V
a
li
da
ti
o
n
70:
30
112176
261744
E
ig
ht
h
V
a
li
da
ti
o
n
80:
20
74784
299136
N
in
th
V
a
li
da
ti
o
n
90:
10
37392
336528
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
gr
a
p
h
i
n
F
i
gur
e
5
i
nd
i
c
a
t
e
s
a
r
a
p
i
d
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
s
f
o
r
b
ot
h
tr
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
e
a
r
l
y
i
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
qu
i
c
k
l
y
s
t
a
bil
i
z
i
ng
a
t
a
hi
g
h
v
a
l
ue
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
9
9.
917%
.
T
h
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
a
n
d
c
l
o
s
e
pr
o
xi
mi
t
y
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
s
b
e
t
we
e
n
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
i
n
d
ica
t
e
t
h
a
t
t
h
e
B
R
NN
m
o
de
l
h
a
s
s
uc
c
e
s
s
f
u
ll
y
c
o
nv
e
r
ge
d,
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
r
o
b
us
t
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
c
a
p
a
bi
li
t
i
e
s
a
n
d
n
o
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
s
i
g
ns
o
f
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
o
r
un
de
r
f
i
t
t
i
n
g
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
.
T
h
e
l
o
s
s
gr
a
p
h
d
i
s
p
l
a
y
s
a
s
t
e
e
p
in
i
t
i
a
l
de
c
li
ne
,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
a
gr
a
dua
l
de
c
r
e
a
s
e
un
t
i
l
s
t
a
bil
i
z
i
ng
a
t
a
m
i
n
im
a
l
v
a
l
ue
.
T
hi
s
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
m
o
de
l
l
e
a
r
ns
qu
i
c
k
ly
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
o
pt
i
mi
z
e
s
ne
t
w
o
r
k
we
i
g
h
t
s
,
a
c
hi
e
vi
ng
v
e
r
y
l
o
w
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
r
r
o
r
s
o
n
b
o
t
h
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
s
e
t
s
.
I
n
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
,
b
o
t
h
gr
a
ph
s
c
l
e
a
r
ly
il
l
us
t
r
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
B
R
N
N
m
o
de
l
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
e
x
c
e
ll
e
n
t
,
s
t
a
bl
e
,
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
,
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
d
by
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
w
l
o
s
s
v
a
l
ue
s
.
(
a
)
(
b
)
F
i
gur
e
5
.
M
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
c
o
n
ve
r
ge
nc
e
(
a
)
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
th
e
B
R
NN
m
e
t
h
o
d
o
b
t
a
i
n
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
va
l
u
e
o
f
99.
917%
a
n
d
(
b
)
t
h
e
v
a
l
u
e
o
f
t
h
e
l
o
s
s
gr
a
ph
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
d
a
v
e
r
y
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
de
c
r
e
a
s
e
T
h
e
m
i
n
i
m
a
l
i
nc
i
de
n
c
e
o
f
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
i
n
F
i
g
ur
e
6,
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
r
ue
po
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
s
,
un
de
r
s
c
o
r
e
s
t
h
e
m
o
de
l
's
s
t
r
o
n
g
pr
e
di
c
t
i
v
e
e
f
f
i
c
a
c
y
.
T
a
bl
e
9
e
n
c
a
ps
u
lat
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
a
70:30
t
r
a
i
nin
g
-
to
-
t
e
s
t
i
n
g
da
t
a
di
vi
s
i
o
n
.
T
h
e
B
R
NN
m
o
de
l
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
y
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
e
s
be
t
we
e
n
n
o
r
m
a
l
t
r
a
f
f
i
c
a
n
d
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
,
e
x
hi
b
i
t
i
ng
e
x
c
e
pt
i
o
n
a
l
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
i
n
i
t
s
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
t
o
us
i
n
g
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
f
r
o
m
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
r
e
c
a
l
l
,
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
F
1
-
S
c
o
r
e
v
a
l
ue
s
,
t
hi
s
s
t
ud
y
a
l
s
o
us
e
d
t
h
e
B
AC
C
a
n
d
M
C
C
v
a
li
d
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
7.
R
OC
c
ur
v
e
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.
4
,
De
c
e
m
be
r
20
26
:
1601
-
1613
1610
pr
e
c
i
s
i
o
n
–
r
e
c
a
l
l
c
ur
v
e
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
’
s
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
s
7(
a
)
a
n
d
7(
b
)
.
T
a
bl
e
10
s
h
o
ws
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
B
A
C
C
v
a
l
ue
ge
t
99
.
92%
i
n
d
i
c
a
t
e
s
a
n
e
x
c
e
ll
e
n
t
b
a
l
a
n
c
e
b
e
t
w
e
e
n
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
(
r
e
c
a
ll
)
a
n
d
s
pe
c
i
f
i
c
i
t
y
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
th
e
m
o
de
l
's
c
a
pa
bil
i
t
y
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
b
e
t
we
e
n
a
tt
a
c
k
a
n
d
n
o
n
-
a
tt
a
c
k
i
n
s
t
a
n
c
e
s
.
T
h
e
M
C
C
v
a
l
u
e
of
99.
98%
un
de
r
s
c
o
r
e
s
t
h
e
hi
g
h
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
's
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
f
ur
t
h
e
r
c
o
n
f
i
r
m
i
ng
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
DD
o
S
a
tt
a
c
k
de
t
e
c
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
6.
C
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
n
d
t
e
s
t
da
t
a
70:30
T
a
bl
e
9.
Va
l
i
d
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
a
n
d
tes
t
da
t
a
70:30
D
a
ta
r
a
ti
o
T
e
s
t
A
c
c
u
r
a
c
y
R
e
c
a
ll
S
pe
c
i
f
i
c
it
y
P
r
e
c
is
i
o
n
F1
-
S
c
o
r
e
70:
30
99.99174%
99.99898%
99.99426%
99.99426%
99.8888%
(
a
)
(
b
)
F
i
gur
e
7.
M
o
de
l
v
a
li
da
t
i
o
n
us
i
ng
B
A
C
C
a
n
d
M
C
C
(
a
)
R
OC
c
ur
v
e
gr
a
ph
a
n
d
(
b
)
v
a
l
ue
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
-
r
e
c
a
l
l
gr
a
ph
T
a
bl
e
10.
B
A
C
C
v
a
li
da
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
a
ve
r
a
ge
pr
e
c
i
s
i
o
n
-
r
e
c
a
ll
V
a
li
da
ti
o
n
R
e
s
ul
t
B
A
C
C
99.92%
M
C
C
99.98 %
4.
CONC
L
USI
ON
I
n
c
o
n
c
l
us
i
o
n
,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
o
u
t
s
t
a
n
d
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
B
R
NN
m
o
de
l
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
DD
o
S
a
tt
a
c
ks
o
n
p
o
r
tm
a
p.
T
h
e
us
e
o
f
t
h
e
C
F
S
m
e
t
h
o
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
i
m
p
r
o
v
e
d
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
by
r
e
duc
i
ng
u
nn
e
c
e
s
s
a
r
y
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
83
t
o
38
,
t
h
e
r
e
by
e
nh
a
nc
i
n
g
c
o
m
p
ut
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
w
i
t
h
o
ut
s
a
c
r
i
f
i
c
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
m
a
r
ka
bl
e
a
c
c
ur
a
c
y
99.
9917%
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.