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
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
202
1
,
pp
.
1
74
~
17
8
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
21
.i
1
.
pp
174
-
178
174
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
A
r
a
b
i
c
h
a
n
d
w
r
i
t
t
e
n
d
i
g
i
t
s
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
b
a
sed
o
n
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s w
i
t
h
r
e
sn
e
t
-
3
4
m
o
d
e
l
R
as
oo
l
H
as
an
F
i
n
jan
,
A
l
i
S
al
i
m
R
as
h
e
e
d
,
A
h
m
e
d
A
b
d
u
l
s
ah
i
b
H
as
h
i
m
,
M
u
s
tafa
M
u
r
td
h
a
D
e
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
M
e
d
i
a
T
e
c
hno
l
o
gy
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
C
o
l
l
e
g
e
o
f
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
,
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
a
nd
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
,
B
a
g
hd
a
d,
I
r
a
q
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
F
e
b
2
5
,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
4,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
A
ug
4
,
20
20
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
s
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
ha
s
a
t
t
r
a
c
t
e
d
t
he
a
t
t
e
n
t
i
o
n
o
f
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
i
n
pa
t
t
e
r
n
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
f
i
e
l
ds
,
d
ue
t
o
i
t
s
i
m
po
r
t
a
nc
e
i
n
m
a
ny
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
publ
i
c
r
e
a
l
l
i
f
e
,
s
uc
h
a
s
r
e
a
d
b
a
nk
c
he
c
ks
a
nd
f
o
r
m
a
l
do
c
um
e
nt
s
w
hi
c
h
i
s
a
c
o
nt
i
nuo
us
c
ha
l
l
e
ng
e
i
n
t
he
l
a
s
t
y
e
a
r
s
.
F
o
r
t
h
i
s
m
o
t
i
v
a
t
i
o
n,
t
he
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
c
r
e
a
t
e
d
s
e
v
e
r
a
l
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
i
n
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
di
f
f
e
r
e
nt
hum
a
n
l
a
ng
ua
g
e
s
,
bu
t
t
he
pr
o
bl
e
m
o
f
t
he
A
r
a
bi
c
l
a
ng
ua
g
e
i
s
s
t
i
l
l
w
i
d
e
s
p
r
e
a
d.
C
o
nc
e
r
n
i
ng
i
t
s
i
m
po
r
t
a
nc
e
i
n
m
a
ny
A
r
a
b
a
nd
I
s
l
a
m
i
c
c
o
unt
r
i
e
s
,
b
e
c
a
u
s
e
t
h
e
pe
o
pl
e
o
f
t
he
s
e
c
o
unt
r
i
e
s
s
pe
a
k
t
hi
s
l
a
ng
ua
g
e
,
H
o
w
e
v
e
r
,
t
he
r
e
i
s
s
t
i
l
l
a
l
i
t
t
l
e
w
o
r
k
t
o
r
e
c
o
g
ni
z
e
pa
t
t
e
r
n
s
o
f
l
e
t
t
e
r
s
a
n
d
d
i
g
i
t
s
.
I
n
t
h
i
s
pa
p
e
r
,
a
ne
w
m
e
t
ho
d
i
s
pr
o
po
s
e
d
t
h
a
t
us
e
d
p
r
e
-
t
r
a
i
ne
d
c
o
nv
o
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
w
i
t
h
r
e
s
ne
t
-
34
m
o
de
l
w
ha
t
i
s
k
no
w
n
a
s
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
n
i
ng
f
o
r
r
e
c
og
ni
z
i
ng
di
g
i
t
s
i
n
t
he
a
r
a
bi
c
l
a
ng
ua
g
e
t
h
a
t
pr
o
v
i
de
s
us
a
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
w
he
n
t
h
i
s
t
y
pe
of
n
e
t
w
o
r
k
i
s
a
ppl
i
e
d.
T
hi
s
w
o
r
k
us
e
s
a
f
a
m
o
us
a
r
a
b
i
c
ha
n
dw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
s
da
t
a
s
e
t
t
ha
t
c
a
l
l
e
d
M
A
D
B
a
s
e
t
h
a
t
c
o
nt
a
i
ns
60
000
t
r
a
i
n
i
ng
a
nd
10
00
t
e
s
t
i
ng
s
a
m
pl
e
s
t
h
a
t
i
n
l
a
t
e
r
s
t
e
ps
w
a
s
c
o
nv
e
r
t
e
d
t
o
g
r
a
y
s
c
a
l
e
s
a
m
p
l
e
s
f
o
r
c
o
nv
e
ni
e
nt
h
a
nd
l
i
ng
dur
i
ng
t
he
t
r
a
i
n
i
ng
pr
o
c
e
s
s
.
T
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
ho
d
r
e
c
o
r
de
d
t
he
h
i
g
he
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
c
om
pa
r
e
d
t
o
pr
e
v
i
o
us
m
e
t
ho
ds
,
w
h
i
c
h
i
s
99
.
6
%
.
Ke
y
w
or
d
s
:
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
D
e
e
p
l
e
a
rni
n
g
H
a
n
dw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
s
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
R
e
s
n
e
t
m
o
de
l
T
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
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
:
R
a
s
oo
l
H
a
s
a
n
F
i
n
j
a
n
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
of
In
f
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd
Co
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
s
Co
l
l
e
ge
of
E
n
gi
n
e
e
r
i
n
g
,
B
a
g
hda
d
,
I
r
a
q
E
m
a
i
l
:
r
a
s
o
o
l
.
ha
s
a
n@
uo
i
t
c
.
e
du
.
i
q
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
s
a
n
i
m
po
rt
a
nt
a
r
e
a
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
ha
t
h
a
s
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
d
t
o
t
h
e
a
r
e
a
s
of
f
a
c
i
a
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
i
m
a
ge
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
c
ha
r
a
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
,
di
g
i
t
re
c
o
gn
i
t
i
o
n,
e
t
c
.
h
a
ndw
r
i
t
t
e
n
d
i
gi
t
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[1
]
ha
s
b
e
e
n
r
e
c
e
i
v
i
n
g
a
pe
r
c
e
pt
i
b
l
e
i
n
t
e
r
e
s
t
f
r
o
m
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
ove
r
t
h
e
pa
s
t
y
e
a
r
s
.
It
i
s
t
h
e
a
c
t
i
v
e
t
oo
l
t
h
a
t
us
e
d
i
n
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
i
m
po
rt
a
n
c
e
i
n
f
i
e
l
ds
s
uc
h
a
s
c
h
e
c
k
r
e
a
di
n
g
,
c
o
l
l
e
c
t
da
t
a
f
r
o
m
fo
r
m
s
,
a
nd
t
e
xt
b
oo
k
di
gi
t
i
z
a
t
i
o
n.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
f
i
e
l
d
h
a
s
b
e
c
o
m
e
a
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
e
l
e
m
e
n
t
i
n
m
a
n
y
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
i
n
pu
b
l
i
c
l
i
f
e
.
A
ra
b
i
c
i
s
t
h
e
s
i
x
t
h
off
i
c
i
a
l
l
a
n
gu
a
ge
,
a
do
pt
e
d
by
t
h
e
U
n
i
t
e
d
N
a
t
i
o
n
s
[2]
,
i
t
i
s
o
ne
of
t
h
e
l
a
ngua
ge
s
w
i
de
l
y
us
e
d
a
l
l
o
v
e
r
t
h
e
w
o
r
l
d
a
n
d
t
h
e
r
e
a
r
e
m
o
r
e
t
h
a
n
290
m
i
l
l
i
o
n
A
r
a
b
i
c
s
pe
a
ke
r
s
a
c
r
o
s
s
t
h
e
w
o
r
l
d
.
S
i
n
c
e
t
h
e
g
r
e
a
t
e
r
pa
rt
o
f
t
h
e
pa
s
t
w
o
r
k
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
e
d
a
b
o
ut
de
pe
n
di
n
g
o
n
L
a
t
i
n
l
a
n
g
ua
ge
s
,
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
A
ra
b
i
c
l
a
n
gu
a
ge
di
d
n
o
t
r
e
c
e
i
ve
m
uc
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
h
i
s
f
i
e
l
d,
t
h
a
t
l
e
a
ds
t
o
c
r
e
a
t
i
ng
m
o
r
e
c
ha
l
l
e
n
ge
f
o
r
us
.
O
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
i
m
po
r
t
a
nt
t
hi
n
gs
t
h
a
t
w
e
n
o
t
e
i
n
t
h
e
A
ra
b
i
c
l
a
n
gu
a
ge
,
t
h
e
w
o
r
d
s
a
r
e
w
r
i
t
t
e
n
f
ro
m
ri
g
h
t
t
o
l
e
f
t
w
h
i
l
e
t
h
e
d
i
gi
t
s
a
r
e
w
ri
t
t
e
n
f
r
o
m
l
e
f
t
t
o
ri
g
ht
,
F
i
gu
r
e
1
s
h
o
w
s
t
e
n
num
b
e
r
s
o
f
c
l
a
s
s
e
s
i
n
t
h
e
A
ra
b
i
c
fo
r
m
.
T
o
a
dd
r
e
s
s
a
p
r
o
b
l
e
m
of
r
e
c
o
gn
i
z
i
n
g
A
ra
b
i
c
di
gi
t
s
,
m
a
n
y
t
e
c
h
ni
que
s
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d
fo
r
t
hi
s
t
a
s
k
a
n
d
t
h
e
m
o
s
t
e
ff
e
c
t
i
v
e
o
n
e
i
s
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
[3]
,
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
m
e
t
h
o
ds
ha
v
e
o
ut
pe
r
fo
r
m
e
d
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
s
i
n
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
,
o
b
j
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
,
f
a
c
e
r
e
c
ogni
t
i
o
n
a
nd
E
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d
of
i
de
n
t
i
fy
i
n
g
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
:
2502
-
4752
A
r
abi
c
h
andw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
s
r
e
c
o
gni
t
i
on
bas
e
d
o
n
c
on
v
ol
u
t
i
o
na
l
n
e
ur
al
n
e
t
w
or
k
s
w
i
t
h
…
(
R
as
ool
H
as
an
F
i
nj
an
)
175
di
f
fe
r
e
nt
i
nt
e
rn
a
t
i
o
na
l
l
a
n
gu
a
ge
s
,
i
t
ha
s
p
r
o
v
e
n
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
i
n
v
a
ri
o
us
l
a
ngua
ge
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
R
o
m
a
ni
a
n
[4],
t
h
e
w
o
r
ki
n
g
s
t
a
nda
r
ds
o
f
de
e
p
l
e
a
rn
i
ng
m
e
t
h
o
d
i
s
h
o
w
t
o
e
xt
r
a
c
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
l
a
rge
s
c
a
l
e
da
t
a
s
e
t
s
s
t
a
r
t
i
n
g
f
r
o
m
t
h
e
f
i
r
s
t
l
a
y
e
r
a
n
d
t
ra
n
s
f
o
r
m
t
h
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
t
hr
o
ug
h
h
i
d
de
n
l
a
y
e
r
s
a
nd
l
i
t
t
l
e
by
l
i
t
t
l
e
t
h
e
s
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
s
b
e
c
o
m
e
a
m
o
r
e
a
b
s
t
ra
c
t
a
n
d
m
o
r
e
c
o
m
pl
e
x
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
1
.
T
e
n
n
u
m
b
e
r
s
d
i
gi
t
s
i
n
t
h
e
A
r
a
b
i
c
l
a
n
g
ua
ge
P
r
e
s
e
n
t
l
y
,
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
n
o
t
e
w
o
r
t
h
y
m
e
t
h
o
ds
of
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
i
s
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
na
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
(CN
N
s
)
[5
,
6]
.
CN
N
s
a
r
e
s
i
m
i
l
a
r
t
o
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
(A
N
N
s
)
t
h
e
y
c
o
n
s
i
s
t
o
f
n
e
ur
o
n
s
t
ha
t
r
e
c
e
i
v
e
a
n
i
n
p
ut
f
r
o
m
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
l
a
y
e
r
a
n
d
c
o
m
put
e
s
t
h
e
o
ut
put
b
y
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
f
un
c
t
i
o
n
s
uc
h
a
s
t
h
e
s
i
g
m
o
i
d
f
un
c
t
i
o
n
[7]
,
b
ut
t
h
e
e
n
o
r
m
o
us
d
i
f
fe
r
e
n
c
e
i
s
t
h
a
t
CN
N
s
a
r
e
us
e
d
i
n
t
h
e
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
f
i
e
l
ds
s
uc
h
a
s
i
m
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[8]
,
f
o
r
t
h
e
r
e
a
s
o
n
t
ha
t
i
t
n
e
e
ds
fe
w
e
r
pa
ra
m
e
t
e
r
s
du
ri
n
g
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
t
h
e
r
e
f
o
r
e
i
t
s
M
a
ke
s
l
e
s
s
t
i
m
e
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n.
1.
1
.
R
e
l
at
e
d
w
o
r
k
s
T
h
e
m
e
t
h
o
d
p
r
o
po
s
e
d
i
n
[9]
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
A
r
a
b
i
c
n
u
m
e
ra
l
s
u
s
e
s
a
m
ul
t
i
-
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
pt
r
o
n
(M
L
P
)
a
s
a
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
w
h
e
r
e
a
s
e
t
of
88
fe
a
t
u
r
e
s
i
s
us
e
d.
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
e
t
i
n
c
l
ude
s
72
s
ha
do
w
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
16
o
c
t
a
nt
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
hi
s
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
us
e
s
a
da
t
a
s
e
t
a
s
a
CM
A
T
E
R
D
B
3.
3.
1
t
h
a
t
c
o
n
t
a
i
n
s
a
3000
h
a
ndw
r
i
t
t
e
n
s
a
m
pl
e
,
a
l
l
o
f
t
h
e
s
e
s
a
m
p
l
e
s
a
r
e
s
c
a
l
e
d
t
o
t
h
e
s
i
z
e
o
f
32
x
32
p
i
xe
l
s
.
F
o
r
r
e
gul
a
r
t
ra
i
ni
n
g
s
t
e
p
i
m
a
ge
i
s
c
o
n
v
e
r
t
e
d
i
n
g
ra
y
s
c
a
l
e
fo
r
m
,
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
o
f
t
h
i
s
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
c
o
m
po
s
e
d
of
a
s
i
ngl
e
i
n
p
ut
l
a
y
e
r
,
a
s
i
n
g
l
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
,
a
n
d
a
s
i
n
gl
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
[
10].
T
h
e
m
o
t
i
v
a
t
i
o
n
t
o
ut
i
l
i
z
e
a
s
i
n
gl
e
h
i
dde
n
l
a
y
e
r
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
s
uff
i
c
i
e
n
t
t
o
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
gi
v
e
n
da
t
a
s
e
t
.
F
o
r
t
h
e
n
o
n
-
l
i
n
e
a
r
i
t
y
fun
c
t
i
o
n,
t
h
e
a
u
t
h
o
r
us
e
d
a
s
i
g
m
o
i
d
f
un
c
t
i
o
n
a
f
t
e
r
e
a
c
h
l
a
y
e
r
a
n
d
us
e
s
a
b
a
c
k
-
p
r
o
pa
ga
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
[
11]
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r.
T
h
e
n
e
u
r
o
n
s
n
u
m
b
e
r
w
a
s
c
h
a
nge
d
i
n
a
c
c
o
r
da
n
c
e
w
i
t
h
54
t
ha
t
r
e
c
o
r
ds
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
93.
8%
i
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
A
r
a
b
i
c
n
u
m
e
r
a
l
s
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
i
n
t
r
o
duc
e
d
i
n
[12]
s
ugge
s
t
e
d
a
n
i
m
p
r
o
v
e
d
m
e
t
ho
d
t
ha
t
us
e
d
t
h
e
s
a
m
e
d
a
t
a
s
e
t
a
s
[6]
,
b
ut
t
h
i
s
t
i
m
e
t
h
e
CN
N
s
us
e
d
f
o
r
di
gi
t
r
e
c
o
gni
z
i
n
g
p
r
o
b
l
e
m
s
,
t
he
i
m
a
ge
s
a
r
e
n
o
rm
a
l
i
z
e
d
t
o
b
e
c
o
m
e
a
n
a
c
c
e
pt
e
d
fo
r
m
f
o
r
CN
N
s
c
o
n
di
t
i
o
n
s
.
T
h
e
m
o
de
l
us
e
d
i
n
t
h
i
s
a
do
pt
e
d
m
e
t
h
o
d
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
t
w
o
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
w
i
t
h
ke
rn
e
l
s
s
i
z
e
of
5
x
5
a
n
d
3
x
3
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
,
n
e
xt
t
h
e
poo
l
i
ng
l
a
y
e
r
pr
e
s
e
n
t
e
d
t
h
a
t
t
a
ke
s
t
h
e
m
a
xi
m
u
m
v
a
l
ue
w
i
t
h
a
po
o
l
s
i
z
e
of
2
x
2.
T
h
e
f
ul
l
y
c
o
n
n
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
c
o
n
s
i
s
t
s
of
128
n
e
ur
o
n
s
a
n
d
t
h
e
f
i
n
a
l
l
a
y
e
r
t
h
a
t
r
e
pr
e
s
e
nt
s
o
ut
put
c
o
n
t
a
i
n
s
1
0
n
e
u
r
o
n
s
f
o
r
e
a
c
h
di
gi
t
c
l
a
s
s
.
R
e
L
U
f
un
c
t
i
o
n
[13
]
i
s
us
e
d
a
s
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
a
n
d
c
a
t
e
go
r
i
c
a
l
c
r
o
s
s
-
e
n
t
r
o
py
[14]
t
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
e
r
r
o
r
a
c
c
r
ue
s
t
hr
o
ug
h
t
h
e
b
a
c
k
-
pr
o
pa
g
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
a
nd
f
i
n
a
l
l
y
,
t
h
e
S
of
t
m
a
x
f
un
c
t
i
o
n
[15]
i
s
us
e
d
t
o
ge
t
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
v
e
o
ut
c
om
e
f
r
o
m
t
h
e
o
ut
put
l
a
y
e
r
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
h
i
e
v
e
d
by
t
h
i
s
m
o
de
l
i
s
97.
4%
o
ve
r
t
h
e
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
.
A
n
o
t
h
e
r
w
o
r
k
i
s
i
nt
r
o
duc
e
d
i
n
t
h
i
s
f
i
e
l
d
f
o
r
r
e
c
o
gn
i
z
i
n
g
A
ra
b
i
c
di
gi
t
s
[16]
,
t
w
o
c
h
a
n
ge
s
a
r
e
m
a
de
o
n
t
h
e
m
e
t
h
o
d
t
ha
t
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
[6]
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
t
h
e
da
t
a
a
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
g
y
[17]
w
h
i
c
h
i
s
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
i
m
a
ge
s
w
a
s
a
dde
d
t
o
t
h
e
gi
v
e
n
da
t
a
s
e
t
t
o
s
o
l
ve
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
of
ov
e
r
f
i
t
t
i
n
g
.
A
n
d
t
h
e
n
t
h
e
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
i
s
c
ha
n
ge
d
f
r
o
m
R
e
L
U
t
o
E
L
U
[1
8]
t
o
pr
o
v
i
de
m
o
r
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
t
o
t
h
e
v
a
ni
s
hi
n
g
gra
di
e
nt
pr
o
b
l
e
m
.
T
h
e
m
o
de
l
of
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d
i
s
c
o
m
po
s
e
d
of
fo
ur
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
,
e
a
c
h
l
a
y
e
r
f
o
l
l
ow
e
d
b
y
E
L
U
a
s
a
n
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
un
c
t
i
o
n
w
i
t
h
t
h
e
ke
rn
e
l
s
o
f
s
i
z
e
3
x
3.
a
po
o
l
i
n
g
l
a
y
e
r
(m
a
x
-
po
o
l
)
w
a
s
a
dde
d
w
i
t
h
s
i
z
e
2
x
2.
N
e
xt
s
t
e
p
,
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
e
d
i
m
a
ge
s
a
r
e
f
l
a
t
t
e
n
e
d
a
n
d
w
i
l
l
b
e
t
h
e
i
nput
f
o
r
t
h
e
f
ul
l
y
c
o
n
n
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
,
a
n
d
f
i
n
a
l
l
y
,
t
h
e
l
a
s
t
l
a
y
e
r
(
o
ut
put
)
c
o
n
t
a
i
n
s
10
n
e
u
r
o
n
s
t
h
a
t
r
e
p
re
s
e
n
t
10
c
l
a
s
s
e
s
fo
r
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
t
h
e
10
di
gi
t
s
.
T
o
de
t
e
r
m
i
n
e
t
h
e
f
i
n
a
l
r
e
s
ul
t
,
t
h
e
s
o
f
t
m
a
x
f
un
c
t
i
o
n
w
a
s
us
e
d
t
o
c
o
m
put
e
t
h
e
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
y
fo
r
e
a
c
h
c
l
a
s
s
t
h
a
t
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
a
d
i
gi
t
[8]
.
F
o
r
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
e
f
fe
c
t
of
ove
r
f
i
t
t
i
ng,
t
h
e
a
ut
h
o
r
s
s
ug
ge
s
t
us
i
n
g
a
d
r
o
po
ut
r
a
t
e
25%
f
o
r
e
a
c
h
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
nd
f
ul
l
y
c
o
n
n
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
,
i
t
m
e
a
n
s
t
h
a
t
a
f
t
e
r
o
n
e
e
po
c
h
25%
o
f
n
e
ur
o
n
s
a
r
e
d
r
o
ppe
d
a
n
d
m
a
ke
t
h
e
i
r
w
e
i
ght
s
z
e
r
o
t
o
m
a
ke
i
t
i
n
e
f
fe
c
t
i
ve
i
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k.
T
hi
s
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
ga
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
99
.
4%,
w
h
i
c
h
i
s
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
b
e
t
t
e
r
r
e
s
ul
t
t
ha
n
p
r
e
v
i
o
us
w
o
r
ks
.
2.
TH
E
P
R
O
P
O
S
ED
M
ET
H
O
D
T
o
de
a
l
w
i
t
h
H
a
n
d
W
ri
t
t
e
n
di
g
i
t
s
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
,
t
he
m
o
de
l
c
a
n
b
e
b
ui
l
t
f
r
o
m
s
c
ra
t
c
h
a
nd
s
t
a
r
t
i
n
g
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
o
pe
r
a
t
i
o
n,
b
ut
i
n
t
h
i
s
w
a
y
,
w
e
s
h
a
l
l
ge
t
i
nt
o
t
r
o
ub
l
e
a
n
d
a
r
e
c
o
n
s
um
i
ng
m
o
r
e
t
i
m
e
duri
n
g
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
v
e
r
y
l
a
r
ge
a
n
d
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
m
a
y
t
a
ke
da
y
s
a
n
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
:
174
-
178
176
pe
rh
a
ps
w
e
e
ks
w
i
t
h
h
i
g
h
c
o
m
put
i
n
g
c
a
pa
b
i
l
i
t
i
e
s
.
T
h
e
m
o
de
rn
a
pp
r
o
a
c
h
n
o
w
a
da
y
s
i
t
us
e
s
a
r
e
m
a
r
k
a
b
l
e
t
e
c
hn
i
q
ue
c
a
l
l
e
d
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
[19
,
20]
w
h
i
c
h
i
s
a
po
pul
a
r
m
e
t
h
o
d
i
n
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
a
n
d
N
L
P
f
i
e
l
ds
b
e
c
a
us
e
i
t
e
n
a
b
l
e
s
us
t
o
b
ui
l
d
a
hi
g
h
-
a
c
c
ura
c
y
m
o
d
e
l
w
i
t
h
l
i
t
t
l
e
t
r
a
i
n
i
ng
t
i
m
e
.
T
h
e
r
e
a
r
e
v
a
ri
o
us
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
i
n
w
o
r
ki
n
g
w
i
t
h
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rn
i
ng
a
n
d
o
n
e
o
f
t
h
e
s
e
s
t
ra
t
e
gi
e
s
i
s
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
[
21
,
22]
w
h
i
c
h
i
s
m
e
a
n
s
t
a
ki
ng
w
e
i
ght
s
o
f
t
h
e
p
r
e
-
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
a
nd
us
e
i
t
a
s
i
ni
t
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
f
o
r
a
n
e
w
m
o
de
l
t
ha
t
w
e
w
a
n
t
t
o
t
ra
i
n
o
n
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
s
a
m
e
do
m
a
i
n
f
o
r
e
xa
m
p
l
e
i
m
a
ge
s
,
i
t
us
e
d
t
o
s
pe
e
d
up
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
a
nd
o
v
e
r
c
o
m
e
s
m
a
l
l
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
p
r
o
b
l
e
m
s
.
F
i
gu
r
e
2
.
(R
i
g
ht
)
a
r
e
s
i
dua
l
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
34
l
a
y
e
r
s
,
(
l
e
f
t
)
a
pl
a
i
n
n
e
t
w
o
r
k
w
i
t
h
3
4
l
a
y
e
r
s
f
r
o
m
t
h
e
o
r
i
gi
na
l
pa
pe
r
[2
3]
C
o
ns
e
q
ue
nt
l
y
,
m
o
s
t
l
a
y
e
rs
f
ro
m
a
p
re
-
t
r
a
i
ne
d
m
o
d
e
l
a
re
u
s
e
f
u
l
i
n
c
o
nf
i
g
u
ri
ng
a
ne
w
m
o
de
l
b
e
c
a
u
s
e
m
o
s
t
c
o
m
p
u
t
e
r
v
i
s
i
o
n
p
ro
b
l
e
m
s
i
n
v
o
l
v
e
s
i
m
i
l
a
r
l
o
w
-
l
e
v
e
l
v
i
s
u
a
l
p
a
t
t
e
rns
.
T
he
p
ro
p
o
s
e
d
m
e
t
ho
d
i
n
t
h
i
s
p
a
p
e
r
t
o
t
ra
i
n
i
ng
o
u
r
m
o
d
e
l
i
s
t
he
R
e
s
N
e
t
s
m
o
de
l
[23]
.
O
ne
o
f
t
he
p
ro
b
l
e
m
s
R
e
s
N
e
t
s
s
o
l
v
e
i
s
t
he
v
a
ni
s
hi
ng
g
r
a
d
i
e
nt
.
T
hi
s
p
ro
b
l
e
m
o
c
c
u
rs
w
he
n
t
he
ne
t
w
o
rk
i
s
v
e
r
y
d
e
e
p
,
t
he
g
ra
d
i
e
nt
s
w
he
re
t
he
l
o
s
s
f
u
nc
t
i
o
n
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
g
o
d
i
re
c
t
l
y
t
o
z
e
ro
.
N
o
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
:
2502
-
4752
A
r
abi
c
h
andw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
s
r
e
c
o
gni
t
i
on
bas
e
d
o
n
c
on
v
ol
u
t
i
o
na
l
n
e
ur
al
n
e
t
w
or
k
s
w
i
t
h
…
(
R
as
ool
H
as
an
F
i
nj
an
)
177
l
e
a
r
ni
ng
i
s
e
x
e
c
u
t
e
d
b
e
c
a
u
s
e
t
he
w
e
i
g
ht
s
no
t
u
p
d
a
t
i
ng
i
t
s
v
a
l
u
e
s
.
B
y
u
s
i
ng
t
he
R
e
s
N
e
t
s
m
o
d
e
l
,
t
he
g
ra
d
i
e
n
t
s
c
a
n
a
c
ro
s
s
d
i
re
c
t
l
y
t
hro
u
g
h
t
he
s
ho
r
t
c
u
t
c
o
nne
c
t
i
o
ns
t
o
t
he
re
a
r
f
ro
m
p
re
v
i
o
u
s
l
a
y
e
rs
t
o
i
ni
t
i
a
l
f
i
l
t
e
rs
,
s
o
w
i
l
l
re
u
s
e
m
o
s
t
o
f
t
he
p
re
-
t
ra
i
ne
d
R
e
s
ne
t
m
o
d
e
l
l
a
y
e
rs
a
nd
j
u
s
t
re
p
l
a
c
e
t
he
f
i
n
a
l
l
a
y
e
r
t
h
a
t
u
s
e
t
o
m
a
k
e
p
re
d
i
c
t
i
o
ns
.
A
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
2
,
o
n
t
h
e
ri
g
ht
s
i
de
,
w
e
c
a
n
s
e
e
t
h
e
R
e
s
N
e
t
s
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
p
l
a
i
n
n
e
t
w
o
r
k
,
w
hi
c
h
i
s
s
h
o
w
n
i
n
t
h
e
l
e
f
t
o
f
t
he
f
i
gu
re
.
E
a
c
h
c
o
l
o
r
e
d
b
l
o
c
k
o
f
l
a
y
e
r
s
r
e
p
r
e
s
e
nt
s
a
s
e
ri
e
s
o
f
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
s
o
f
a
s
i
m
i
l
a
r
d
i
m
e
ns
i
o
n.
A
l
l
o
f
t
he
l
a
y
e
r
s
ha
v
e
t
h
e
s
a
m
e
p
a
t
t
e
rn,
t
h
e
y
c
o
n
s
i
s
t
o
f
3
x3
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
w
i
t
h
f
i
xe
d
f
e
a
t
u
re
m
a
p
d
i
m
e
ns
i
o
ns
6
4
,
1
28
,
25
6
,
51
2
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
,
t
he
d
i
m
e
ns
i
o
ns
t
ha
t
p
re
s
e
nt
e
d
a
s
a
s
o
l
i
d
l
i
ne
r
e
m
a
i
n
t
he
s
a
m
e
s
i
z
e
w
h
e
n
t
h
e
i
npu
t
f
l
o
w
a
c
r
o
s
s
e
v
e
r
y
2
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
l
a
y
e
r.
T
he
do
t
t
e
d
l
i
n
e
s
w
hi
c
h
p
r
e
s
e
nt
t
h
e
c
ha
n
ge
i
n
di
m
e
ns
i
o
n
s
o
f
t
h
e
i
npu
t
v
o
l
u
m
e
.
W
e
no
t
i
c
e
d
t
ha
t
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
t
h
e
i
r
di
m
e
ns
i
o
n
d
ue
t
o
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
o
pe
ra
t
i
o
n,
t
hi
s
r
e
d
uc
t
i
o
n
b
e
t
w
e
e
n
l
a
y
e
r
s
o
c
c
u
rs
b
y
t
h
e
s
i
z
e
o
f
s
t
ri
de
f
r
o
m
1
t
o
2,
o
n
t
he
f
i
rs
t
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
f
o
r
e
a
c
h
l
a
y
e
r.
E
v
e
r
y
l
a
y
e
r
o
f
a
R
e
s
N
e
t
i
s
c
o
m
po
s
e
d
o
f
s
e
v
e
ra
l
b
l
o
c
ks
,
t
hi
s
i
s
b
e
c
a
u
s
e
w
h
e
n
R
e
s
N
e
t
go
de
e
pe
r,
t
h
e
y
r
e
g
u
l
a
rl
y
do
i
t
b
y
e
xp
a
nd
i
ng
t
he
nu
m
b
e
r
o
f
t
a
s
ks
i
n
s
i
de
a
b
l
o
c
k
,
b
u
t
t
he
nu
m
b
e
r
o
f
t
h
e
t
o
t
a
l
l
a
y
e
rs
c
o
nt
i
nue
s
a
s
b
e
f
o
r
e
.
T
h
e
c
o
r
e
i
de
a
b
e
h
i
n
d
t
h
e
s
h
o
rt
c
ut
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
s
i
s
t
h
e
w
a
y
t
h
a
t
o
ur
n
e
t
w
o
r
k
h
a
s
s
ki
p
l
a
y
e
r
s
t
h
a
t
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
3,
t
h
e
r
e
f
o
r
e
,
fo
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
t
h
e
t
w
o
c
o
n
vo
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
i
t
t
a
ke
s
a
s
i
nput
b
un
c
h
o
f
f
e
a
t
ur
e
m
a
ps
a
n
d
t
h
e
o
ut
put
i
t
w
i
l
l
p
r
e
s
e
n
t
a
s
(
)
.
T
o
pe
r
f
o
r
m
t
h
e
o
ut
put
o
f
t
hi
s
b
l
o
c
k,
t
h
e
i
n
p
ut
i
s
c
o
pi
e
d
t
o
ou
t
put
(
)
,
s
o
w
e
ha
v
e
t
o
s
ki
p
t
w
o
l
a
y
e
r
s
i
n
t
h
e
n
e
t
w
o
r
k,
s
o
t
he
o
ut
put
b
e
c
o
m
e
s
(
)
=
(
)
+
.
w
i
t
h
t
h
i
s
c
o
n
c
e
pt
,
i
n
s
t
e
a
d
o
f
l
e
a
rni
n
g
(
)
w
e
w
o
ul
d
l
e
a
rn
t
h
e
r
e
s
i
d
ua
l
(
)
i
t
s
e
qu
a
t
i
o
n
w
i
l
l
b
e
c
o
m
e
(
)
=
(
)
−
,
t
h
e
r
e
fo
r
e
i
n
t
h
e
w
o
r
s
t
s
c
e
n
a
ri
o
,
i
f
t
h
e
w
e
i
g
h
t
s
a
r
e
n
o
t
u
p
da
t
e
d,
e
v
e
r
y
v
a
l
ue
b
e
c
o
m
e
s
a
s
m
a
l
l
o
r
z
e
r
o
,
t
h
e
r
e
f
o
r
e
a
t
l
e
a
s
t
t
h
e
w
i
l
l
b
e
l
e
a
rn
e
d
.
F
i
gu
r
e
3
.
T
h
e
s
h
o
rt
c
ut
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
s
i
n
t
h
e
r
e
s
i
du
a
l
n
e
t
w
o
r
k
3.
EX
P
ER
I
M
EN
T
A
N
D
R
ES
U
LTS
A
s
m
e
n
t
i
o
n
e
d
b
e
fo
r
e
,
T
h
e
M
A
D
B
a
s
e
A
r
a
b
i
c
h
a
n
dw
r
i
t
t
e
n
di
gi
t
da
t
a
s
e
t
i
s
us
e
d
i
n
o
ur
m
e
t
h
o
d
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
A
ra
b
i
c
di
gi
t
s
,
I
t
c
o
n
t
a
i
n
s
60
000
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
1000
t
e
s
t
i
n
g
i
m
a
ge
s
.
E
a
c
h
i
m
a
ge
i
s
a
n
u
m
b
e
r
b
e
t
w
e
e
n
0
-
9
a
n
d
i
t
s
s
i
z
e
i
s
28
x
28
p
i
xe
l
R
G
B
.
In
t
h
e
s
a
m
e
w
a
y
t
h
a
t
us
e
d
i
n
[
6],
t
h
e
i
m
a
ge
s
a
r
e
i
n
v
e
r
t
e
d
b
e
fo
r
e
t
h
e
y
e
n
t
e
r
a
s
i
n
p
ut
t
o
t
h
e
f
i
r
s
t
l
a
y
e
r
i
n
o
ur
m
o
de
l
,
A
nd
t
h
e
r
e
f
or
e
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
t
h
e
di
gi
t
s
a
ppe
a
r
s
i
n
t
h
e
w
h
i
t
e
fo
r
e
gr
o
u
n
d
o
n
t
h
e
b
a
c
kd
r
o
p
of
t
h
e
b
l
a
c
k
b
a
c
kgr
o
u
n
d
.
T
h
e
r
e
a
s
o
n
i
s
t
o
us
e
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
t
h
e
b
l
a
c
k
b
a
c
kgr
o
un
d
m
a
ke
s
t
h
e
e
dge
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
r
e
s
t
ra
i
g
h
t
f
o
r
w
a
r
d
i
n
di
gi
t
s
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
,
n
o
w
w
e
c
o
m
e
t
o
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
a
n
d
w
e
w
i
l
l
us
e
o
ur
s
ugge
s
t
e
d
m
o
de
l
t
o
a
c
h
i
e
v
e
h
i
g
h
e
r
a
c
c
u
r
a
c
y
w
i
t
h
t
i
m
e
-
s
a
v
i
n
g
a
n
d
duri
n
g
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
us
i
n
g
o
n
e
c
y
c
l
e
po
l
i
c
y
[24]
t
o
g
e
t
f
a
s
t
e
r
t
ra
i
ni
n
g
p
r
o
c
e
s
s
e
s
,
t
h
e
n
t
h
e
m
o
de
l
e
v
a
l
ua
t
e
d
o
n
t
e
s
t
da
t
a
t
ha
t
g
a
t
h
e
r
e
d
f
r
o
m
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
w
o
r
k
e
n
v
i
r
o
n
m
e
n
t
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
m
o
de
l
w
a
s
t
ra
i
n
e
d
i
n
t
h
e
f
a
s
t
a
i
f
r
a
m
e
w
o
r
k
[25]
a
n
d
py
t
h
o
n
us
e
d
a
s
a
p
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g
l
a
n
g
ua
ge
.
A
f
t
e
r
20
c
y
c
l
e
s
,
o
ur
m
o
de
l
a
c
h
i
e
v
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
99.
6,
t
hi
s
r
e
s
ul
t
c
o
n
s
i
de
r
e
d
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
o
b
t
a
i
n
e
d
s
o
f
a
r
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1
w
h
i
c
h
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d
w
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
r
e
s
t
o
f
t
h
e
p
r
e
v
i
o
us
m
e
t
h
o
ds
.
T
a
b
l
e
1
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
be
t
w
e
e
n
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
e
t
ho
d
a
n
d
p
r
e
v
i
o
us
m
e
t
h
o
ds
M
e
t
h
o
d
A
c
c
u
ra
c
y
“
H
a
n
d
w
ri
t
t
e
n
A
ra
b
i
c
n
u
m
e
ra
l
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
u
s
i
n
g
a
m
u
l
t
i
-
l
a
y
e
r
p
e
r
c
e
p
t
ro
n
”
[9
].
9
3
.
8
%
“
H
a
n
d
w
ri
t
t
e
n
A
ra
b
i
c
n
u
m
e
ra
l
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
u
s
i
n
g
d
e
e
p
l
e
a
r
n
i
n
g
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
s
”
[1
2
].
9
7
.
4
%
“
A
n
E
ffi
c
i
e
n
t
R
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
M
e
t
h
o
d
fo
r
H
a
n
d
w
ri
t
t
e
n
A
ra
b
i
c
N
u
m
e
ra
l
s
U
s
i
n
g
CN
N
w
i
t
h
D
a
t
a
A
u
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
D
r
o
p
o
u
t
”
[1
6
].
9
9
.
4
%
P
ro
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
9
9
.
6
%
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
1
,
J
a
n
u
a
r
y
2021
:
174
-
178
178
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
A
N
D
F
U
TU
R
E
W
O
R
K
A
ra
b
i
c
H
a
n
dw
r
i
t
t
e
n
D
i
g
i
t
s
R
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
i
s
A
n
i
m
po
r
t
a
n
t
a
n
d
s
c
a
l
a
b
l
e
a
r
e
a
a
t
t
h
i
s
m
o
m
e
nt
.
It
s
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
a
r
e
v
e
r
y
i
m
po
r
t
a
n
t
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
i
n
t
h
e
A
ra
b
c
o
un
t
r
i
e
s
.
T
hi
s
w
o
r
k
i
s
b
a
s
e
d
o
n
pr
e
-
t
ra
i
n
e
d
Co
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
us
i
n
g
t
h
e
R
e
s
N
e
t
-
34
M
o
de
l
a
n
d
o
b
t
a
i
n
e
d
a
h
i
g
h
e
r
a
c
c
ura
c
y
w
i
t
h
99
.
6%
,
a
n
d
t
h
a
t
i
s
do
n
e
b
y
t
e
s
t
i
n
g
o
n
M
A
D
B
a
s
e
A
r
a
b
i
c
h
a
ndw
r
i
t
t
e
n
di
gi
t
d
a
t
a
s
e
t
w
h
i
c
h
c
o
n
t
a
i
n
s
6
0000
t
ra
i
ni
n
g
a
n
d
1000
t
e
s
t
i
ng
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
f
ut
u
r
e
w
o
r
k
i
s
f
oc
us
e
d
o
n
a
n
o
t
h
e
r
pr
e
-
t
ra
i
n
e
d
m
o
de
l
s
uc
h
a
s
V
G
G
,
I
n
c
e
pt
i
o
n
e
t
c
.
t
o
t
r
y
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
r
e
s
ul
t
o
f
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
A
r
a
b
i
c
ha
n
dw
r
i
t
t
e
n
d
i
gi
t
s
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
C.
-
L
.
L
i
u,
K
.
N
a
ka
s
h
i
m
a
,
H
.
S
a
ko
,
a
nd
H
.
F
u
j
i
s
a
w
a
,
“
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
di
g
i
t
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n:
be
nc
hm
a
r
ki
ng
o
f
s
t
a
t
e
-
of
-
t
he
-
a
r
t
t
e
c
hni
que
s
,
”
P
at
t
e
r
n
R
e
c
ogn
i
t
.
,
v
o
l
.
36
,
no
.
10
,
pp
.
227
1
–
22
85,
2003
.
[
2]
A
.
R
a
f
a
l
o
v
i
t
c
h
a
nd
R
.
D
a
l
e
,
“
U
n
i
t
e
d
N
a
t
i
o
ns
g
e
ne
r
a
l
a
s
s
e
m
bl
y
r
e
s
o
l
ut
i
o
ns
:
A
s
i
x
-
l
a
ng
ua
g
e
pa
r
a
l
l
e
l
c
o
r
pus
,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
M
T
S
um
m
i
t
,
v
o
l
.
1
2,
pp
.
292
-
29
9
,
20
09
.
[
3]
Y
.
L
e
C
un
,
Y
.
B
e
ng
i
o
,
a
nd
G
.
H
i
n
t
o
n,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
,
”
N
a
t
ur
e
,
v
o
l
.
521
,
no
.
7553
,
pp
.
436
-
444
,
201
5.
[
4]
M
.
M
.
S
a
uf
i
,
M
.
A
.
Z
a
m
a
nh
ur
i
,
N
.
M
o
ha
m
m
a
d,
a
nd
Z
.
I
br
a
hi
m
,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
r
o
m
a
n
ha
ndw
r
i
t
t
e
n
c
ha
r
a
c
t
e
r
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
I
n
done
s
i
an
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
n
gi
ne
e
r
i
ng
a
nd
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
1
2,
no
.
2.
pp
.
4
55
-
460
,
2018
.
do
i
:
10.
115
91
/
i
j
e
e
c
s
.
v
12.
i
2
.
pp4
55
-
460
.
[
5]
K
.
O
’
S
he
a
a
nd
R
.
N
a
s
h
,
“
A
n
i
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
t
o
c
o
nv
o
l
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
ks
,
”
a
r
X
i
v
P
r
e
pr
.
a
r
X
i
v
151
1.
0845
8
,
20
15
.
[
6]
T
.
W
i
a
t
o
w
s
ki
a
nd
H
.
B
ö
l
c
s
ke
i
,
“
A
m
a
t
he
m
a
t
i
c
a
l
t
he
o
r
y
of
de
e
p
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
s
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
.
I
nf
.
T
he
or
y
,
v
o
l
.
64
,
no
.
3,
pp
.
184
5
–
18
66
,
201
7.
[
7]
J
.
H
a
n
a
nd
C
.
M
o
r
a
g
a
,
“
T
he
i
nf
l
ue
nc
e
o
f
t
he
s
i
g
m
o
i
d
f
unc
t
i
o
n
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
o
n
t
he
s
pe
e
d
o
f
ba
c
kpr
o
pa
g
a
t
i
o
n
l
e
a
r
n
i
ng
,
”
i
n
I
n
t
e
r
nat
i
o
nal
W
or
k
s
h
op
on
A
r
t
i
f
i
c
i
al
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
or
k
s
,
pp
.
195
–
201
,
1995
.
[
8]
N
.
F
a
t
i
h
a
hS
a
h
i
d
a
n
,
A
.
K
h
a
i
r
i
J
u
h
a
,
N
.
M
o
h
a
m
m
a
d
,
a
n
d
Z
.
I
br
a
h
i
m
,
“
F
l
o
w
e
r
a
nd
l
e
a
f
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
f
o
r
p
l
a
n
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
us
i
ng
c
o
nv
o
l
u
t
i
o
n
a
l
n
e
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
,
”
I
nd
o
ne
s
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
E
n
g
.
C
om
p
u
t
.
S
c
i
.
,
v
o
l
.
16
,
p
p
.
7
3
7
–
7
43
,
2
01
9
.
[
9]
N
.
D
a
s
,
A
.
F
.
M
o
l
l
a
h
,
S
.
S
a
ha
,
a
nd
S
.
S
.
H
a
qu
e
,
“
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
A
r
a
bi
c
N
um
e
r
a
l
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
a
M
ul
t
i
L
a
y
e
r
P
e
r
c
e
p
t
r
o
n,
”
P
r
oc
e
d
i
ng
N
at
i
o
nal
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
R
e
c
e
nt
T
r
e
nds
i
n
I
nf
or
m
at
i
on
S
y
s
t
e
m
s
,
pp
.
200
–
203
,
2006
.
[
10]
A
.
S
e
l
w
a
l
a
nd
I
.
R
a
oo
f
,
“
A
M
ul
t
i
-
l
a
y
e
r
pe
r
c
e
p
t
r
o
n
ba
s
e
d
i
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
t
hy
r
o
i
d
di
s
e
a
s
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
,
”
I
ndone
s
i
an
J
our
nal
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
17,
no
.
1.
pp
.
524
-
533
,
201
9
.
do
i
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
17
.
i
1
.
p
p524
-
53
2.
[
11]
J
.
L
i
,
J
.
C
he
ng
,
J
.
S
hi
,
a
nd
F
.
H
u
a
ng
,
“
B
r
i
e
f
i
nt
r
o
duc
t
i
o
n
o
f
ba
c
k
p
r
o
pa
g
a
t
i
o
n
(
B
P
)
ne
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
a
l
g
o
r
i
t
hm
a
nd
i
t
s
i
m
pr
o
v
e
m
e
nt
,
”
i
n
A
dv
an
c
e
s
i
n
c
om
p
ut
e
r
s
c
i
e
nc
e
an
d
i
n
f
or
m
at
i
on
e
ngi
ne
e
r
i
n
g,
Sp
r
i
nge
r
,
pp
.
553
–
558
,
201
2
.
[
12]
A
.
A
s
h
i
q
uz
z
a
m
a
n
a
n
d
A
.
K
.
T
us
h
a
r
,
“
H
a
n
dw
r
i
t
t
e
n
A
r
a
b
i
c
nu
m
e
r
a
l
r
e
c
o
g
n
i
t
i
o
n
u
s
i
ng
de
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
n
e
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
i
n
2
0
17
I
E
E
E
I
n
t
e
r
na
t
i
o
n
a
l
C
on
f
e
r
e
n
c
e
on
I
m
a
g
i
ng
,
V
i
s
i
o
n
&
P
a
t
t
e
r
n
R
e
c
og
n
i
t
i
on
(
i
c
I
V
P
R
)
,
p
p
.
1
–
4
,
2
01
7
.
[
13]
A
.
F
.
A
g
a
r
a
p,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
n
i
ng
u
s
i
ng
r
e
c
t
i
f
i
e
d
l
i
ne
a
r
un
i
t
s
(
r
e
l
u
)
,
”
ar
X
i
v
P
r
e
pr
.
ar
X
i
v
1
803
.
08
375
,
201
9
.
[
14]
D
.
M
.
K
l
i
ne
a
nd
V
.
L
.
B
e
r
a
r
di
,
“
R
e
v
i
s
i
t
i
ng
s
qua
r
e
d
-
e
r
r
o
r
a
n
d
c
r
o
s
s
-
e
nt
r
o
p
y
f
unc
t
i
o
ns
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
ne
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
”
N
e
ur
a
l
C
om
put
.
A
pp
l
.
,
v
o
l
.
1
4,
no
.
4,
p
p.
31
0
-
318
,
2
00
5.
[
15]
W
.
L
i
u,
Y
.
W
e
n
,
Z
.
Y
u,
a
nd
M
.
Y
a
ng
,
“
L
a
r
g
e
-
m
a
r
g
i
n
s
o
f
t
m
a
x
l
o
s
s
f
o
r
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
k
s
,
”
i
n
I
C
M
L
,
v
o
l
.
2,
no
.
3,
p
p
.
7
,
2016
.
[
16]
A
.
A
s
hi
quz
z
a
m
a
n,
A
.
K
.
T
us
ha
r
,
A
.
R
a
hm
a
n,
a
nd
F
.
M
o
hs
i
n,
“
A
n
e
f
f
i
c
i
e
nt
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
m
e
t
ho
d
f
o
r
ha
ndw
r
i
t
t
e
n
a
r
a
b
i
c
num
e
r
a
l
s
us
i
ng
c
nn
w
i
t
h
da
t
a
a
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n
a
nd
dr
o
po
ut
,
”
i
n
D
at
a
M
anage
m
e
nt
,
A
na
l
y
t
i
c
s
and
I
nn
ov
a
t
i
on,
Spr
i
nge
r
,
p
p.
29
9
–
30
9
,
20
19
.
[
17]
S
.
C
.
W
o
ng
,
A
.
G
a
t
t
,
V
.
S
t
a
m
a
t
e
s
c
u,
a
n
d
M
.
D
.
M
c
D
o
nne
l
l
,
“
U
nd
e
r
s
t
a
n
di
ng
da
t
a
a
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n:
w
he
n
t
o
w
a
r
p?
,
”
i
n
201
6
i
nt
e
r
na
t
i
ona
l
c
on
f
e
r
e
nc
e
on
di
gi
t
a
l
i
m
age
c
om
pu
t
i
n
g:
t
e
c
hn
i
que
s
a
nd
a
pp
l
i
c
at
i
on
s
(
D
I
C
T
A
)
,
pp
.
1
-
6
,
20
16
.
[
18]
D
.
P
e
da
m
o
nt
i
,
“
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
no
n
-
l
i
ne
a
r
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
unc
t
i
o
ns
f
o
r
de
e
p
ne
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
o
n
M
N
I
S
T
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k,
”
a
r
X
i
v
P
r
e
pr
.
ar
X
i
v
1
804
.
027
63
,
2
018
.
[
19]
S
.
J
.
P
a
n
a
n
d
Q
.
Y
a
ng
,
“
A
s
u
r
v
e
y
o
n
t
r
a
ns
f
e
r
l
e
a
r
ni
ng
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
.
K
n
ow
l
.
D
a
t
a
E
n
g.
,
v
o
l
.
22
,
no
.
10,
pp
.
13
45
-
1359
,
20
10
.
[
20]
L
.
Y
a
ng
,
S
.
H
a
n
ne
k
e
,
a
nd
J
.
C
a
r
bo
ne
l
l
,
“
A
t
he
o
r
y
o
f
t
r
a
ns
f
e
r
l
e
a
r
n
i
ng
w
i
t
h
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
ns
t
o
a
c
t
i
v
e
l
e
a
r
ni
ng
,
”
M
ac
h.
L
e
ar
n.
,
v
o
l
.
90
,
no
.
2
,
pp
.
161
-
189
,
201
3.
[
21]
A.
K
.
R
e
y
e
s
,
J
.
C
.
C
a
i
c
e
do
,
a
n
d
J
.
E
.
C
a
m
a
r
g
o
,
“
F
i
n
e
-
t
un
i
ng
D
e
e
p
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
t
w
o
r
ks
f
o
r
P
l
a
n
t
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
C
L
E
F
(
W
or
k
i
ng
N
o
t
e
s
)
,
v
o
l
.
139
1,
pp
.
467
-
47
5,
20
15
.
[
22]
G
.
R
o
s
a
,
J
.
P
a
pa
,
A
.
M
a
r
a
n
a
,
W
.
S
c
he
i
r
e
r
,
a
nd
D
.
C
o
x,
“
F
i
n
e
-
t
un
i
n
g
c
o
n
vo
l
ut
i
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
us
i
ng
ha
r
m
o
ny
s
e
a
r
c
h,
”
i
n
I
be
r
oam
e
r
i
c
a
n
C
o
ngr
e
s
s
o
n
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
6
8
3
–
690
,
201
5
.
[
23]
K
.
H
e
,
X
.
Z
ha
ng
,
S
.
R
e
n
,
a
nd
J
.
S
un,
“
D
e
e
p
r
e
s
i
dua
l
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
i
m
a
g
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n,
”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
I
E
E
E
c
onf
e
r
e
nc
e
o
n
c
om
pu
t
e
r
v
i
s
i
on
and
pa
t
t
e
r
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
7
70
–
77
8
,
201
6
.
[
24]
L
.
N
.
S
m
i
t
h
,
“
A
d
i
s
c
i
p
l
i
ne
d
a
pp
r
o
a
c
h
t
o
ne
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
hy
pe
r
-
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
:
P
a
r
t
1
-
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
,
ba
t
c
h
s
i
z
e
,
m
o
m
e
nt
um
,
a
nd
w
e
i
g
ht
de
c
a
y
,
”
ar
X
i
v
P
r
e
pr
.
ar
X
i
v
180
3.
0
9820
,
201
8.
[
25]
J
.
H
o
w
a
r
d
a
nd
S
.
G
ug
g
e
r
,
“
F
a
s
t
a
i
:
A
L
a
y
e
r
e
d
A
P
I
f
o
r
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
n
g
,
”
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
v
o
l
.
11,
no
.
2
,
p
p
.
1
08,
2
020
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.