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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
20
1
9
,
pp
.
1076
~
1085
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
2
.
pp
107
6
-
1085
1076
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
ae
s
c
or
e
.
c
om
/
j
our
na
l
s
/
i
nde
x
.
php/
i
j
e
e
c
s
T
o
w
a
r
d
s
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
-
b
a
sed
s
e
l
f
-
t
u
n
i
n
g
o
f
h
a
d
o
o
p
-
s
p
a
r
k
s
y
st
e
m
M
d
.
A
r
m
an
u
r
R
ah
m
an
1
,
A
b
i
d
H
o
s
s
e
n
2
,
J
.
H
o
s
s
e
n
3
,
V
e
n
k
atas
e
s
h
ai
ah
C
4
,
Th
an
gav
e
l
B
h
u
v
an
e
s
w
ar
i
5
,
A
z
i
z
a
S
u
l
tan
a
6
1
,
3
,
4
,
5
F
a
c
ul
t
y
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
a
2
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
i
ng
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
K
hul
na
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
ng
l
a
de
s
h
6
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
i
ng
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
D
ha
k
a
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
ng
l
a
de
s
h
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
S
ep
2
1,
2
018
R
e
v
i
s
e
d
F
eb
1
,
2019
A
c
c
e
pt
e
d
F
eb
2
5,
201
9
A
pa
c
he
S
pa
r
k
i
s
a
n
o
pe
n
s
o
ur
c
e
di
s
t
r
i
bu
t
e
d
pl
a
t
f
o
r
m
w
hi
c
h
us
e
s
t
h
e
c
o
n
c
e
pt
o
f
di
s
t
r
i
bu
t
e
d
m
e
m
o
r
y
f
o
r
pr
o
c
e
s
s
i
ng
bi
g
da
t
a
.
S
pa
r
k
h
a
s
m
o
r
e
t
ha
n
18
0
pr
e
do
m
i
n
a
nt
c
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
pa
r
a
m
e
t
e
r
.
C
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
s
e
t
t
i
ng
s
di
r
e
c
t
l
y
c
o
nt
r
o
l
t
he
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
of
A
pa
c
he
s
pa
r
k
w
hi
l
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
b
i
g
da
t
a
,
t
o
g
e
t
t
he
be
s
t
o
ut
c
o
m
e
y
e
t
a
c
ha
l
l
e
ng
i
ng
t
a
s
k
a
s
i
t
ha
s
m
a
ny
c
o
n
f
i
g
ur
a
t
i
o
n
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
.
C
ur
r
e
nt
l
y
,
t
he
s
e
p
r
e
do
m
i
n
a
n
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
r
e
t
une
d
m
a
nu
a
l
l
y
b
y
t
r
i
a
l
a
n
d
e
r
r
o
r
.
T
o
o
v
e
r
c
o
m
e
t
hi
s
m
a
nua
l
t
un
i
ng
p
r
o
bl
e
m
i
n
t
h
i
s
pa
p
e
r
pr
o
po
s
e
d
a
n
d
de
v
e
l
o
pe
d
a
s
e
l
f
-
t
uni
ng
a
ppr
o
a
c
h
us
i
ng
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
.
T
hi
s
a
p
p
r
o
a
c
h
c
a
n
t
un
e
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
w
h
e
n
i
t
’
s
r
e
qu
i
r
e
d
.
T
he
a
ppr
o
a
c
h
w
a
s
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
o
n
D
e
l
l
s
e
r
v
e
r
a
nd
e
xp
e
r
i
m
e
n
t
w
a
s
do
ne
o
n
f
i
v
e
di
f
f
e
r
e
nt
s
i
z
e
s
o
f
t
he
d
a
t
a
s
e
t
a
nd
pa
r
a
m
e
t
e
r
.
A
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
s
pr
o
v
i
de
d
t
o
hi
g
hl
i
g
ht
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
e
d
r
e
s
ul
t
o
f
t
he
pr
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
w
i
t
h
d
e
f
a
ul
t
S
p
a
r
k
c
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
.
T
he
r
e
s
ul
t
s
d
e
m
o
ns
t
r
a
t
e
th
at
t
h
e
e
xe
c
u
t
i
o
n
i
s
s
pe
e
de
d
-
up
by
a
bo
ut
33%
(
o
n
a
n
a
v
e
r
a
g
e
)
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
he
de
f
a
u
l
t
c
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n.
Ke
y
w
or
d
s
:
A
pa
c
h
e
s
p
a
r
k
B
i
g
da
t
a
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
S
e
l
f
-
t
un
i
ng
S
pa
r
k
pa
ra
m
e
t
e
r
C
opy
r
i
gh
t
©
201
9
I
n
s
t
i
t
ut
e
o
f
A
dv
anc
e
d
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
S
c
i
e
nc
e
.
A
l
l
r
i
gh
t
s
r
e
s
e
r
v
e
d
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
M
d.
A
rm
a
nu
r
R
a
hm
a
n,
F
a
c
ul
t
y
of
E
n
g
i
n
e
e
ri
n
g
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
M
ul
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
J
a
l
a
n
A
y
e
r
K
e
r
o
h
L
a
m
a
,
M
e
l
a
ka
,
7
5450
B
uki
t
B
e
r
ua
ng,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
a
rm
a
n.
b
dm
a
i
l
@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
T
h
e
i
m
p
r
o
ve
m
e
n
t
o
f
t
h
e
m
o
b
i
l
e
n
e
t
w
o
r
k,
e
-
c
o
m
m
e
r
c
e
,
t
h
e
s
o
c
i
a
l
n
e
t
w
o
r
k
i
s
c
o
n
t
i
n
uo
us
l
y
a
n
d
v
a
s
t
l
y
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
w
h
i
c
h
r
e
s
ul
t
s
i
n
t
h
e
i
n
c
r
e
m
e
n
t
o
f
a
n
um
b
e
r
o
f
i
nt
e
rn
e
t
us
e
r
s
.
T
h
e
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
n
u
m
b
e
r
o
f
i
n
t
e
rn
e
t
us
e
r
s
c
o
n
s
t
a
n
t
l
y
g
e
n
e
ra
t
e
s
h
u
ge
c
o
n
t
e
n
t
o
f
da
t
a
fo
r
f
ut
ur
e
us
e
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
a
n
i
n
di
c
a
t
i
o
n
by
ID
C
by
t
h
e
e
n
d
of
2020,
t
h
e
a
m
o
u
n
t
o
f
di
gi
t
a
l
da
t
a
w
i
l
l
b
e
m
o
r
e
t
h
a
n
44
Z
B
[1
-
3].
T
h
e
e
xi
s
t
e
n
c
e
of
b
i
g
da
t
a
c
a
nn
o
t
b
e
de
ni
e
d
w
i
t
h
t
h
e
c
u
rr
e
n
t
s
t
a
t
e
o
f
t
h
e
di
gi
t
a
l
w
o
r
l
d.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
b
i
g
da
t
a
t
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
ga
i
n
e
d
h
uge
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
i
o
n
w
i
t
h
t
h
e
e
vo
l
v
i
n
g
o
f
b
i
g
da
t
a
i
n
t
h
e
s
e
c
t
o
r
s
s
uc
h
a
s
go
v
e
r
nm
e
nt
,
a
c
a
de
m
i
a
,
a
nd
i
ndus
t
ri
e
s
.
T
h
e
t
ra
d
i
t
i
o
n
a
l
c
o
m
put
i
ng
s
y
s
t
e
m
c
a
n
n
o
t
o
ff
e
r
t
h
e
n
e
c
e
s
s
a
r
y
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
b
i
g
da
t
a
i
n
dus
t
ri
e
s
ha
v
e
s
e
e
n
v
a
r
i
o
us
pl
a
t
f
o
r
m
s
s
uc
h
a
d
S
pa
rk
[4]
,
H
a
ddo
o
[5
,
6
]
a
n
d
S
t
r
o
m
[7]
t
o
e
nt
e
rt
a
i
n
t
h
e
de
m
a
n
ds
o
f
a
l
a
r
ge
a
m
o
unt
of
b
i
g
da
t
a
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g.
A
pa
c
h
e
s
pa
r
k
i
s
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
w
i
de
s
pr
e
a
d
f
r
a
m
e
w
o
r
ks
a
m
o
n
g
t
h
e
pr
e
v
a
i
l
i
n
g
di
s
t
r
i
b
ut
e
s
f
r
a
m
e
w
o
r
k,
due
t
o
i
t
s
g
r
e
a
t
c
a
p
a
b
i
l
i
t
y
t
o
s
us
t
e
na
n
c
e
h
e
a
v
y
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
a
nd
f
o
r
c
o
m
pl
e
x
da
t
a
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[2
,
4].
T
h
e
m
o
s
t
po
pul
a
r
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
pl
a
t
f
o
r
m
s
i
n
i
s
A
pa
c
h
e
S
pa
rk
w
h
i
c
h
o
ffe
r
s
h
i
g
h
-
l
e
v
e
l
A
P
I
i
n
s
c
a
l
a
r
,
py
t
h
o
n,
a
nd
J
a
v
a
[8].
I
n
t
h
e
s
pa
r
k,
t
h
e
s
y
s
t
e
m
h
a
s
m
o
r
e
t
ha
n
180
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
t
h
a
t
r
e
qui
r
e
t
o
a
dj
us
t
m
a
nua
l
l
y
fo
r
e
a
c
h
i
n
di
v
i
du
a
l
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
i
n
o
r
de
r
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
f
un
c
t
i
o
na
l
i
t
i
e
s
[9]
.
It
i
s
t
h
e
o
n
l
y
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
a
n
d
r
e
t
i
r
i
n
g
m
e
t
h
o
d
t
o
e
nri
c
h
t
h
e
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
.
In
o
n
e
h
a
nd,
t
h
e
h
uge
n
u
m
b
e
r
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
pa
c
e
of
fe
r
s
a
l
o
t
of
c
h
a
n
c
e
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
pr
o
m
i
n
e
n
t
p
r
o
f
i
c
i
e
nc
y
by
t
un
i
n
g
pa
ra
m
e
t
e
r
c
a
r
e
f
ul
l
y
.
T
h
e
n
a
ga
i
n
,
i
t
i
s
v
e
r
y
t
o
ugh
t
o
t
u
n
e
a
b
un
d
a
n
c
e
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
b
e
c
a
us
e
o
f
t
h
e
c
o
m
pl
e
x
i
nt
e
r
a
c
t
i
o
n
a
m
o
n
g
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
[10
].
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
T
o
w
ar
ds
m
ac
hi
n
e
l
e
ar
n
i
ng
-
bas
e
d
s
e
l
f
-
t
u
ni
ng
of
ha
doop
-
s
par
k
s
y
s
t
e
m
(
Md.
A
r
m
anur
R
ahm
a
n)
1077
W
e
h
a
v
e
d
e
ve
l
o
p
e
d
a
n
o
ve
l
a
ppr
o
a
c
h
us
i
n
g
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
w
h
i
c
h
c
a
n
s
e
l
f
-
t
un
e
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
w
h
i
l
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
b
i
g
da
t
a
.
W
h
a
t
e
v
e
r
r
e
m
a
i
n
s
o
f
t
h
i
s
pa
pe
r
i
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
.
T
h
e
de
t
a
i
l
s
o
f
A
pa
c
h
e
s
p
a
r
k
a
n
d
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
k
a
r
e
p
r
o
v
i
de
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
2
a
n
d
3
a
c
c
o
r
di
n
g
l
y
.
S
e
c
t
i
o
n
4
de
s
c
r
i
b
e
d
t
h
e
s
t
e
ps
o
f
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
.
T
h
e
B
l
o
c
k
di
a
g
ra
m
o
f
t
h
e
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
a
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
5.
T
h
e
r
e
s
ul
t
a
nd
a
na
l
y
s
i
s
i
s
pr
e
s
e
nt
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
6
.
T
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
o
f
t
h
e
pa
pe
r
a
n
d
s
ugge
s
t
i
o
n
i
s
de
s
c
ri
b
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
7
.
2.
B
A
C
K
G
R
O
U
N
D
O
F
A
P
A
C
H
E
S
P
A
R
K
In
t
h
e
b
i
g
da
t
a
i
n
d
us
t
r
i
e
s
,
A
pa
c
h
e
S
pa
r
k
i
s
t
h
e
g
r
e
a
t
e
s
t
a
c
k
n
o
w
l
e
dge
d
o
p
e
n
s
o
ur
c
e
pl
a
t
f
o
r
m
w
h
i
c
h
de
c
l
a
r
e
s
t
h
e
g
r
e
a
t
i
de
a
o
f
us
i
n
g
“
R
e
s
i
l
i
e
n
t
D
i
s
t
ri
b
ut
e
d
D
a
t
a
s
e
t
s
(R
D
D
s
)”
[4].
R
D
D
s
pe
rm
i
t
s
ra
p
i
d
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
of
t
h
e
h
uge
da
t
a
s
i
z
e
e
xt
ra
c
t
i
ng
di
s
t
ri
b
ut
e
d
m
e
m
o
r
y
.
T
h
e
ke
y
f
e
a
t
ur
e
of
A
pa
c
h
e
S
pa
r
k
i
s
R
D
D
t
h
a
t
i
s
c
h
a
ra
c
t
e
ri
z
e
d
by
a
r
e
a
d
-
o
nl
y
e
n
t
i
t
i
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
s
s
i
g
n
e
d
a
m
o
n
g
v
a
r
i
o
us
m
a
c
h
i
n
e
s
.
A
n
R
D
D
c
a
n
e
xpl
i
c
i
t
l
y
s
t
o
r
e
da
t
a
i
n
t
h
e
c
a
c
h
e
m
e
m
o
r
y
s
e
t
by
t
h
e
us
e
r
f
o
r
s
e
v
e
r
a
l
t
i
m
e
s
a
nd
r
e
us
e
i
t
i
n
p
a
r
a
l
l
e
l
na
t
u
r
e
a
s
t
h
e
M
a
pR
e
duc
e
d
oe
s
.
R
D
D
h
a
s
t
h
e
c
h
a
ra
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
of
t
o
l
e
r
a
t
i
n
g
f
a
ul
t
t
hr
o
ug
h
a
n
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
n
o
t
a
t
i
o
n.
R
D
D
c
a
n
r
e
b
ui
l
d
t
h
e
l
o
s
t
p
a
r
t
i
t
i
o
n
s
o
f
da
t
a
a
s
i
t
ha
s
t
h
e
s
uf
f
i
c
i
e
n
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
b
o
ut
t
h
e
o
r
i
g
i
n
o
f
t
h
e
da
t
a
.
R
D
D
s
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
s
t
h
e
w
e
l
l
-
s
ui
t
e
d
f
o
r
di
v
e
r
s
e
o
f
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
[1
1
-
14]
.
T
h
e
s
p
a
r
k
c
l
us
t
e
r
f
ra
m
e
w
o
r
k
i
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
i
n
t
h
e
F
i
g
u
r
e
1
f
r
a
m
e
w
o
r
k.
F
i
gu
r
e
1
.
S
p
a
r
k
P
h
y
s
i
c
a
l
C
l
us
t
e
r
T
h
e
A
pa
c
h
e
S
p
a
r
k
c
o
n
s
i
s
t
w
i
t
h
a
d
r
i
v
e
r
n
o
de
w
h
i
c
h
i
s
c
o
r
r
e
s
po
n
di
n
g
t
o
a
m
a
s
t
e
r
n
o
de
a
n
d
a
n
u
m
b
e
r
of
w
o
r
ke
r
s
n
o
de
w
h
i
c
h
a
r
e
a
r
e
po
rt
e
r
t
o
s
l
a
v
e
n
o
de
s
.
A
l
l
t
he
w
o
r
ke
r
n
o
de
s
a
r
e
m
a
na
ge
d
by
t
h
e
d
ri
v
e
r
n
o
de
t
hr
o
ugh
a
p
r
o
c
e
s
s
n
a
m
e
d
w
o
r
ke
r
da
e
m
o
n
p
r
o
c
e
s
s
.
T
h
e
w
o
r
ke
r
da
e
m
o
n
p
r
o
c
e
s
s
h
e
l
ps
w
o
r
ke
r
’s
n
o
de
s
t
o
c
o
m
m
uni
c
a
t
e
w
i
t
h
d
r
i
v
e
r
n
o
de
a
s
w
e
l
l
a
s
t
o
m
a
na
ge
l
o
c
a
l
e
xe
c
ut
o
r
s
.
E
a
c
h
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
c
o
m
pri
s
e
s
of
m
ul
t
i
p
l
e
o
n
e
d
r
i
v
e
r
a
n
d
m
u
l
t
i
pl
e
e
xe
c
ut
o
r
s
.
E
a
c
h
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
c
o
m
pri
s
e
s
w
i
t
h
o
n
e
d
r
i
v
e
a
n
d
a
num
b
e
r
o
f
e
xe
c
ut
o
r
s
.
T
h
e
d
r
i
v
e
r
p
r
o
c
e
s
s
r
u
n
s
t
h
e
ke
y
j
o
bs
of
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
ge
n
e
ra
t
e
s
S
pa
rkCo
nt
e
xt
.
E
a
c
h
w
o
r
ke
r
n
o
de
s
pe
r
f
o
r
m
e
i
t
h
e
r
o
n
e
o
r
m
o
r
e
E
xe
c
ut
o
r
b
a
c
ke
d
pr
o
c
e
s
s
w
h
i
l
e
i
ni
t
i
a
t
i
n
g
a
n
d
s
upe
r
v
i
s
i
n
g
i
n
s
t
a
n
c
e
i
s
a
c
c
o
m
pl
i
s
h
e
d
b
y
a
s
i
n
g
l
e
E
xe
c
u
t
o
r
b
a
c
ke
d.
A
n
e
xe
c
ut
o
r
a
c
c
o
m
pl
i
s
h
e
s
a
g
r
o
up
o
f
t
h
e
t
hr
e
a
d
w
h
i
c
h
t
r
a
c
ks
e
a
c
h
of
t
h
e
j
ob
s
a
s
a
s
i
n
g
l
e
t
hr
e
a
d.
H
ow
e
ve
r
,
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
of
a
de
f
i
n
i
t
e
j
ob
i
n
t
h
e
A
pa
c
h
e
pl
a
t
f
o
r
m
r
e
l
y
o
n
v
a
r
i
o
us
a
s
pe
c
t
s
s
uc
h
a
s
t
h
e
v
o
l
um
e
o
f
i
n
pu
t
,
CP
U
s
pe
e
d,
da
t
a
t
y
pe
,
s
i
z
e
o
f
m
e
m
o
r
y
,
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
n
o
de
s
,
de
s
i
gn
a
n
d
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
y
s
t
e
m
,
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
,
a
n
d
s
o
o
n
.
T
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
i
n
A
p
a
c
h
e
S
pa
r
k
pl
a
t
f
o
r
m
m
a
y
di
ff
e
r
o
bv
i
o
us
l
y
i
n
e
a
c
h
i
n
di
v
i
du
a
l
j
o
b
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
s
e
a
s
pe
c
t
s
.
3.
R
ELA
TED
WO
R
K
In
t
h
e
p
r
e
s
e
nt
y
e
a
r
s
,
o
n
e
o
f
t
h
e
h
o
t
t
e
s
t
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
b
i
g
da
t
a
due
t
o
t
h
e
w
i
de
b
i
g
da
t
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
na
l
y
t
i
c
s
pl
a
t
f
o
r
m
.
N
e
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
m
o
s
t
o
f
t
h
e
pr
e
v
a
i
l
i
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
e
s
h
a
v
e
be
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
o
n
e
i
t
h
e
r
M
a
pR
e
duc
e
(M
R
)
c
o
m
put
i
n
g
f
ra
m
e
w
o
r
k
o
r
H
a
doo
p
-
Sp
a
r
k
pl
a
t
f
o
r
m
.
S
t
a
r
f
i
s
h
us
e
s
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
a
n
d
a
c
o
s
t
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
t
o
l
o
o
k
fo
r
r
e
qu
i
r
e
d
e
m
p
l
oy
m
e
n
t
s
e
t
up
f
o
r
t
h
e
w
o
r
kl
o
a
d
o
f
M
R
.
A
R
O
M
A
[
15
]
e
xpl
o
i
t
s
a
n
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
c
o
n
t
e
xt
a
s
w
e
l
l
a
s
a
t
w
o
-
s
t
a
ge
M
L
t
o
r
e
s
e
t
r
e
s
o
ur
c
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
n
d
j
o
b
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
ke
e
pi
n
g
i
n
m
i
d
h
e
t
e
r
o
g
e
n
e
o
us
c
l
o
uds
.
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
o
f
[
1
6
],
po
i
n
t
o
ut
t
h
a
t
H
a
do
o
p
s
c
h
e
dul
e
r
i
n
a
C
l
i
e
n
t
N
o
d
e
D
r
i
v
e
r
S
p
a
r
k
C
o
n
tex
t
M
as
t
e
r
N
o
d
e
Y
A
R
N
R
e
s
o
ur
c
e
M
a
n
a
g
e
r
H
D
F
S
Na
m
e
N
o
de
Wo
r
k
e
r
N
o
de
YA
R
N
No
d
e
M
a
n
a
g
e
r
H
DF
S
D
a
t
a
N
o
d
e
B
lo
c
k
Ca
c
h
e
P
a
r
ti
ti
o
n
E
x
e
c
u
t
o
r
T
a
s
k
Wo
r
k
e
r
N
o
de
YA
R
N
No
d
e
M
a
n
a
g
e
r
H
DF
S
D
a
t
a
N
o
d
e
B
lo
c
k
Ca
c
h
e
P
a
r
ti
ti
o
n
E
x
e
c
u
t
o
r
T
a
s
k
Wo
r
k
e
r
N
o
de
YAR
N
No
d
e
M
a
n
a
g
e
r
H
DF
S
D
a
t
a
N
o
d
e
B
lo
c
k
Ca
c
h
e
P
a
r
ti
ti
o
n
E
x
e
c
u
t
o
r
T
a
s
k
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
1076
-
1085
1078
h
e
t
e
r
o
ge
n
e
o
us
s
i
t
ua
t
i
o
n
c
a
n
r
e
s
ul
t
i
n
s
e
ri
o
us
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
re
duc
t
i
o
n
a
n
d
t
h
us
t
h
e
y
pr
o
po
s
e
d
a
n
a
l
t
e
rna
t
i
v
e
s
c
h
e
dul
e
r
t
i
t
l
e
d
L
o
n
ge
s
t
A
p
p
r
o
xi
m
a
t
e
T
i
m
e
t
o
E
nd.
In
[
17
]
a
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
i
o
n
w
a
s
s
e
e
n
fo
r
e
xa
m
i
ni
n
g
di
v
e
r
s
e
r
e
s
o
ur
c
e
c
o
n
s
um
pt
i
o
n
c
o
n
s
e
que
n
c
e
fo
r
a
di
f
fe
r
e
nt
s
e
t
f
o
r
M
a
p
a
n
d
r
e
duc
e
s
l
o
t
s
.
T
h
e
s
e
di
f
f
i
c
ul
t
i
e
s
ha
v
e
be
e
n
s
o
l
ve
d
by
[
18
]
ov
e
r
a
s
y
s
t
e
m
na
m
e
d
“
P
r
o
f
i
l
i
n
g
a
n
d
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
-
B
a
s
e
d
S
y
s
t
e
m
(P
P
A
B
S
)
”
t
ha
t
c
a
n
a
ut
o
-
t
u
n
e
t
u
n
e
H
a
do
o
p
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n
s
e
t
t
i
n
g
by
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
n
e
e
ds
o
f
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
ke
y
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
[
18
]
i
s
m
o
di
fy
i
n
g
w
i
de
s
pr
e
a
d
K
M
e
a
n
s
+
+
c
l
us
t
e
r
a
l
o
n
g
w
i
t
h
s
i
m
ul
a
t
e
d
s
t
r
e
n
g
t
h
e
n
i
n
g
a
l
go
ri
t
h
m
t
ha
t
w
a
s
r
e
qui
r
e
d
t
o
a
dj
us
t
t
o
M
R
pa
ra
d
i
gm
.
R
e
fe
r
e
n
c
e
[
18
]
r
e
c
o
m
m
e
n
ds
s
i
m
pl
i
fy
i
n
g
t
h
i
s
i
s
s
ue
by
a
n
e
ngi
n
e
w
h
i
c
h
p
r
o
po
s
e
s
t
h
e
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n
f
o
r
a
n
e
w
a
n
a
l
y
t
i
c
a
l
t
a
s
k
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
l
y
a
n
d
t
i
m
e
l
y
.
In
o
r
de
r
t
o
di
s
c
o
ve
r
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
i
n
w
h
i
c
h
t
h
e
pa
s
t
j
ob
pe
r
f
o
r
m
e
d
w
e
l
l
,
t
hi
s
e
n
gi
n
e
w
a
s
e
m
b
e
dde
d
i
nt
o
t
h
e
m
o
d
i
f
i
e
d
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
(K
N
N
).
H
ow
e
v
e
r
,
r
e
s
e
a
r
c
hi
n
g
t
h
e
A
pa
c
h
e
S
pa
rk
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
s
t
i
l
l
t
h
e
b
e
gi
nn
i
ng
s
t
a
ge
.
A
s
i
m
ul
a
t
i
o
n
d
r
i
v
e
n
pr
e
di
c
t
i
o
n
m
o
de
l
t
o
e
s
t
i
m
a
t
e
j
ob
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
hi
g
h
pe
r
f
e
c
t
i
o
n
f
o
r
A
pa
c
h
e
S
p
a
r
k
i
s
p
r
e
s
e
nt
e
d
i
n
[
19
].
T
h
e
i
r
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
pr
e
di
c
t
s
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
a
n
d
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
of
t
h
e
S
pa
r
k
s
y
s
t
e
m
i
n
t
h
e
s
i
t
u
a
t
i
o
n
o
f
de
f
a
ul
t
s
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
of
[
20
]
pr
e
s
e
n
t
e
d
t
ha
t
“
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
”
(S
V
R
)
i
s
c
o
m
put
i
n
g
e
ffe
c
t
i
ve
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
u
r
a
t
e
n
e
s
s
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
f
i
n
d
i
ngs
,
i
t
a
l
l
o
w
s
c
o
n
c
l
udi
n
g
t
ha
t
ut
i
l
i
z
i
ng
a
ut
o
m
a
t
i
c
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
u
n
i
ng
c
a
n
pr
o
v
i
de
i
m
p
r
o
v
e
d
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
om
pa
r
e
d
t
o
S
t
a
r
f
i
s
h
w
i
t
h
us
i
n
g
r
e
l
a
t
i
v
e
l
y
fe
w
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
4.
M
ET
H
O
D
O
L
O
G
Y
4.
1
.
D
ata
C
o
l
l
e
c
ti
o
n
In
o
r
de
r
t
o
t
r
a
i
n
a
n
d
t
e
s
t
o
u
r
p
r
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
,
w
e
h
a
v
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
t
w
o
i
n
pu
t
d
a
t
a
,
t
a
r
ge
t
t
i
m
e
a
nd
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
by
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
P
um
a
b
e
a
n
c
h
m
a
r
k
.
W
o
r
dc
o
un
t
j
o
b
w
a
s
i
n
i
t
i
a
t
e
d
t
o
c
o
l
l
e
c
t
t
h
e
i
n
pu
t
da
t
a
by
c
h
a
ngi
n
g
p
a
ra
m
e
t
e
r
a
nd
t
h
e
i
r
v
a
l
ue
s
f
o
r
di
f
fe
r
e
nt
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
s
.
A
n
u
m
b
e
r
o
f
3000
da
t
a
s
a
m
pl
e
d
a
t
a
w
a
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
fo
r
t
ra
i
n
i
n
g
a
nd
t
e
s
t
i
ng
t
o
t
h
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
.
T
h
e
da
t
a
w
a
s
s
e
pa
r
a
t
e
d
i
n
t
o
80:
20
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
4.
2
.
P
ar
am
e
te
r
S
e
l
e
c
ti
o
n
In
t
hi
s
p
r
o
po
s
e
d
w
o
r
k,
w
e
ha
v
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
i
ve
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
w
h
i
c
h
a
r
e
e
xpo
s
e
d
i
n
T
a
b
l
e
1.
In
t
h
i
s
t
a
b
l
e
de
f
a
ul
t
s
pa
ra
m
e
t
e
r
s
h
o
w
s
t
h
e
v
a
l
ue
s
w
i
t
h
de
fa
ul
t
s
e
t
t
i
n
g
a
n
d
t
h
e
r
a
nge
of
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
r
e
s
h
o
w
n
by
t
h
e
c
o
l
um
n
na
m
e
d
ra
n
ge
.
P
a
ra
m
e
t
e
r
r
a
nge
i
s
us
e
d
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
t
i
m
e
a
n
d
t
o
m
a
xi
m
i
z
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
h
e
n
t
h
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
c
a
n
n
o
t
tu
n
e
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
a
s
n
e
e
de
d
.
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
a
n
i
m
po
r
t
a
n
t
i
s
s
ue
fo
r
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
t
h
i
s
a
r
e
n
a
.
By
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
t
h
e
n
o
t
a
b
l
e
f
a
c
t
s
,
f
i
v
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
ha
v
e
b
e
e
n
s
e
l
e
c
t
e
d.
F
i
r
s
t
,
t
h
e
s
e
f
i
ve
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
r
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
a
l
m
o
s
t
i
n
a
l
l
e
xi
s
t
i
ng
r
e
s
o
ur
c
e
s
of
t
h
e
c
l
us
t
e
r
s
t
ha
t
ge
n
e
r
a
l
l
y
i
n
c
l
ude
s
m
e
m
o
r
y
,
CP
U
di
s
k
a
n
d
s
o
o
n
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
t
h
i
ng
t
ha
t
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
pa
r
a
m
e
t
e
r
c
a
n
pl
a
y
a
s
i
gn
i
f
i
c
a
n
t
r
o
l
e
f
o
r
bo
t
h
s
c
h
e
dul
i
ng
a
n
d
s
h
uf
f
l
i
n
g
m
o
dul
e
s
.
T
hi
r
dl
y
,
di
f
fe
r
e
nt
l
e
v
e
l
s
of
c
l
us
t
e
r
s
a
r
e
i
m
p
r
e
s
s
i
v
e
l
y
a
ff
e
c
t
e
d
by
t
h
e
s
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
[21
,
2
2
].
T
a
b
l
e
1
.
S
e
l
e
c
t
e
d
p
r
e
do
m
i
n
a
nt
pa
ra
m
e
t
e
r
P
a
ra
m
e
t
e
r
D
e
s
c
ri
p
t
i
o
n
D
e
f
a
u
l
t
Ra
n
g
e
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
c
o
r
e
s
”
N
u
m
b
e
r
o
f
c
o
r
e
s
t
o
u
s
e
fo
r
t
h
e
d
r
i
v
e
r
p
r
o
c
e
s
s
1
1
-
8
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
m
e
m
o
ry
”
A
m
o
u
n
t
o
f
m
e
m
o
r
y
t
o
u
s
e
t
h
e
d
ri
v
e
r
p
ro
c
e
s
s
1g
1g
-
4g
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
c
o
r
e
s
”
N
u
m
b
e
r
o
f
c
o
r
e
s
t
o
u
s
e
fo
r
t
h
e
e
x
e
c
u
t
o
r
p
r
o
c
e
s
s
1
10
-
40
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
m
e
m
o
ry
”
A
m
o
u
n
t
o
f
m
e
m
o
r
y
t
o
u
s
e
p
e
r
e
x
e
c
u
t
o
r
p
ro
c
e
s
s
1g
2g
-
8g
“
S
p
a
rk
.
r
e
d
u
c
e
r.
m
a
x
S
i
z
e
I
n
F
l
i
g
h
t
”
M
a
x
i
m
u
m
s
i
z
e
o
f
m
a
p
o
u
t
p
u
t
s
t
o
fe
t
c
h
s
i
m
u
l
t
a
n
e
o
u
s
l
y
f
r
o
m
e
a
c
h
re
d
u
c
e
t
a
s
k
48m
24m
-
9
6
m
4.
3
.
F
l
o
w
c
h
ar
t
T
o
de
v
e
l
o
p
t
h
i
s
a
p
p
r
o
a
c
h
w
e
m
a
de
t
w
o
pr
o
c
e
s
s
o
n
e
i
s
fo
r
m
o
de
l
m
a
ki
ng
a
n
d
a
n
o
t
h
e
r
o
n
e
i
s
t
h
e
-
pr
e
di
c
t
i
o
n.
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
t
h
e
m
o
de
l
m
a
ki
ng
f
l
ow
c
h
a
r
t
.
T
h
e
f
l
ow
c
h
a
rt
i
n
c
l
ude
s
t
h
e
r
e
qui
r
e
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
l
i
b
ra
ri
e
s
,
t
r
a
i
n
da
t
a
,
t
e
s
t
da
t
a
,
m
o
de
l
de
f
i
n
e
d,
m
o
de
l
c
o
m
pi
l
e
,
m
o
de
l
f
i
t
w
i
t
h
t
ra
i
n
d
a
t
a
,
p
r
e
di
c
t
t
h
e
m
o
de
l
w
i
t
h
t
e
s
t
da
t
a
a
n
d
m
o
de
l
s
a
v
e
.
F
i
gu
r
e
3
P
r
e
di
c
t
i
o
n
f
l
ow
c
h
a
r
t
s
h
o
w
s
h
ow
t
h
e
o
pt
i
m
um
p
a
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
s
a
r
e
p
r
e
di
c
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
ge
n
e
ra
t
e
d
e
a
r
l
i
e
r
a
n
d
s
a
v
e
d
i
n
t
h
e
di
s
k
.
It
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
s
t
h
e
f
o
l
l
ow
i
n
g
s
t
e
ps
:
l
o
a
d
de
s
i
r
e
d
da
t
a
s
e
t
;
p
r
o
v
i
de
i
nput
v
a
l
ue
s
o
f
pr
e
de
f
i
n
e
d
t
a
r
ge
t
t
i
m
e
a
nd
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
;
l
o
a
d
t
h
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
m
o
de
l
;
p
r
e
di
c
t
t
h
e
o
pt
i
m
um
pa
ra
m
e
t
e
r
ra
n
ge
us
i
n
g
m
o
de
l
;
re
c
e
i
v
e
a
n
d
upd
a
t
e
t
h
e
o
pt
i
m
um
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
s
i
n
S
p
a
r
k
s
y
s
t
e
m
;
s
t
a
r
t
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
de
s
i
r
e
d
d
a
t
a
s
e
t
a
n
d
a
f
t
e
r
e
xe
c
ut
i
o
n
i
s
do
n
e
r
e
s
e
t
de
f
a
ul
t
v
a
l
ue
s
i
n
S
pa
rk.
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
T
o
w
ar
ds
m
ac
hi
n
e
l
e
ar
n
i
ng
-
bas
e
d
s
e
l
f
-
t
u
ni
ng
of
ha
doop
-
s
par
k
s
y
s
t
e
m
(
Md.
A
r
m
anur
R
ahm
a
n)
1079
F
i
gu
r
e
2
.
F
l
o
w
c
h
a
r
t
o
f
M
o
de
l
M
a
ki
n
g
F
i
gu
r
e
3
.
F
l
o
w
c
h
a
r
t
o
f
P
r
e
di
c
t
i
o
n
4.
4
.
L
i
n
e
a
r
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
(LR
)
LR
i
s
o
n
e
i
n
a
l
l
t
h
e
f
o
r
e
m
o
s
t
o
r
di
na
r
i
l
y
us
e
d
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
fo
r
pr
e
di
c
t
i
o
n.
t
h
e
m
e
t
h
o
d
i
s
pr
e
c
i
s
e
l
y
s
pe
c
i
f
i
e
d
by
a
n
e
qu
a
t
i
o
n
[23
-
27
]
:
=
β
0
+
β
1
1
+
⋯
+
β
+
ε
(1)
w
h
e
r
e
Y
i
i
s
t
h
e
o
ut
put
i
n
t
h
e
i
th
t
ra
i
l
w
i
t
h
i
=
1
,
…
,
n
,
w
h
e
r
e
n
de
n
o
t
e
d
a
s
t
h
e
t
r
i
a
l
s
i
z
e
,
t
h
e
v
a
l
ue
s
X
i1
,
X
i2
,
…,
X
ij
is
t
h
e
o
b
s
e
r
ve
d
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
j
th
o
f
p,
j
=
0
,
…
,
p
i
n
de
pe
nde
nt
v
a
r
i
a
b
l
e
s
r
e
l
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
th
o
ut
put
,
t
h
e
n
o
n
-
ob
s
e
r
v
a
b
l
e
r
a
n
do
m
v
a
r
i
a
b
l
e
s
ε
1
,
ε
2
,
…
,
ε
n
a
r
e
r
a
ndo
m
e
rr
o
r
t
e
rm
w
i
t
h
E
{
ε
}
=
0
a
n
d
v
a
r
i
a
n
c
e
2
σ
2
{
ε
i
}
=
σ
2
a
n
d
β
j
a
r
e
u
n
i
de
nt
i
f
i
e
d
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
t
o
b
e
a
s
s
e
s
s
e
d.
T
h
e
p
r
o
c
e
dur
e
c
a
n
b
e
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
b
y
:
̂
=
β
0
+
β
1
1
+
⋯
+
β
(2)
D
i
f
fe
r
e
n
t
t
y
pe
of
m
e
t
h
o
ds
s
ub
s
i
s
t
t
o
ge
t
t
h
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
,
β
j
,
t
h
e
m
o
s
t
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
a
pp
r
o
a
c
h
i
s
“
o
r
di
n
a
r
y
l
e
a
s
t
s
qua
r
e
s
”
(O
L
S
).
B
y
us
i
n
g
O
L
S
,
t
h
e
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
a
p
p
r
o
xi
m
a
t
i
o
n
s
a
r
e
c
o
m
pl
e
t
e
d
b
y
e
xpr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
m
e
a
s
u
r
e
m
e
n
t
s
i
n
t
h
e
m
a
t
r
i
x
f
o
r
m
,
f
o
r
e
xpe
di
e
n
c
y
,
(
p
+
1)
i
s
de
f
i
n
e
d
a
s
p
′.
n
p
np
n
n
n
p
p
n
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Y
Y
Y
:
:
*
1
1
1
2
1
1
0
3
2
1
2
23
22
21
1
13
12
11
2
1
(3)
(
n
*1)
(
n
*
p
′
)
(
p′
*1
)
(
n
*1
)
T
h
e
O
L
S
y
i
e
l
ds
t
o
e
qua
t
i
o
n
(4
),
w
h
i
c
h
gi
v
e
s
t
h
e
l
e
a
s
t
s
qu
a
r
e
s
e
s
t
i
m
a
t
e
β
ˆ
o
f
t
h
e
p
a
ra
m
e
t
e
r
s
e
t
.
̂
=
(
)
−
1
(4)
T
o
c
a
l
c
ul
a
t
e
t
h
e
c
o
e
ff
i
c
i
e
n
t
of
t
h
e
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
,
i
t
i
s
n
e
c
e
s
s
a
r
y
t
o
w
e
i
gh
t
h
e
m
o
de
l
’s
v
a
l
i
di
t
y
.
In
o
r
de
r
t
o
e
xa
m
i
n
e
t
h
i
s
,
w
e
h
a
v
e
e
m
pl
oy
e
d
c
o
m
m
o
n
l
y
us
e
d
r
2
f
i
t
.
T
h
e
qua
n
t
i
t
y
of
r
2
pr
o
v
i
de
s
t
h
e
de
gr
e
e
fo
r
w
h
i
c
h
t
h
e
l
i
n
e
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
a
m
o
n
g
v
a
ri
a
b
l
e
s
a
nd
a
s
e
t
o
f
pr
e
di
c
t
o
r
s
a
r
e
a
b
l
e
t
o
j
us
t
i
fy
t
h
e
v
a
r
i
a
n
c
e
i
n
t
h
e
v
a
r
i
a
b
l
e
.
I
n
o
t
h
e
r
w
o
r
d
s
,
r
2
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
t
o
t
a
l
p
r
o
po
r
t
i
o
n
of
v
a
r
i
a
t
i
o
n
i
n
y
w
h
i
c
h
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
by
t
h
e
f
i
t
t
e
d
S
t
a
rt
Im
p
o
r
t
M
L
L
i
b
ra
ry
S
p
l
i
t
d
a
t
a
i
n
t
o
i
n
p
u
t
(
X
)
a
n
d
o
u
t
p
u
t
(
Y
)
v
a
r
i
a
b
l
e
s
D
e
f
i
n
e
Ba
s
e
M
o
d
e
l
T
ra
i
n
m
o
d
e
l
w
i
t
h
t
ra
i
n
d
a
t
a
P
re
d
i
c
t
t
h
e
m
o
d
e
l
w
i
t
h
t
e
s
t
d
a
t
a
Co
m
p
i
l
e
t
h
e
M
o
d
e
l
S
a
v
e
M
o
d
e
l
o
n
D
i
s
k
S
t
o
p
L
o
a
d
T
ra
i
n
i
n
g
D
a
t
a
S
t
a
rt
Lo
a
d
U
n
p
r
o
c
e
s
s
e
d
D
a
t
a
s
e
t
S
e
t
P
re
d
e
f
i
n
e
d
T
a
rg
e
t
T
i
m
e
a
n
d
D
a
t
a
s
e
t
S
i
z
e
Lo
a
d
M
o
d
e
l
f
r
o
m
D
i
s
k
S
t
a
rt
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
U
n
p
r
o
c
e
s
s
e
d
D
a
t
a
s
e
t
U
p
d
a
t
e
P
r
e
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
Ra
n
g
e
S
e
t
b
a
c
k
d
e
f
a
u
l
t
p
a
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
u
e
P
re
d
i
c
t
O
p
t
i
m
u
m
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
S
t
o
p
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
1076
-
1085
1080
m
o
de
l
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
0.
9
m
e
a
n
s
t
ha
t
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
o
f
90%
c
a
n
b
e
e
xpr
e
s
s
e
d
by
t
h
e
L
R
m
o
de
l
.
T
h
e
r
2
i
s
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
a
s
f
o
l
l
ow
s
2
=
=
∑
(
̂
−
̅
)
2
=
1
∑
(
−
̅
)
2
=
1
(5)
w
h
e
r
e
T
h
e
S
u
m
o
f
S
qua
r
e
s
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
(S
S
R
),
T
h
e
T
o
t
a
l
S
u
m
o
f
S
qua
r
e
s
(S
S
T
)
,
̂
i
s
t
h
e
e
s
t
i
m
a
t
e
d
v
a
l
ue
f
o
r
Y
i
,
i
.
e
.
,
̂
=
⋅
r
2
i
s
a
l
w
a
y
s
be
t
w
e
e
n
0
a
nd
1
.
W
e
ut
i
l
i
z
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
s
t
a
t
e
m
e
nt
i
n
w
hi
c
h
t
h
e
l
i
n
e
a
r
m
o
de
l
c
a
n
b
e
f
i
t
t
e
d
h
i
s
t
o
r
i
c
d
a
t
a
w
a
s
e
ff
e
c
t
i
v
e
o
r
n
o
t
.
A
s
w
e
kn
o
w
t
ha
t
a
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
a
do
pt
s
t
h
a
t
t
h
e
qua
n
t
i
t
y
e
r
r
o
r
s
a
r
e
i
n
de
pe
n
de
n
t
a
n
d
G
a
us
s
i
a
n.
T
h
us
,
i
t
i
s
pr
o
j
e
c
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
f
r
a
gm
e
nt
s
a
r
e
t
y
pi
c
a
l
l
y
di
s
t
r
i
b
ut
e
d
[28
-
29
].
4.
5
.
M
o
d
e
l
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
W
e
de
v
e
l
o
p
t
h
i
s
l
i
n
e
a
r
r
e
g
r
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
by
us
i
n
g
K
e
ra
s
,
T
e
ns
o
r
f
l
ow
a
n
d
P
y
c
h
a
r
m
.
K
e
ra
s
i
s
a
l
i
b
r
a
r
y
of
T
e
n
s
o
r
f
l
ow
.
In
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
,
t
h
e
r
e
qui
r
e
d
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
l
i
b
ra
r
i
e
s
f
r
o
m
K
e
r
a
s
a
r
e
i
m
po
rt
e
d.
T
h
e
t
r
a
i
n
a
n
d
t
e
s
t
da
t
a
a
r
e
l
o
a
de
d
a
nd
ke
pt
i
n
X
_t
ra
i
n,
Y
_t
r
a
i
n,
a
n
d
X
_t
e
s
t
v
a
r
i
a
b
l
e
s
r
e
s
pe
c
t
i
ve
l
y
.
X
_t
r
a
i
n
c
o
n
t
a
i
n
s
t
w
o
t
r
a
i
ni
n
g
v
a
l
ue
s
w
h
i
c
h
a
r
e
da
t
a
s
i
z
e
a
nd
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
w
h
i
c
h
a
r
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
m
a
n
u
a
l
l
y
by
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
u
ni
n
g
.
L
i
ke
w
i
s
e
,
X
_t
e
s
t
v
a
r
i
a
b
l
e
h
o
l
ds
t
h
e
t
e
s
t
da
t
a
s
i
z
e
a
n
d
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
.
T
h
e
t
r
a
i
n
a
n
d
t
e
s
t
d
a
t
a
s
e
t
a
r
e
l
o
a
de
d
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
.
A
f
t
e
r
t
h
a
t
,
t
h
e
b
a
s
e
m
o
de
l
i
s
c
o
m
pi
l
e
d
.
T
h
e
n
X
_t
ra
i
n
a
n
d
Y
_
t
r
a
i
n
da
t
a
a
r
e
f
i
t
t
e
d.
A
f
t
e
r
t
ha
t
,
t
h
e
b
a
s
e
m
o
de
l
p
r
e
di
c
t
s
t
h
e
a
c
c
ura
c
y
of
X
_t
e
s
t
da
t
a
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
a
n
d
l
o
s
s
a
r
e
p
r
i
n
t
e
d
f
o
r
a
n
a
l
y
s
i
s
(F
i
gur
e
4
).
T
h
e
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
is
95.
7%
f
o
r
t
r
a
i
n
i
ng
da
t
a
a
n
d
94
.
3%
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
.
A
f
t
e
r
s
a
t
i
s
f
a
c
t
o
r
y
a
c
c
ur
a
c
y
w
e
s
a
v
e
d
t
h
e
m
o
de
l
o
n
d
i
s
k
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
(F
i
gu
r
e
5
).
O
n
e
m
o
de
l
i
s
s
a
v
e
d
fo
r
o
n
e
pa
ra
m
e
t
e
r.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
i
t
ha
s
a
l
t
o
ge
t
h
e
r
5
m
o
de
l
s
t
ha
t
w
e
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
b
y
c
h
a
n
gi
ng
Y
_
t
r
a
i
n
w
i
t
h
f
i
v
e
di
ff
e
r
e
n
t
pa
ra
m
e
t
e
r
s
.
F
i
gu
r
e
4
.
M
o
de
l
A
c
c
ura
c
y
a
n
d
L
o
s
s
i
n
T
ra
i
n
a
nd
T
e
s
t
C
a
s
e
s
F
i
gu
r
e
5
.
G
e
n
e
ra
t
e
d
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rni
n
g
M
o
de
l
4.
6
.
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
F
o
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
o
pt
i
m
u
m
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
s
us
i
n
g
t
h
e
s
t
o
r
e
d
m
o
de
l
s
,
a
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
de
ve
l
o
pe
d.
F
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
l
i
b
r
a
ri
e
s
a
r
e
i
m
po
r
t
e
d
a
n
d
t
h
e
de
s
i
r
e
d
da
t
a
s
e
t
i
s
l
o
a
de
d
.
A
f
t
e
r
t
h
a
t
,
t
w
o
i
n
put
s
(d
a
t
a
s
e
t
s
i
z
e
a
n
d
p
r
e
de
f
i
n
e
d
t
a
r
ge
t
t
i
m
e
)
a
r
e
gi
v
e
n
a
s
a
r
gu
m
e
nt
v
a
l
ue
s
.
T
h
e
n
,
t
h
e
s
t
o
r
e
d
dr
i
v
e
r
_c
o
r
e
s
_m
o
de
l
.
h5
dr
i
v
e
r
_m
e
m
o
r
y
_m
o
de
l
.
h5
e
xe
c
ut
o
r
_c
o
r
e
s
_m
o
de
l
.
h
5
e
xe
c
ut
o
r
_m
e
m
o
r
y
_m
o
de
l
.
h5
r
e
duc
e
r
_m
a
xS
i
z
e
I
nF
l
i
g
ht
_m
o
de
l
.
h
5
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
T
o
w
ar
ds
m
ac
hi
n
e
l
e
ar
n
i
ng
-
bas
e
d
s
e
l
f
-
t
u
ni
ng
of
ha
doop
-
s
par
k
s
y
s
t
e
m
(
Md.
A
r
m
anur
R
ahm
a
n)
1081
m
o
de
l
i
s
l
o
a
de
d
a
n
d
i
n
pu
t
d
a
t
a
i
s
f
i
t
t
e
d
i
n
t
o
t
h
e
m
o
de
l
t
o
p
r
e
di
c
t
t
h
e
o
pt
i
m
um
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
.
T
h
e
O
p
t
i
m
um
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
i
s
p
r
e
di
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
i
n
pu
t
da
t
a
(
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
a
n
d
p
r
e
de
f
i
n
e
d
t
a
r
ge
t
t
i
m
e
)
us
i
ng
t
h
e
s
t
o
r
e
d
m
o
de
l
(F
i
gu
r
e
6
)
.
I
n
t
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
,
o
n
l
y
o
n
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
i
s
pr
e
d
i
c
t
e
d.
T
h
e
r
e
fo
r
e
,
t
h
e
s
a
m
e
p
r
o
c
e
s
s
i
s
t
o
b
e
r
e
pe
a
t
e
d
f
o
r
t
h
e
r
e
m
a
i
ni
n
g
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
.
F
i
gu
r
e
6
.
P
r
e
di
c
t
i
o
n
o
f
P
a
r
a
m
e
t
e
r
V
a
l
ue
U
s
i
n
g
S
t
o
r
e
d
M
o
de
l
a
n
d
A
r
gu
m
e
n
t
s
O
n
c
e
t
h
e
o
pt
i
m
u
m
p
a
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
i
s
o
b
t
a
i
n
e
d,
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
d
i
n
g
de
f
a
ul
t
v
a
l
ue
i
n
t
h
e
S
p
a
r
k
s
y
s
t
e
m
i
s
upda
t
e
d
w
i
t
h
t
hi
s
v
a
l
ue
(F
i
gu
r
e
7
)
.
T
h
e
n
,
t
h
e
S
pa
r
k
s
y
s
t
e
m
s
t
a
rt
s
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
e
gi
v
e
n
d
a
t
a
s
e
t
us
i
ng
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
o
pt
i
m
um
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
s
.
A
f
t
e
r
c
o
m
pl
e
t
i
n
g
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
,
a
n
o
t
h
e
r
f
un
c
t
i
o
n
i
s
de
v
e
l
o
p
e
d
fo
r
r
e
s
e
t
t
i
ng
t
h
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
t
o
i
t
s
de
f
a
ul
t
v
a
l
ue
i
n
S
pa
rk.
F
i
gu
r
e
7
.
P
r
e
di
c
t
e
d
O
pt
i
m
u
m
P
a
r
a
m
e
t
e
r
V
a
l
ue
U
pda
t
e
d
i
n
S
pa
r
k
4.
7
.
Te
s
t
Be
d
T
h
e
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
h
a
v
e
b
e
e
n
i
m
pl
e
m
e
n
t
e
d
o
n
a
t
e
s
t
b
e
d
c
o
m
pr
i
s
i
ng
o
f
D
e
l
l
P
ow
e
r
E
dge
R
720
s
e
r
v
e
r
.
T
h
e
s
e
r
v
e
r
i
s
f
urn
i
s
h
e
d
w
i
t
h
X
e
o
n
(R
)
CP
U
E
5
v
2
@
2.
6G
h
z
16
c
o
r
e
p
r
o
c
e
s
s
o
r
32
G
B
P
C3
m
e
m
o
r
y
,
Int
e
l
(R
).
U
b
un
t
u
L
i
nus
v
e
r
s
i
o
n
17
.
10
i
s
us
e
d
by
t
h
e
s
e
r
v
e
r
w
i
t
h
H
a
do
o
p
2.
8.
1.
T
h
e
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
c
a
n
b
e
ru
n
e
i
t
h
e
r
i
n
a
n
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
s
y
s
t
e
m
o
r
o
n
a
v
i
r
t
u
a
l
m
a
c
h
i
n
e
(
VM
)
.
A
s
l
i
s
t
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2,
t
h
e
w
o
r
dc
o
un
t
j
ob
w
a
s
r
u
n
i
n
t
h
e
S
pa
r
k
s
y
s
t
e
m
fo
r
f
i
v
e
di
ffe
r
e
nt
da
t
a
s
e
t
s
w
hi
c
h
a
re
70,
120
,
17
0,
22
0,
a
n
d
270
G
B
s
.
T
h
e
d
a
t
a
s
e
t
s
w
e
r
e
c
h
o
s
e
n
f
r
o
m
P
U
M
A
b
e
n
c
h
m
a
r
k
.
I
n
T
a
b
l
e
1
f
i
v
e
pr
e
do
m
i
na
n
t
p
a
r
a
m
e
t
e
r
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n
is
di
s
p
l
a
y
e
d.
T
a
b
l
e
2
.
S
e
l
e
c
t
e
d
d
a
t
a
s
e
t
s
f
o
r
t
h
i
s
w
o
r
k
D
a
t
a
s
e
t
s
S
i
z
e
Be
n
c
h
m
a
rk
S
p
a
rk
P
ro
g
ra
m
7
0
GB
P
u
m
a
B
e
n
c
h
m
a
rk
W
o
r
d
c
o
u
n
t
12
0
G
B
17
0
G
B
22
0
G
B
27
0
G
B
L
o
a
d
M
o
d
e
l
s
&
A
r
g
u
m
e
n
t
s
d
a
t
a
d
ri
v
e
r_
m
e
m
o
ry
_
m
o
d
e
l
.
h
5
e
x
e
c
u
t
o
r_
c
o
r
e
s
_
m
o
d
e
l
.
h
5
e
x
e
c
u
t
o
r_
m
e
m
o
ry
_
m
o
d
e
l
.
h
5
re
d
u
c
e
r_
m
a
x
S
i
z
e
I
n
F
l
i
g
h
t
_
m
o
d
e
l
.
h
5
d
ri
v
e
r_
c
o
r
e
s
_
m
o
d
e
l
.
h
5
P
a
ra
m
e
t
e
r
1
V
a
l
u
e
5
P
a
ra
m
e
t
e
r
2
V
a
l
u
e
5
g
P
a
ra
m
e
t
e
r
3
V
a
l
u
e
4
0
P
a
ra
m
e
t
e
r
4
V
a
l
u
e
8
g
P
a
ra
m
e
t
e
r
5
V
a
l
u
e
8
5
m
P
a
ra
m
e
t
e
r
1
V
a
l
u
e
5
P
a
ra
m
e
t
e
r
2
V
a
l
u
e
5
g
P
a
ra
m
e
t
e
r
3
V
a
l
u
e
4
0
P
a
ra
m
e
t
e
r
4
V
a
l
u
e
8
g
P
a
ra
m
e
t
e
r
5
V
a
l
u
e
8
5
m
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
c
o
r
e
s
”
=
5
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
m
e
m
o
ry
”
=5
g
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
c
o
r
e
s
”
=
4
0
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
m
e
m
o
ry
”
=8
g
“
s
p
a
rk
.
r
e
d
u
c
e
r
.
m
a
x
S
i
z
e
I
n
F
l
i
g
h
t
”
=8
5
m
S
p
a
rk
S
y
s
t
e
m
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
1076
-
1085
1082
5.
B
L
O
C
K
D
I
A
G
R
A
M
T
r
a
i
n
i
ng
b
l
oc
k
ga
t
h
e
r
s
t
r
a
i
n
i
ng
da
t
a
f
r
o
m
a
da
t
a
s
e
t
a
nd
fo
r
m
ul
a
t
e
s
t
h
e
s
e
da
t
a
f
o
r
m
o
de
l
c
r
e
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
b
l
o
c
k
ob
t
a
i
n
s
t
h
i
s
da
t
a
a
n
d
c
r
e
a
t
e
s
t
h
e
m
o
de
l
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
de
f
i
ni
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
L
R
a
n
d
s
t
o
r
e
d
t
h
e
m
o
de
l
o
n
t
h
e
d
i
s
k
i
n
t
h
e
p
r
e
de
f
i
n
e
d
l
o
c
a
t
i
o
n
f
o
r
l
a
t
e
r
us
e
.
T
h
e
b
l
o
c
k
n
a
m
e
d
‘
m
o
de
l
a
s
s
e
s
s
m
e
nt
’
i
s
us
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
a
nd
t
e
s
t
t
h
e
s
a
v
e
d
m
o
de
l
.
‘
P
r
e
di
c
t
e
d
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
’
i
s
us
e
d
t
o
ge
t
o
ut
put
t
h
a
t
i
s
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
ra
n
ge
a
s
a
r
e
a
l
v
a
l
ue
.
T
h
e
upd
a
t
e
b
l
o
c
k
i
n
t
h
e
S
pa
rk
s
y
s
t
e
m
i
s
r
e
s
po
n
s
i
b
l
e
fo
r
r
e
c
e
i
v
i
n
g
a
n
d
upda
t
i
n
g
r
e
a
l
v
a
l
ue
s
i
n
t
h
e
S
pa
rk
s
y
s
t
e
m
.
T
h
e
b
l
o
c
k
di
a
g
r
a
m
of
a
ppr
o
a
c
h
i
s
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gu
r
e
8
.
F
i
gu
r
e
8
.
T
h
e
b
l
o
c
k
di
a
g
r
a
m
o
f
t
hi
s
a
pp
r
o
a
c
h
6.
R
ES
U
LT
D
I
S
C
U
S
S
I
O
N
In
t
hi
s
p
a
rt
c
o
n
s
i
s
t
o
f
t
h
e
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
,
c
a
pa
b
i
l
i
t
y
a
n
d
s
y
s
t
e
m
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
s
pe
e
dup.
6.
1
.
Effi
c
i
e
n
c
y
o
f
N
o
v
e
l
A
p
p
r
o
ac
h
F
i
gu
r
e
9
i
l
l
us
t
ra
t
i
o
n
s
w
o
r
dc
o
un
t
j
o
b
e
x
e
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
w
i
t
h
t
h
e
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
a
n
d
de
f
a
ul
t
c
o
n
f
i
gur
a
t
i
o
n
f
o
r
a
v
a
r
i
e
t
y
of
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
s
.
It
i
s
o
b
s
e
r
v
e
d
t
ha
t
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
s
of
w
o
r
dc
o
un
t
a
r
e
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
l
ow
e
r
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
de
f
a
ul
t
pa
ra
m
e
t
e
r
c
o
n
f
i
gu
ra
t
i
o
n
w
hi
c
h
i
s
i
n
de
pe
nde
nt
o
f
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
s
uc
h
t
h
e
ra
n
ge
i
s
f
r
o
m
o
f
70
t
o
270
G
B
.
F
i
gu
r
e
9
.
T
h
e
f
i
gu
r
e
s
h
o
w
s
a
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
a
n
d
de
f
a
ul
t
c
o
n
f
i
gu
ra
t
i
o
n
6.
2
.
S
e
l
f
-
tu
n
i
n
g
c
ap
ab
i
l
i
ty
an
d
e
x
e
c
u
ti
o
n
ti
m
e
s
p
e
e
d
-
up
T
o
a
s
s
e
s
s
n
ov
e
l
a
ppr
o
a
c
h
a
b
i
l
i
t
y
of
s
e
l
f
-
t
un
e
,
t
h
e
S
pa
r
k
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
a
s
pe
r
t
h
e
di
f
f
e
r
e
n
t
o
f
i
n
p
ut
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
,
w
e
r
u
n
a
S
p
a
r
k
w
o
r
dc
o
un
t
p
r
o
gra
m
m
e
f
o
r
f
i
ve
da
t
a
s
e
t
s
s
uc
h
a
s
(7
0
,
1
20
,
17
0
,
2
2
0
a
n
d
2
7
0
G
B
)
5
6
.
3
9
9
1
.
2
1
1
2
5
.
3
3
1
6
5
.
4
1
2
0
8
.
5
9
3
8
.
2
1
6
4
.
1
1
8
2
.
7
9
1
0
5
.
9
8
1
3
6
.
8
9
0
50
1
0
0
1
5
0
2
0
0
2
5
0
70
1
2
0
1
7
0
2
2
0
2
7
0
Ex
e
c
u
ti
o
n
Ti
m
e
i
n
(m
i
n
)
D
a
ta
s
e
t
S
i
z
e
i
n
(G
B)
W
i
t
h
D
e
fa
u
l
t
C
o
n
fi
g
u
ra
t
i
o
n
W
i
t
h
N
o
v
e
l
A
p
p
ro
a
c
h
T
ra
i
n
i
n
g
D
a
t
a
G
e
n
e
ra
t
e
M
o
d
e
l
M
o
d
e
l
A
s
s
e
s
s
m
e
n
t
S
t
o
re
M
o
d
e
l
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
r
e
c
e
i
v
e
P
re
d
i
c
t
e
d
O
p
t
i
m
a
l
V
a
l
u
e
U
p
d
a
t
e
i
n
S
p
a
rk
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
T
o
w
ar
ds
m
ac
hi
n
e
l
e
ar
n
i
ng
-
bas
e
d
s
e
l
f
-
t
u
ni
ng
of
ha
doop
-
s
par
k
s
y
s
t
e
m
(
Md.
A
r
m
anur
R
ahm
a
n)
1083
w
i
t
h
de
f
a
ul
t
p
a
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
a
n
d
w
i
t
h
o
ur
de
v
e
l
o
p
e
d
n
o
ve
l
a
pp
r
o
a
c
h
.
T
a
b
l
e
3
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
s
fo
r
e
a
c
h
o
f
t
h
e
5
i
nput
da
t
a
s
e
t
a
nd
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
di
ng
p
r
e
di
c
t
e
d
o
pt
i
m
um
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
.
I
t
c
a
n
b
e
ob
s
e
r
ve
d
f
r
o
m
T
a
b
l
e
3
,
t
o
pr
o
c
e
s
s
m
e
n
t
i
o
n
da
t
a
s
e
t
s
,
t
h
e
de
f
a
ul
t
pa
ra
m
e
t
e
r
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
o
f
S
pa
r
k
t
a
ke
s
56
.
39
,
91
.
2
1,
1
25.
3
3
,
16
5
.4
1
a
n
d
208
.
59
m
i
n
u
t
e
s
fo
r
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
s
7
0
,
1
2
0
,
17
0,
2
2
0
a
nd
2
7
0
G
B
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
B
ut
o
ur
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
t
a
ke
s
3
8.
2
1
,
6
4
.
11
,
8
2
.
7
9,
105
.
98
a
nd
136.
8
9
m
i
n
ut
e
s
a
c
c
o
r
di
n
gl
y
.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
s
h
o
w
(T
a
b
l
e
4
)
t
h
a
t
i
nde
pe
n
de
n
t
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
a
n
d
t
h
e
e
xe
c
ut
i
o
n
t
i
m
e
s
ob
t
a
i
n
e
d
w
i
t
h
t
h
e
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
a
r
e
s
i
g
n
i
f
i
c
a
n
t
l
y
l
ow
e
r
t
ha
n
de
f
a
ul
t
c
o
n
f
i
gu
r
a
t
i
o
n.
T
a
b
l
e
3
.
P
r
e
di
c
t
e
d
o
pt
i
m
u
m
pa
ra
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
N
a
m
e
P
a
ra
m
e
t
e
r
D
e
f
a
u
l
t
V
a
l
u
e
P
a
ra
m
e
t
e
r
Ra
n
g
e
V
a
l
u
e
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
fo
r
5
0
G
B
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
fo
r
1
0
0
G
B
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
fo
r
1
5
0
G
B
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
fo
r
2
0
0
G
B
P
re
d
i
c
t
e
d
P
a
ra
m
e
t
e
r
V
a
l
u
e
fo
r
2
5
0
G
B
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
c
o
r
e
s
”
1
1
-
8
2
3
6
6
6
“
s
p
a
rk
.
d
ri
v
e
r.
m
e
m
o
ry
”
1g
1g
-
4g
3g
3g
4g
4g
6g
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
c
o
r
e
s
”
1
10
-
40
20
30
30
35
40
“
s
p
a
rk
.
e
x
e
c
u
t
o
r.
m
e
m
o
ry
”
1g
2g
-
8g
3g
3g
5g
5g
6g
“
S
p
a
rk
.
r
e
d
u
c
e
r.
m
a
x
S
i
z
e
I
n
F
l
i
g
h
t
”
48m
24m
-
9
6
m
48m
60m
60m
70m
80m
T
a
b
l
e
4
.
T
i
m
e
S
a
v
e
d
E
x
e
c
u
t
e
d
w
i
t
h
d
e
f
a
u
l
t
Co
n
f
i
g
u
ra
t
i
o
n
E
x
e
c
u
t
e
d
w
i
t
h
A
S
S
P
M
s
y
s
t
e
m
T
i
m
e
S
a
v
e
d
D
a
t
a
S
i
z
e
E
x
e
c
u
t
i
o
n
T
i
m
e
(
M
i
n
)
E
x
e
c
u
t
i
o
n
T
i
m
e
(
M
i
n
)
In
M
i
n
7
0
G
B
5
6
.
3
9
3
8
.
2
1
1
8
.
1
8
1
2
0
G
B
9
1
.
2
1
64
.
11
2
7
.
1
17
0
G
B
1
2
5
.
3
3
8
2
.
7
9
4
2
.
5
4
22
0
G
B
1
6
5
.
4
1
1
0
5
.
9
8
5
9
.
4
3
2
7
0
G
B
2
0
8
.
5
9
1
3
6
.
8
9
7
1
.
7
7.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
A
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
i
s
p
r
e
s
e
nt
e
d
i
n
t
hi
s
pa
pe
r,
f
o
r
s
e
l
f
-
t
un
i
n
g
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n
o
f
S
pa
r
k
p
a
r
a
m
e
t
e
r
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
b
i
g
da
t
a
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g.
O
u
r
de
v
e
l
ope
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
t
i
m
a
t
e
s
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
r
a
nge
fo
r
f
i
v
e
n
o
m
i
na
t
e
d
pa
ra
m
e
t
e
r
s
a
n
d
u
pda
t
e
s
A
pa
c
h
e
S
p
a
r
k
b
e
fo
r
e
ha
n
d
t
h
e
s
t
a
rt
o
f
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
w
a
s
a
ppl
i
e
d
o
n
D
e
l
l
P
ow
e
r
E
dge
R
720
s
e
r
v
e
r
us
i
n
g
d
i
f
fe
r
e
nt
s
i
z
e
s
of
d
a
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
e
d
r
e
s
ul
t
s
h
o
w
s
,
t
y
pi
c
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d
33%
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
de
f
a
ul
t
c
o
n
f
i
gura
t
i
o
n.
T
h
e
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
i
s
n
o
t
i
c
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
n
c
r
e
a
s
e
o
f
da
t
a
s
e
t
s
i
z
e
.
F
o
r
s
e
l
e
c
t
i
ng
m
o
r
e
s
ui
t
a
b
l
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
ut
i
l
i
z
i
n
g
b
e
t
t
e
r
s
e
r
v
e
r
s
w
e
a
r
e
s
t
i
l
l
do
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
P
r
o
f
i
l
e
U
S
,
“
T
he
D
i
g
i
t
a
l
U
n
i
v
e
r
s
e
i
n
2020:
B
i
g
D
a
t
a
,
”
B
i
gge
r
D
i
gi
t
al
Shad
ow
s
,
and
B
i
g
ge
s
t
G
r
ow
t
h
i
n
t
he
F
ar
E
as
t
-
U
n
i
t
e
d
St
at
e
s
,
p
p.
1
-
7
,
2
013
.
[
2]
A
na
g
n
o
s
t
o
po
ul
o
s
I
.
,
e
t
al
.
,
“
H
a
ndl
i
ng
bi
g
da
t
a
:
r
e
s
e
a
r
c
h
c
ha
l
l
e
ng
e
s
a
nd
f
ut
ur
e
di
r
e
c
t
i
o
ns
,”
J
.
Su
pe
r
c
om
pu
t
.
,
v
o
l
.
72
,
pp.
14
94
-
516
,
2016
.
[
3]
M
c
K
i
ns
e
y
a
nd
C
o
m
pa
n
y
,
“
B
i
g
da
t
a
:
T
he
ne
x
t
f
r
o
nt
i
e
r
f
o
r
i
nno
v
a
t
i
o
n,
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n,
a
n
d
pr
o
duc
t
i
v
i
t
y
,”
M
c
K
i
n
s
e
y
G
l
ob
.
I
ns
t
.
,
v
o
l
.
1
56
,
2011
.
[
4]
B
ha
t
t
a
c
ha
r
y
a
A
.
a
nd
B
ha
t
na
g
a
r
S
.,
“
B
i
g
D
a
t
a
a
n
d
A
pa
c
he
S
pa
r
k
:
A
R
e
v
i
e
w
,”
pp
.
206
-
10
,
201
6
.
[
5]
K
a
ur
I
.
,
e
t
al
.
,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
P
a
pe
r
o
n
B
i
g
D
a
t
a
a
nd
H
a
do
o
p
,
”
v
o
l
.
849
1
,
pp
.
50
-
3
,
20
16
.
[
6]
R
a
hm
a
n
M
.
A
.
,
e
t
a
l
.
,
“
A
S
ur
v
e
y
o
f
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
T
e
c
hni
qu
e
s
f
o
r
S
e
l
f
-
t
un
i
ng
H
a
do
o
p
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,”
I
n
t
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
pu
t
.
E
ng
.
,
v
o
l
.
8
,
pp
.
1
854
,
201
8
.
[
7]
V
.
D
.
V
e
e
n
J
.
S
.
,
e
t
al
.
,
“D
y
na
m
i
c
a
l
l
y
s
c
a
l
i
ng
a
pa
c
he
s
t
o
r
m
f
o
r
t
he
a
na
l
y
s
i
s
o
f
s
t
r
e
a
m
i
ng
da
t
a
,”
P
r
oc
.
-
2
015
I
E
E
E
1s
t
I
nt
.
C
on
f
.
B
i
g
D
at
a
C
om
p
ut
.
Se
r
v
.
A
p
pl
.
B
i
gD
at
aSe
r
v
i
c
e
,
pp
.
154
-
61
,
201
5
.
[
8]
D
r
a
ba
s
T
.
a
n
d
L
e
e
D
.,
“
L
e
a
r
n
i
ng
P
y
S
pa
r
k
,”
v
o
l
.
2
73
,
2
017
.
[
9]
W
a
ng
G
.
,
e
t
a
l
.
,
“
A
N
o
v
e
l
M
e
t
ho
d
f
o
r
T
un
i
ng
C
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
P
a
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
S
pa
r
k
b
a
s
e
d
o
n
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
,
”
2016
.
[
10]
H
e
r
o
do
t
o
u
H
.
,
e
t
al
.
,
“
S
t
a
r
f
i
s
h:
{
A
}
S
e
l
f
-
t
uni
ng
S
y
s
t
e
m
f
o
r
B
i
g
D
a
t
a
A
na
l
y
t
i
c
s
{
C
I
D
R
}
,”
2011
F
i
f
t
h
B
i
e
nn
.
C
onf
.
I
nno
v
.
D
a
t
a
Sy
s
t
.
R
e
s
.
A
s
i
l
om
ar
,
C
A
,
U
SA
,
O
n
l
i
ne
P
r
oc
.
,
pp
.
261
-
72
,
201
1
.
[
11]
G
upt
a
A
.
,
e
t
al
.
,
“
B
i
g
D
a
t
a
A
na
l
y
s
i
s
F
r
a
m
e
w
o
r
k
U
s
i
ng
A
pa
c
he
S
pa
r
k
a
nd
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
.
”
[
12]
J
o
nna
l
a
g
a
d
da
V
.
S
.
,
e
t
al
.
,
“
A
R
e
v
i
e
w
S
t
udy
o
f
A
pa
c
he
S
pa
r
k
i
n
B
i
g
D
a
t
a
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
”
v
o
l
.
4
,
pp
.
93
-
8
,
2
016
.
[
13]
K
a
r
a
u
H
.
,
e
t
al
.
,
“
L
e
a
r
n
i
ng
.”
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
.
15
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
2
019
:
1076
-
1085
1084
[
14]
P
a
r
s
o
l
a
J
,
e
t
al
.
,
“
P
o
s
t
E
v
e
nt
I
nv
e
s
t
i
g
a
t
i
o
n
o
f
M
ul
t
i
-
s
t
r
e
a
m
V
i
d
e
o
D
a
t
a
U
t
i
l
i
z
i
ng
H
a
do
o
p
C
l
us
t
e
r
,”
I
nt
.
J
.
E
l
e
c
t
r
.
C
om
put
.
E
ng
.
,
v
o
l
.
8
,
pp
.
508
9
,
20
18
.
[
15]
L
a
m
a
P
.
a
nd
Z
ho
u
X
.,
“
A
R
O
M
A
:
A
ut
o
m
a
t
e
d
R
e
s
o
ur
c
e
A
l
l
o
c
a
t
i
o
n
a
nd
C
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
o
f
M
a
pR
e
duc
e
E
nv
i
r
o
nm
e
nt
i
n
t
h
e
C
l
o
ud
,”
P
r
oc
.
9t
h
I
n
t
.
C
on
f
.
A
ut
o
n.
C
om
p
ut
.
-
I
C
A
C
’
12
,
v
o
l
.
63
,
20
12
.
[
16]
Z
a
ha
r
i
a
M
.
,
e
t
al
.
,
“
I
m
pr
o
v
i
ng
M
a
pR
e
duc
e
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
H
e
t
e
r
o
g
e
ne
o
us
E
nv
i
r
o
nm
e
n
t
s
,”
pp
.
29
-
42
.
[
17]
W
u
D
.
a
nd
G
o
kha
l
e
A
.,
“
A
s
e
l
f
-
t
un
i
ng
s
y
s
t
e
m
ba
s
e
d
o
n
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
f
i
l
i
ng
a
nd
p
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
n
a
l
y
s
i
s
f
o
r
o
pt
i
m
i
z
i
ng
ha
do
o
p
m
a
pr
e
duc
e
c
l
us
t
e
r
c
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
n
,”
20
t
h
A
n
nu.
I
nt
.
C
o
nf
.
H
i
gh
P
e
r
f
or
m
.
C
om
pu
t
.
H
i
P
C
,
pp
.
89
-
98
,
20
13
.
[
18]
Z
ha
ng
R
.
,
e
t
a
l
.
,
“
F
i
ndi
ng
t
he
B
i
g
D
a
t
a
S
w
e
e
t
S
po
t
:
T
o
w
a
r
ds
A
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
R
e
c
o
m
m
e
ndi
ng
C
o
nf
i
g
ur
a
t
i
o
ns
f
o
r
H
a
do
o
p
C
l
us
t
e
r
s
o
n
D
o
c
ke
r
C
o
nt
a
i
n
e
r
s
,”
p
p.
36
5
-
8
,
20
15
.
[
19]
W
a
ng
K
.
a
nd
K
ha
n
M
.
M
.
H
.,
“
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
o
r
a
pa
c
he
s
pa
r
k
p
l
a
t
f
o
r
m
,”
P
r
oc
.
-
201
5
I
E
E
E
1
7t
h
I
n
t
.
C
onf
.
H
i
g
h
P
e
r
f
or
m
.
C
om
p
ut
.
C
om
m
un
.
20
15
I
E
E
E
7t
h
I
n
t
.
Sy
m
p
.
C
y
be
r
s
p
.
Sa
f
.
Se
c
u
r
.
2015
I
E
E
E
12
t
h
I
nt
.
C
on
f
.
E
m
be
d.
S
of
t
w
.
S
y
s
t
.
H
,
p
p.
16
6
-
73
,
20
15
[
20]
Y
i
g
i
t
b
a
s
i
N
.
,
e
t
a
l
.,
“
T
o
w
a
r
ds
m
a
c
h
i
ne
l
e
a
r
n
i
ng
-
ba
s
e
d
a
u
t
o
-
t
uni
n
g
of
M
a
pR
e
duc
e
,”
P
r
oc
.
-
I
E
E
E
C
om
pu
t
.
S
oc
.
A
nnu.
I
nt
.
Sy
m
p
.
M
ode
l
.
A
nal
.
Si
m
ul
.
C
om
pu
t
.
T
e
l
e
c
om
m
un
.
Sy
s
t
.
M
A
SC
O
T
S
,
pp
.
11
-
20
,
2
013
.
[
21]
G
o
una
r
i
s
A
.
a
nd
T
o
r
r
e
s
J
.
“
A
M
e
t
ho
do
l
o
gy
f
o
r
S
pa
r
k
P
a
r
a
m
e
t
e
r
T
u
ni
ng
B
i
g
D
a
t
a
R
e
s
,
”
v
o
l
.
11
,
pp
.
22
-
32
,
2018
.
[
22]
A
n
g
e
l
o
v
P
.
,
e
t
a
l
.
,
C
on
f
e
r
e
nc
e
I
an
d
D
a
t
a
B
201
6
A
d
v
an
c
e
s
i
n
B
i
g
D
at
a
.
[
23]
S
unt
ho
r
nj
i
t
t
a
no
n
S
.,
“
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
A
na
l
y
s
i
s
o
n
N
e
t
I
nc
o
m
e
o
f
a
n
A
g
r
oc
he
m
i
c
a
l
C
o
m
pa
ny
i
n
T
ha
i
l
a
nd
,
”
20
15
.
[
24]
G
us
t
a
f
s
s
o
n
A
.
a
nd
W
o
g
e
ni
us
S
.,
“
M
o
de
l
l
i
ng
A
pa
r
t
m
e
n
t
P
r
i
c
e
s
w
i
t
h
t
h
e
M
u
l
t
i
p
l
e
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
,
”
2014
.
[
25]
F
a
l
l
i
s
A
.
,
“
A
M
u
l
t
i
p
l
e
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
t
o
P
r
e
d
i
c
t
t
h
e
S
t
u
de
nt
’
s
F
i
na
l
G
r
a
d
e
i
n
a
M
a
t
he
m
a
t
i
c
s
C
l
a
s
s
,”
J
.
C
he
m
.
I
nf
.
M
o
de
l
,
v
o
l
.
53
,
pp
.
168
9
-
99
,
20
13
.
[
26]
C
oo
k
R
.
D
.
a
n
d
W
e
i
s
be
r
g
S
.,
“
S
i
m
p
l
e
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
,
”
pp
.
97
-
1
38
,
20
08
.
[
27]
J
o
s
e
ph
P
.
J
.
,
e
t
al
.
,
“
C
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n
a
nd
U
s
e
o
f
L
i
ne
a
r
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
M
o
de
l
s
f
o
r
P
r
o
c
e
s
s
o
r
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
A
na
l
y
s
i
s
,”
T
w
e
l
f
t
h
I
nt
.
Sy
m
p.
H
i
gh
-
P
e
r
f
or
m
anc
e
C
om
put
.
A
r
c
hi
t
.
,
pp
.
99
-
108
,
2006
.
[
28]
B
a
r
a
n
M
.
E
.
,
e
t
a
l
.
,
“
L
o
a
d
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
f
o
r
l
o
a
d
m
o
ni
t
o
r
i
ng
a
t
d
i
s
t
r
i
bu
t
i
o
n
s
ubs
t
a
t
i
o
ns
,”
I
E
E
E
T
r
ans
.
P
ow
e
r
Sy
s
t
.
,
v
o
l
.
20
,
pp
.
164
-
70
,
200
5
.
[
29]
L
i
m
H
.
L
.
a
nd
B
r
o
w
n
R
.
H
.,
“
G
a
s
L
o
a
d
F
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
M
o
de
l
I
nput
F
a
c
t
o
r
I
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
U
s
i
ng
A
G
e
ne
t
i
c
A
l
go
r
i
t
hm
,”
I
EEE
,
pp
.
6
70
-
3
,
20
01
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
M
d
.
A
r
m
a
nu
r
R
a
hm
a
n
r
e
c
e
i
v
e
d
t
h
e
B
.
S
c
.
d
e
g
r
e
e
i
n
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
a
nd
e
ng
i
n
e
e
r
i
ng
f
r
o
m
A
s
i
a
n
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
B
a
ng
l
a
de
s
h
(
A
U
B
)
i
n
2
010
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
w
o
r
ki
ng
t
o
w
a
r
d
t
he
M
E
ng
S
c
de
g
r
e
e
a
t
t
h
e
M
u
l
t
i
m
e
di
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
M
M
U
)
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
i
nc
l
u
de
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
bi
g
da
t
a
s
y
s
t
e
m
,
da
t
a
m
i
n
i
ng
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
n
i
ng
a
nd
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
.
A
bi
d
H
o
s
s
e
n
i
s
a
S
e
r
v
i
ng
a
s
V
i
c
e
P
r
e
s
i
de
n
t
a
t
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
di
v
i
s
i
o
n
o
f
N
a
t
i
o
na
l
B
a
nk
L
i
m
i
t
e
d
o
f
B
a
ng
l
a
de
s
h.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
a
B
.
S
c
.
I
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
om
K
hul
n
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
(
K
U
)
a
nd
pu
r
s
i
ng
h
i
s
M
.
S
c
i
n
I
ndus
t
r
i
a
l
a
nd
P
r
o
duc
t
i
o
n
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
f
r
o
m
B
a
ng
l
a
de
s
h
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
n
d
T
e
c
hno
l
o
gy
(
B
U
E
T
)
.
D
ur
i
ng
hi
s
18
y
e
a
r
s
c
a
r
r
i
e
r
i
n
I
T
o
f
di
f
f
e
r
e
nt
ba
n
k,
he
i
m
p
l
e
m
e
nt
e
d
d
i
f
f
e
r
e
nt
I
T
pr
o
j
e
c
t
s
uc
c
e
s
s
f
ul
l
y
.
H
i
s
a
r
e
a
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
i
s
I
T
S
e
c
ur
i
t
y
,
B
i
g
da
t
a
,
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
a
nd
C
l
o
ud
C
o
m
put
i
ng
.
D
r
.
J
a
k
i
r
H
o
s
s
e
n
i
s
g
r
a
dua
t
e
d
i
n
M
e
c
ha
ni
c
a
l
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
f
r
o
m
t
he
D
h
a
ka
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
ogy
(
1997)
,
M
a
s
t
e
r
s
i
n
C
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
a
nd
N
e
t
w
o
r
k
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
P
u
t
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
2
003
)
a
nd
P
hD
i
n
S
m
a
r
t
T
e
c
hno
l
o
gy
a
nd
R
o
bo
t
i
c
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
P
u
t
r
a
M
a
l
a
y
s
i
a
(
2
012
)
.
H
e
i
s
c
u
r
r
e
nt
l
y
a
S
e
ni
o
r
L
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
t
he
a
r
e
a
o
f
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
(
F
uz
z
y
L
og
i
c
,
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k)
,
I
nf
e
r
e
nc
e
S
y
s
t
e
m
s
,
P
a
t
t
e
r
n
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
M
o
bi
l
e
R
o
bo
t
N
a
v
i
g
a
t
i
o
n
a
n
d
I
nt
e
l
l
i
g
e
n
t
C
o
nt
r
o
l
.
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
T
o
w
ar
ds
m
ac
hi
n
e
l
e
ar
n
i
ng
-
bas
e
d
s
e
l
f
-
t
u
ni
ng
of
ha
doop
-
s
par
k
s
y
s
t
e
m
(
Md.
A
r
m
anur
R
ahm
a
n)
1085
D
r
.
C
h
i
n
t
ha
kun
t
a
V
e
n
ka
t
a
S
e
s
ha
i
a
h
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
B
a
c
he
l
o
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
B
.
E
.
)
D
e
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
S
.
V
.
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
A
ndhr
a
P
r
a
de
s
h
,
I
ndi
a
,
i
n
t
he
y
e
a
r
196
4.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
M
a
s
t
e
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
M
.
E
)
de
g
r
e
e
i
n
H
i
g
h
V
o
l
t
a
g
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
I
ndi
a
n
I
ns
t
i
t
ut
e
o
f
S
c
i
e
nc
e
,
B
a
ng
a
l
o
r
e
i
n
1966
.
H
e
r
e
c
e
i
v
e
d
h
i
s
P
h
.
D
.
de
g
r
e
e
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
i
n
t
he
a
r
e
a
o
f
P
o
w
e
r
S
y
s
t
e
m
s
)
i
n
19
76
f
r
o
m
I
.
I
.
T
.
M
a
d
r
a
s
.
L
a
t
e
r
,
he
w
o
r
ke
d
i
n
t
he
s
a
m
e
i
n
s
t
i
t
ut
e
t
i
l
l
2005
.
H
e
w
a
s
a
ppo
i
n
t
e
d
a
s
P
r
o
f
e
s
s
o
r
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
J
a
n
.
199
3.
I
n
2006,
he
j
o
i
ne
d
t
he
F
a
c
ul
t
y
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
(
M
e
l
a
k
a
)
M
a
l
a
y
s
i
a
a
nd
i
s
w
i
t
h
t
h
e
m
p
r
e
s
e
nt
l
y
a
s
A
s
s
o
c
i
a
t
e
P
r
o
f
e
s
s
o
r
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
a
r
e
i
n
t
h
e
a
r
e
a
s
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
Po
w
e
r
S
y
s
t
e
m
s
,
H
i
g
h
V
o
l
t
a
g
e
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
I
ns
t
r
um
e
n
t
a
t
i
o
n,
P
o
w
e
r
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
a
nd
i
t
s
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
t
o
g
r
e
e
n
t
e
c
hno
l
o
gy
s
o
l
ut
i
o
ns
,
E
l
e
c
t
i
c
P
o
w
e
r
q
ua
l
i
t
y
i
m
pr
o
v
e
m
e
nt
a
nd
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
e
ne
r
g
y
c
o
ns
e
r
v
a
t
i
o
n,
P
o
w
e
r
e
f
f
i
c
i
e
nt
de
v
i
c
e
s
a
nd
B
i
g
d
a
t
a
a
na
l
y
t
i
c
s
.
D
r
.
T
.
B
huv
a
n
e
s
w
a
r
i
i
s
a
L
e
c
t
ur
e
r
i
n
t
he
F
a
c
ul
t
y
of
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
,
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
M
M
U
)
,
M
e
l
a
k
a
.
S
h
e
o
bt
a
i
ne
d
h
e
r
P
hD
i
n
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
i
n
2013.
S
h
e
e
a
r
ne
d
he
r
M
a
s
t
e
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
A
ppl
i
e
d
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
w
i
t
h
D
i
s
t
i
nc
t
i
o
n
f
r
o
m
B
ha
r
a
t
hi
a
r
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
i
n
200
1
a
nd
B
a
c
he
l
o
r
o
f
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
i
n
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
F
i
r
s
t
c
l
a
s
s
)
f
r
o
m
B
ha
r
a
t
h
i
a
r
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
,
I
ndi
a
i
n
1998
.
S
h
e
ha
s
22
y
e
a
r
s
o
f
o
v
e
r
a
l
l
t
e
a
c
h
i
ng
e
xpe
r
i
e
nc
e
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
a
r
e
di
g
i
t
a
l
s
y
s
t
e
m
de
s
i
g
n,
V
L
S
I
,
F
P
G
A
,
S
o
l
a
r
po
w
e
r
c
o
nt
r
o
l
l
e
r
de
s
i
g
n
a
nd
b
i
o
i
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
.
A
z
i
z
a
S
ul
t
a
na
r
e
c
e
i
v
e
d
t
he
B
.
S
c
.
de
g
r
e
e
i
n
c
o
m
put
e
r
s
c
i
e
nc
e
a
nd
e
ng
i
ne
e
r
i
ng
f
r
o
m
D
ha
ka
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
D
I
U
)
i
n
2016
.
S
he
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
s
e
a
r
c
hi
ng
a
n
o
o
pe
r
t
uni
t
y
t
o
c
o
nt
i
nue
he
r
hi
g
he
r
s
t
udy
.
H
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
i
nc
l
ude
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
bi
g
da
t
a
s
y
s
t
e
m
,
da
t
a
m
i
ni
ng
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
i
m
a
g
e
p
r
o
c
e
s
s
i
ng
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.