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
.
1046
~
1
0
5
3
IS
S
N
:
2502
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
1
5
.i
2
.
pp104
6
-
1
0
5
3
1046
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
V
i
d
e
o
sp
a
m
c
o
m
m
e
n
t
f
e
a
t
u
r
e
s
sel
e
c
t
i
o
n
u
s
i
n
g
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
r
n
i
n
g
t
e
c
h
n
i
q
u
e
s
N
ab
i
l
ah
A
l
i
as
,
C
i
k
F
e
r
e
s
a
M
o
h
d
F
o
o
z
y,
S
o
fi
a
N
ajw
a
R
am
l
i
A
ppl
i
e
d
C
o
m
put
i
ng
T
e
c
hno
l
o
gy
(
A
C
T
)
,
F
a
c
ul
t
y
of
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
,
M
a
l
a
y
s
i
a
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
S
ep
1
2
,
2
018
R
e
v
i
s
e
d
J
an
2
0,
201
9
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
2
,
201
9
N
o
w
a
da
y
s
,
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
(
e
.
g
.
,
Y
o
uT
ube
a
nd
F
a
c
e
bo
o
k)
pr
o
v
i
de
s
c
o
nne
c
t
i
o
n
a
nd
i
nt
e
r
a
c
t
i
o
n
be
t
w
e
e
n
p
e
o
pl
e
by
po
s
t
i
ng
c
o
m
m
e
nt
s
o
r
v
i
de
o
s
.
I
n
f
a
c
t
,
c
om
m
e
nt
s
a
r
e
a
p
a
r
t
o
f
c
o
nt
e
nt
s
i
n
a
w
e
bs
i
t
e
t
ha
t
c
a
n
a
t
t
r
a
c
t
s
p
a
m
m
e
r
t
o
s
pr
e
a
d
i
ng
phi
s
hi
ng
,
m
a
l
w
a
r
e
o
r
a
dv
e
r
t
i
s
i
ng
.
D
ue
t
o
e
xi
s
t
i
ng
m
a
l
i
c
i
o
us
us
e
r
s
t
ha
t
c
a
n
s
p
r
e
a
d
m
a
l
w
a
r
e
o
r
ph
i
s
hi
ng
i
n
t
h
e
c
o
m
m
e
nt
s
,
t
h
i
s
w
o
r
k
p
r
o
po
s
e
s
a
t
e
c
hni
que
u
s
e
d
f
o
r
v
i
de
o
s
ha
r
i
ng
s
p
a
m
c
o
m
m
e
nt
s
f
e
a
t
u
r
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
.
T
he
f
i
r
s
t
pha
s
e
o
f
t
he
m
e
t
ho
do
l
o
gy
us
e
d
i
n
t
hi
s
w
o
r
k
i
s
da
t
a
s
e
t
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
F
o
r
t
hi
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
,
a
da
t
a
s
e
t
f
r
o
m
U
C
I
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
r
e
po
s
i
t
o
r
y
i
s
us
e
d.
I
n
t
he
ne
xt
p
ha
s
e
,
t
he
d
e
v
e
l
o
pm
e
nt
o
f
f
r
a
m
e
w
o
r
k
a
nd
e
xp
e
r
i
m
e
n
t
a
t
i
o
n.
T
he
da
t
a
s
e
t
w
i
l
l
be
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
e
d
u
s
i
ng
t
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
a
n
d
l
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
.
A
f
t
e
r
t
ha
t
,
t
he
f
e
a
t
u
r
e
s
t
o
de
t
e
c
t
s
p
a
m
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
a
nd
t
h
e
e
xp
e
r
i
m
e
nt
s
f
o
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
e
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
by
us
i
ng
s
i
x
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
w
h
i
c
h
a
r
e
R
a
ndo
m
T
r
e
e
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
S
t
a
r
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
bl
e
,
a
nd
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
um
p
.
T
he
r
e
s
u
l
t
s
ho
w
s
t
h
e
h
i
g
he
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
90
.
57
%
a
nd
t
he
l
o
w
e
s
t
w
a
s
58.
86
%
.
Ke
y
w
or
ds
:
V
i
de
o
s
pa
m
c
o
m
m
e
n
t
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
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
:
N
a
ql
i
y
a
h
Z
a
i
nuddi
n,
C
y
be
r
S
e
c
ur
i
t
y
M
a
l
a
y
s
i
a
,
L
e
v
e
l
4
B
l
o
c
k
C,
B
a
n
gu
na
n
M
IN
E
S
W
a
t
e
r
f
r
o
nt
B
us
i
n
e
s
s
P
a
rk,
N
o
.
3
J
a
l
a
n
T
a
s
e
k,
43300
S
e
r
i
K
e
m
b
a
n
ga
n,
S
e
l
a
n
go
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
.
E
m
a
i
l
:
n
a
q
l
i
y
a
h@
c
y
be
r
s
e
c
ur
i
t
y
.
m
y
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
A
t
p
r
e
s
e
n
t
,
w
o
r
l
dw
i
de
b
r
o
a
db
a
n
d
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
h
a
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d
t
h
e
n
u
m
b
e
r
o
f
In
t
e
rn
e
t
us
e
r
s
.
W
i
t
h
f
a
s
t
e
r
c
o
n
n
e
c
t
i
o
n
s
,
h
o
s
t
i
n
g
a
nd
v
i
de
o
s
h
a
r
i
ng
s
e
r
v
i
c
e
s
a
r
e
be
c
o
m
i
n
g
po
pul
a
r
a
m
o
n
g
us
e
r
s
[1]
.
T
h
e
a
v
a
i
l
a
b
i
l
i
t
y
of
r
e
s
o
ur
c
e
s
ove
r
t
h
e
I
n
t
e
rn
e
t
a
nd
b
r
o
a
db
a
n
d
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
e
na
b
l
e
s
t
h
e
e
m
e
rge
n
c
e
of
s
o
ph
i
s
t
i
c
a
t
e
d
n
e
w
pl
a
t
f
o
r
m
s
.
I
n
t
h
i
s
w
a
y
,
Y
o
uT
ub
e
i
s
a
o
n
e
w
e
l
l
-
k
n
o
w
n
v
i
de
o
c
o
n
t
e
n
t
pub
l
i
s
h
i
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
w
i
t
h
s
o
c
i
a
l
n
e
t
w
o
r
ki
n
g
f
e
a
t
u
r
e
s
,
s
uc
h
a
s
s
uppo
r
t
f
o
r
po
s
t
i
n
g
t
e
xt
c
o
m
m
e
nt
s
t
o
pr
o
v
i
de
i
n
t
e
ra
c
t
i
o
n
s
b
e
t
w
e
e
n
pr
o
duc
e
r
s
(c
h
a
nn
e
l
o
w
n
e
r
s
)
a
n
d
v
i
e
w
e
r
s
[2]
.
Re
c
e
n
t
l
y
,
Y
o
uT
ube
h
a
s
us
e
d
m
o
n
e
t
i
z
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
t
o
r
e
w
a
r
d
p
r
o
duc
e
r
s
,
s
t
i
m
ul
a
t
i
n
g
t
h
e
m
t
o
pr
o
duc
e
h
i
g
h
qu
a
l
i
t
y
o
r
i
gi
na
l
c
o
nt
e
nt
a
nd
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
a
m
o
u
nt
o
f
v
i
s
ua
l
i
z
a
t
i
o
n.
A
f
t
e
r
t
h
e
us
e
of
t
h
i
s
s
y
s
t
e
m
,
t
h
e
pl
a
t
f
o
r
m
i
s
f
l
o
o
d
e
d
w
i
t
h
u
n
w
a
n
t
e
d
c
o
nt
e
nt
,
t
y
pi
c
a
l
l
y
l
ow
qua
l
i
t
y
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
k
n
o
w
n
a
s
s
pa
m
.
S
pa
m
i
s
t
h
e
us
e
of
a
n
e
l
e
c
t
r
o
n
i
c
m
e
s
s
a
gi
n
g
s
y
s
t
e
m
t
o
s
e
n
d
u
n
s
o
l
i
c
i
t
e
d
m
e
s
s
a
ge
s
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
a
dv
e
r
t
i
s
e
m
e
nt
s
,
a
s
w
e
l
l
a
s
r
e
pe
a
t
m
e
s
s
a
ge
s
o
n
t
h
e
s
a
m
e
w
e
bs
i
t
e
.
F
o
r
s
o
c
i
a
l
s
pa
m
,
i
t
c
a
n
b
e
do
n
e
i
n
m
a
n
y
w
a
y
s
,
i
n
c
l
ud
i
n
g
m
a
s
s
m
e
s
s
a
gi
n
g
,
c
r
ue
l
t
y
,
h
u
m
i
l
i
a
t
i
o
n
,
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
,
m
a
l
i
c
i
o
us
l
i
n
ks
,
f
a
ke
r
e
v
i
e
w
s
,
f
a
ke
h
i
n
t
s
,
a
n
d
pe
r
s
o
n
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
[
3]
.
In
de
e
d,
i
t
i
s
a
p
r
o
b
l
e
m
t
h
a
t
c
o
ul
d
b
e
c
o
m
e
c
r
i
t
i
c
a
l
.
It
c
a
us
e
d
t
h
e
us
e
r
di
s
a
b
l
e
c
o
m
m
e
n
t
s
o
n
t
h
e
i
r
v
i
de
o
s
be
c
a
us
e
t
h
e
m
o
s
t
of
c
o
m
m
e
nt
s
a
r
e
s
pa
m
.
U
n
t
i
l
now
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
s
pa
m
Y
o
uT
ub
e
c
o
m
m
e
n
t
us
i
n
g
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hni
que
i
s
s
t
i
l
l
l
a
c
ki
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
V
i
de
o
s
p
am
c
om
m
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
(
Nabi
l
ah
A
l
i
as
)
1047
T
o
ove
r
c
o
m
e
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
s
t
ha
t
a
ppe
a
r,
t
h
i
s
p
a
pe
r
p
r
o
po
s
e
d
t
e
c
hn
i
que
us
e
d
fo
r
v
i
de
o
s
h
a
ri
n
g
s
pa
m
c
o
m
m
e
n
t
f
e
a
t
u
r
e
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
w
o
r
ks
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
rfo
r
m
a
n
c
e
of
s
pa
m
c
o
m
m
e
n
t
f
e
a
t
u
r
e
de
t
e
c
t
i
o
n
us
i
n
g
a
c
c
ura
c
y
.
2.
R
ELA
TED
WO
R
K
S
pa
m
i
s
r
e
l
a
t
e
d
t
o
l
o
w
qua
l
i
t
y
of
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
s
of
un
de
s
i
r
e
d
c
o
n
t
e
n
t
[1]
.
U
s
ua
l
l
y
,
s
pa
m
fo
un
d
i
n
t
e
xt
s
,
v
i
de
o
a
nd
i
m
a
ge
s
[4
-
5]
.
M
o
s
t
o
f
s
pa
m
i
s
us
e
d
t
o
m
a
n
i
pul
a
t
e
i
n
t
e
rn
e
t
us
e
r
t
o
o
b
t
a
i
n
pe
r
s
o
n
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
s
uc
h
a
s
p
h
i
s
hi
n
g
a
nd
m
a
l
w
a
r
e
.
S
pa
m
a
l
s
o
us
e
d
t
o
m
a
ke
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
a
dv
e
rt
i
s
i
ng
[1]
.
F
o
r
s
p
a
m
m
e
s
s
a
ge
,
i
t
us
ua
l
l
y
w
o
r
ks
by
f
l
oo
di
n
g
t
h
e
I
n
t
e
rn
e
t
w
i
t
h
t
h
e
s
a
m
e
m
e
s
s
a
ge
i
n
o
r
de
r
t
o
f
o
r
c
e
us
e
r
t
o
r
e
c
e
i
ve
i
t
.
B
e
s
i
de
s
,
v
i
de
o
s
pa
m
i
s
a
l
o
w
qua
l
i
t
y
c
o
n
t
e
n
t
o
f
t
h
e
v
i
de
o
t
ha
t
pub
l
i
s
h
o
n
Y
o
uT
ub
e
by
m
a
l
i
c
i
o
us
us
e
r
s
[6]
.
T
h
e
r
e
a
r
e
m
a
n
y
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
r
e
l
a
t
e
d
t
o
s
pa
m
i
n
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
s
t
udy
s
uc
h
a
s
b
l
o
g
s
pa
m
[7
]
,
w
e
b
s
pa
m
[8]
,
t
w
i
t
t
e
r
s
pa
m
[9]
,
e
m
a
i
l
s
p
a
m
[10
]
,
Y
o
uT
ub
e
s
pa
m
[1]
a
n
d
S
M
S
s
p
a
m
[1
1]
.
H
a
m
i
s
a
m
e
s
s
a
ge
t
ha
t
i
s
n
o
t
S
pa
m
.
I
n
o
t
h
e
r
w
o
r
ds
,
"
n
o
n
-
s
p
a
m
"
,
o
r
"
go
o
d
m
e
s
s
a
ge
"
[12]
.
It
s
h
o
ul
d
b
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
a
hi
g
h
qu
a
l
i
t
y
of
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
m
e
a
n
i
ngf
ul
w
o
r
ds
[13]
.
F
i
gu
r
e
1
s
h
o
w
s
e
xa
m
pl
e
o
f
s
pa
m
a
nd
ha
m
c
o
m
m
e
n
t
s
po
s
t
e
d
o
n
Y
o
uT
ub
e
.
F
i
gu
r
e
1
.
E
xa
m
p
l
e
o
f
s
pa
m
a
n
d
h
a
m
c
o
m
m
e
n
t
s
po
s
t
e
d
o
n
Y
o
uT
ub
e
2
.
1
.
Pre
-
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
In
t
h
e
p
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
p
,
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
f
i
r
s
t
l
y
e
xt
r
a
c
t
e
d.
T
h
e
s
ub
j
e
c
t
f
i
e
l
d
c
o
n
t
a
i
n
s
t
h
e
d
a
t
a
t
ha
t
n
e
e
d
t
o
b
e
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
[7]
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
h
e
r
e
a
r
e
a
f
e
w
s
t
e
ps
i
n
t
h
i
s
p
ha
s
e
,
w
hi
c
h
a
r
e
t
o
ke
n
i
z
a
t
i
o
n,
s
t
o
p
w
o
r
ds
a
nd
l
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n.
T
h
e
s
e
pr
o
c
e
s
s
e
s
w
e
r
e
d
o
i
n
g
t
o
r
e
m
o
v
e
n
o
i
s
e
,
r
e
du
n
da
nt
a
nd
a
l
s
o
w
o
r
ds
t
ha
t
c
o
m
m
o
n
E
n
g
l
i
s
h
us
e
t
ha
t
w
i
l
l
a
f
fe
c
t
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
p
ha
s
e
[13]
.
M
o
s
t
o
f
t
h
e
e
xi
s
t
i
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
do
i
n
g
p
r
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
p
r
o
c
e
s
s
b
e
fo
r
e
c
o
n
t
i
n
u
i
n
g
t
o
t
h
e
n
e
xt
p
r
o
c
e
s
s
.
T
a
b
l
e
1
s
h
o
w
s
t
h
e
s
pa
m
de
t
e
c
t
i
o
n
s
t
e
ps
a
n
d
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
us
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
1,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
pa
pe
r
s
f
o
r
T
ub
e
s
pa
m
:
Co
m
m
e
nt
S
p
a
m
F
i
l
t
e
r
i
n
g
o
n
Y
o
uT
ub
e
a
nd
Co
m
b
a
t
i
n
g
Co
m
m
e
nt
S
pa
m
w
i
t
h
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
rni
n
g
A
pp
ro
a
c
h
e
s
i
s
us
i
n
g
f
o
ur
t
e
c
hn
i
que
s
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
w
h
i
c
h
i
s
P
r
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
,
F
e
a
t
u
r
e
s
E
x
t
r
a
c
t
i
o
n,
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
E
v
a
l
ua
t
i
o
n.
F
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
i
s
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
i
de
n
t
i
fy
i
n
g
f
e
a
t
u
r
e
s
o
r
t
y
pe
of
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
c
o
n
t
a
i
n
e
d
w
i
t
hi
n
t
h
e
do
c
um
e
n
t
s
.
A
f
t
e
r
t
h
e
s
e
f
e
a
t
ur
e
s
a
r
e
e
xt
ra
c
t
e
d,
t
h
e
n
o
nl
y
t
h
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
c
a
n
f
i
nd
t
h
e
t
a
rge
t
c
o
n
c
e
pt
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
s
o
f
c
a
t
e
go
r
i
e
s
.
T
h
e
n
e
x
t
pa
pe
r
w
hi
c
h
i
s
T
o
w
a
r
ds
F
i
l
t
e
r
i
ng
o
f
S
M
S
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
s
us
i
n
g
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rni
n
g
B
a
s
e
d
T
e
c
hn
i
que
i
s
us
e
d
s
i
x
t
e
c
hn
i
que
s
,
na
m
e
l
y
P
r
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
,
C
l
a
s
s
i
f
i
e
r
T
ra
i
ni
n
g
,
Cl
a
s
s
i
f
i
e
r
T
e
s
t
i
n
g
,
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
R
e
s
ul
t
a
nd
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
F
o
r
r
e
s
e
a
r
c
h
a
b
o
ut
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
T
w
i
t
t
e
r
S
pa
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
e
m
y
s
t
i
f
i
e
d
-
P
e
r
fo
r
m
a
n
c
e
,
S
t
a
b
i
l
i
t
y
a
nd
S
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
a
r
e
us
e
d
fo
ur
t
e
c
hni
que
s
w
h
i
c
h
a
r
e
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
,
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
,
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n.
In
pa
pe
r
K
i
ds
T
ub
e
:
D
e
t
e
c
t
i
o
n
,
C
ha
r
a
c
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
A
n
a
l
y
s
i
s
of
Ch
i
l
d
U
n
s
a
f
e
Co
n
t
e
nt
&
P
r
o
m
o
t
e
r
s
o
n
Y
o
uT
ub
e
us
e
d
o
n
l
y
t
h
r
e
e
t
e
c
hn
i
q
ue
s
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
w
h
i
c
h
i
s
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n,
F
e
a
t
u
r
e
s
S
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
N
e
xt
i
s
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
a
b
o
ut
D
e
t
e
c
t
i
n
g
V
i
de
o
S
pa
m
m
e
r
s
i
n
Y
o
uT
ub
e
S
oc
i
a
l
M
e
di
a
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
us
e
d
fo
ur
t
e
c
hn
i
que
s
t
o
de
t
e
c
t
v
i
de
o
s
pa
m
m
e
r
s
na
m
e
l
y
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
,
D
a
t
a
P
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g,
F
e
a
t
u
r
e
Co
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
a
n
d
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
L
a
s
t
l
y
,
r
e
s
e
a
r
c
h
p
a
pe
r
w
i
t
h
t
i
t
l
e
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
B
a
s
e
d
s
pa
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
fo
r
Y
o
uT
ub
e
s
pa
m
us
i
n
g
t
hr
e
e
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
s
pa
m
w
h
i
c
h
i
s
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
,
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
nd
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
.
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
:
1
0
4
6
-
1
0
5
3
1048
T
a
b
l
e
1
.
S
t
e
ps
a
n
d
P
r
o
c
e
s
s
f
o
r
S
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
A
u
t
h
o
r
T
i
t
l
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
n
i
q
u
e
[1
]
T
u
b
e
s
p
a
m
:
Co
m
m
e
n
t
S
p
a
m
F
i
l
t
e
ri
n
g
o
n
Y
o
u
T
u
b
e
1.
P
re
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
2.
F
e
a
t
u
r
e
s
E
x
t
ra
c
t
i
o
n
3.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
4.
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
[4
]
Co
m
b
a
t
i
n
g
Co
m
m
e
n
t
S
p
a
m
w
i
t
h
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
r
n
i
n
g
A
p
p
r
o
a
c
h
e
s
1.
P
re
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
2.
F
e
a
t
u
r
e
E
x
t
ra
c
t
i
o
n
3.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
4.
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
[1
3
]
T
o
w
a
r
d
s
F
i
l
t
e
ri
n
g
o
f
S
M
S
s
p
a
m
m
e
s
s
a
g
e
s
u
s
i
n
g
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rn
i
n
g
Ba
s
e
d
T
e
c
h
n
i
q
u
e
1.
P
re
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
2.
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
3.
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
T
ra
i
n
i
n
g
4.
Cl
a
s
s
i
fi
e
r
T
e
s
t
i
n
g
5.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
R
e
s
u
l
t
6.
P
e
r
fo
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
[9
]
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
T
w
i
t
t
e
r
S
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
e
m
y
s
t
i
f
i
e
d
-
P
e
r
fo
r
m
a
n
c
e
,
S
t
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
S
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
1.
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
2.
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
3.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
4.
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
[2
]
K
i
d
s
T
u
b
e
:
D
e
t
e
c
t
i
o
n
,
C
h
a
ra
c
t
e
ri
z
a
t
i
o
n
a
n
d
A
n
a
l
y
s
i
s
o
f
Ch
i
l
d
U
n
s
a
f
e
C
o
n
t
e
n
t
&
P
ro
m
o
t
e
r
s
o
n
Y
o
u
T
u
b
e
1.
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
2.
F
e
a
t
u
r
e
s
S
e
l
e
c
t
i
o
n
3.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
[1
4
]
D
e
t
e
c
t
i
n
g
V
i
d
e
o
S
p
a
m
m
e
r
s
i
n
Y
o
u
T
u
b
e
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
1.
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
2.
D
a
t
a
P
r
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
3.
F
e
a
t
u
r
e
C
o
n
s
t
ru
c
t
i
o
n
4.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
[6
]
D
a
t
a
M
i
n
i
n
g
Ba
s
e
d
s
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
y
s
t
e
m
fo
r
Y
o
u
T
u
b
e
s
p
a
m
1.
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
2.
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
3.
E
v
a
l
u
a
t
i
o
n
2
.
2
.
F
e
a
tu
r
e
S
e
l
e
c
ti
o
n
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
k
n
o
w
n
a
s
a
t
t
r
i
b
ut
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
v
a
r
i
a
b
l
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
r
v
a
ri
a
b
l
e
s
ub
s
e
t
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
It
i
s
t
h
e
p
r
o
c
e
s
s
of
s
e
l
e
c
t
i
n
g
a
v
a
ri
a
b
l
e
f
o
r
us
e
i
n
m
o
de
l
c
o
n
s
t
r
u
c
t
i
o
n
.
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
t
e
c
hn
i
que
s
a
r
e
us
e
d
f
o
r
fo
ur
r
e
a
s
o
n
s
w
h
i
c
h
a
r
e
:
a.
S
i
m
pl
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
s
t
o
m
a
ke
i
t
e
a
s
i
e
r
t
o
i
nt
e
r
p
r
e
t
b
y
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
b.
S
h
o
rt
e
r
t
ra
i
ni
n
g
t
i
m
e
s
.
c.
A
vo
i
di
ng
t
h
e
c
u
r
s
e
o
f
di
m
e
n
s
i
o
n
a
l
i
t
y
.
d.
E
nh
a
n
c
e
d
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
by
r
e
duc
i
n
g
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
.
F
e
a
t
u
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
a
v
e
r
y
i
m
po
r
t
a
nt
t
a
s
k
f
o
r
t
h
e
t
e
xt
s
p
a
m
f
i
l
t
e
r
i
n
g
.
S
e
l
e
c
t
e
d
fe
a
t
u
r
e
s
s
h
o
ul
d
b
e
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
m
e
s
s
a
ge
t
y
p
e
s
uc
h
t
h
a
t
a
c
c
ura
c
y
fo
r
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
c
a
n
b
e
i
n
c
r
e
a
s
e
d
[11].
S
p
a
m
a
n
d
ha
m
m
e
s
s
a
ge
s
c
a
n
b
e
di
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
e
d
us
i
n
g
v
a
r
i
o
us
f
e
a
t
u
re
s
.
T
a
b
l
e
2
p
r
e
s
e
nt
s
t
h
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
us
e
d
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
.
T
a
b
l
e
2
.
F
e
a
t
u
r
e
s
S
e
l
e
c
t
i
o
n
us
e
d
i
n
E
x
i
s
t
i
ng
P
r
o
j
e
c
t
s
F
e
a
t
u
r
e
s
A
u
t
h
o
r
Ba
g
-
of
-
w
o
r
d
s
[1
]
[4
]
[1
3
]
[9
]
[2
]
[1
4
]
P
o
s
t
-
c
o
m
m
e
n
t
s
i
m
i
l
a
ri
t
y
In
t
e
r
-
c
o
m
m
e
n
t
s
i
m
i
l
a
ri
t
y
In
t
e
r
v
a
l
b
e
t
w
e
e
n
p
o
s
t
a
n
d
c
o
m
m
e
n
t
N
u
m
b
e
r
o
f
w
o
r
d
s
i
n
t
h
e
c
o
m
m
e
n
t
N
u
m
b
e
r
o
f
s
e
n
t
e
n
c
e
s
i
n
t
h
e
c
o
m
m
e
n
t
Co
m
m
e
n
t
l
e
n
g
t
h
P
h
o
n
e
i
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
E
-
m
a
i
l
i
n
fo
r
m
a
t
i
o
n
U
R
L
l
i
n
k
Bl
a
c
k
w
o
r
d
l
i
s
t
S
t
o
p
w
o
r
d
s
ra
t
i
o
P
re
s
e
n
c
e
o
f
s
y
m
b
o
l
P
re
s
e
n
c
e
o
f
d
o
t
s
P
re
s
e
n
c
e
o
f
e
m
o
t
i
o
n
s
L
o
w
e
r
-
c
a
s
e
w
o
rd
s
U
p
p
e
r
c
a
s
e
w
o
rd
s
K
e
y
w
o
r
d
s
p
e
c
i
f
i
c
N
u
m
b
e
r
o
f
d
i
g
i
t
s
Ch
a
n
n
e
l
a
g
e
T
h
e
c
h
a
n
n
e
l
a
v
e
ra
g
e
u
p
l
o
a
d
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
V
i
de
o
s
p
am
c
om
m
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
(
Nabi
l
ah
A
l
i
as
)
1049
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
2,
t
h
e
m
o
s
t
f
e
a
t
ur
e
s
t
ha
t
ha
v
e
b
e
e
n
us
e
d
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
a
r
e
b
a
g
-
of
-
w
o
r
ds
,
po
s
t
c
o
m
m
e
n
t
s
s
i
m
i
l
a
r
i
t
y
,
n
um
b
e
r
of
w
o
r
ds
i
n
t
h
e
c
o
m
m
e
nt
,
n
u
m
b
e
r
of
s
e
n
t
e
n
c
e
s
i
n
c
o
m
m
e
n
t
,
c
o
m
m
e
n
t
l
e
n
gt
h,
ph
o
n
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n,
U
R
L
l
i
n
k
a
n
d
n
u
m
b
e
r
o
f
di
gi
t
s
.
2
.
3
.
Cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
o
f
Te
c
h
n
i
q
u
e
s
V
a
r
i
o
us
t
e
c
hn
i
que
s
us
e
d
i
n
e
xpe
ri
m
e
nt
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
s
pa
m
de
t
e
c
t
i
o
n.
I
ni
t
i
a
l
l
y
,
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
pe
r
fo
r
m
e
d
a
n
d
t
h
e
n
e
xt
r
a
c
t
s
t
h
e
f
e
a
t
ure
s
.
A
f
t
e
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
e
c
h
ni
que
s
us
e
d
t
o
g
e
t
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
s
uc
h
a
s
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
s
(D
T
s
),
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
a
n
d
s
o
o
n
[13]
.
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
us
e
d
t
o
de
t
e
c
t
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
s
pa
m
i
t
s
e
l
f
.
T
h
i
s
t
e
c
hni
que
h
a
s
w
o
r
ke
d
us
i
n
g
t
o
o
l
s
s
uc
h
a
s
W
E
K
A
a
n
d
R
a
pi
d
M
i
n
e
r.
T
a
b
l
e
3
s
h
o
w
s
t
h
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
us
e
d
f
o
r
s
i
x
pa
pe
r
s
.
T
a
b
l
e
3
.
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
rn
i
ng
T
e
c
hn
i
que
s
A
u
t
h
o
r
T
i
t
l
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
T
e
c
h
n
i
q
u
e
[1
]
T
u
b
e
s
p
a
m
:
Co
m
m
e
n
t
S
p
a
m
F
i
l
t
e
ri
n
g
o
n
Y
o
u
T
u
b
e
1.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(C
A
RT
)
2.
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
(k
-
NN)
3.
L
o
g
i
s
t
i
c
re
g
r
e
s
s
i
o
n
(L
R)
4.
Be
r
n
o
u
l
l
i
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
(N
B
-
B)
5.
G
a
u
s
s
i
a
n
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
(N
B
-
G)
6.
M
u
l
t
i
n
o
m
i
a
l
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
(N
B
-
M)
7.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
(R
F
)
8.
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
k
e
r
n
e
l
(S
V
M
-
L)
9.
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
w
i
t
h
p
o
l
y
n
o
m
i
a
l
k
e
rn
e
l
(S
V
M
-
P)
10.
S
u
p
p
o
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
w
i
t
h
a
G
a
u
s
s
i
a
n
k
e
rn
e
l
(S
V
M
-
R)
[4
]
Co
m
b
a
t
i
n
g
Co
m
m
e
n
t
S
p
a
m
w
i
t
h
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
r
n
i
n
g
A
p
p
r
o
a
c
h
e
s
1.
J
4
8
(C4
.
5
A
l
g
o
ri
t
h
m
)
2.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
(R
F
T
)
3.
D
e
c
i
s
i
o
n
T
re
e
4.
S
V
M
5.
M
u
l
t
i
l
a
y
e
r
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
rk
[1
3
]
T
o
w
a
r
d
s
F
i
l
t
e
ri
n
g
o
f
S
M
S
s
p
a
m
m
e
s
s
a
g
e
s
u
s
i
n
g
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rn
i
n
g
Ba
s
e
d
T
e
c
h
n
i
q
u
e
1.
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
2.
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
3.
J
4
8
4.
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
b
l
e
5.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
[9
]
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
T
w
i
t
t
e
r
S
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
e
m
y
s
t
i
f
i
e
d
-
P
e
r
fo
r
m
a
n
c
e
,
S
t
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
S
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
1.
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
2.
W
e
i
g
h
t
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
3.
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
4.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
5.
C5
.
0
6.
Bo
o
s
t
e
d
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
g
r
e
s
s
i
o
n
7.
S
t
o
c
h
a
s
t
i
c
G
ra
d
i
e
n
t
B
o
o
s
t
i
n
g
M
a
c
h
i
n
e
8.
N
e
u
ra
l
N
e
t
w
o
rk
[2
]
K
i
d
s
T
u
b
e
:
D
e
t
e
c
t
i
o
n
,
C
h
a
ra
c
t
e
ri
z
a
t
i
o
n
a
n
d
A
n
a
l
y
s
i
s
o
f
Ch
i
l
d
U
n
s
a
f
e
C
o
n
t
e
n
t
&
P
r
o
m
o
t
e
r
s
o
n
Y
o
u
T
u
b
e
1.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
2.
K
-
n
e
a
re
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
3.
D
e
c
i
s
i
o
n
T
re
e
[1
4
]
D
e
t
e
c
t
i
n
g
V
i
d
e
o
S
p
a
m
m
e
r
s
i
n
Y
o
u
T
u
b
e
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
1.
F
u
n
c
t
i
o
n
a
l
T
re
e
2.
J
4
8
3.
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
4.
Ba
y
e
s
N
e
t
w
o
rk
5.
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
i
a
n
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
3,
t
h
e
f
i
r
s
t
a
u
t
h
o
r
w
i
t
h
r
e
s
e
a
r
c
h
a
b
o
ut
Co
m
m
e
nt
S
pa
m
F
i
l
t
e
ri
n
g
i
n
Y
o
uT
ub
e
us
e
d
t
e
n
c
o
m
pa
ri
s
o
n
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
w
h
i
c
h
a
r
e
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(CA
R
T
),
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
(k
-
N
N
)
,
L
o
gi
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(L
R
),
B
e
rn
o
ul
l
i
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
(N
B
-
B
),
G
a
us
s
i
a
n
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
(N
B
-
G
),
M
ul
t
i
n
o
m
i
a
l
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
(N
B
-
M
),
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
(R
F
),
S
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
n
e
s
w
i
t
h
l
i
n
e
a
r
ke
rn
e
l
(S
V
M
-
L
),
S
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
w
i
t
h
po
l
y
n
o
m
i
a
l
ke
rn
e
l
(S
V
M
-
P
)
a
n
d
S
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
s
w
i
t
h
G
a
us
s
i
a
n
ke
rn
e
l
(S
V
M
-
R
).
S
e
c
o
n
d
a
ut
h
o
r
w
i
t
h
r
e
s
e
a
r
c
h
a
b
o
ut
Co
m
b
a
t
i
n
g
Co
m
m
e
nt
S
p
a
m
w
i
t
h
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rn
i
ng
A
pp
r
o
a
c
h
e
s
u
s
e
d
f
i
ve
c
o
m
pa
ri
s
o
n
s
of
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
w
h
i
c
h
a
re
J
48
(C4.
5
A
l
go
r
i
t
hm
)
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
(R
F
T
),
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
,
S
V
M
a
nd
M
u
l
t
i
l
a
y
e
r
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k.
N
e
xt
,
f
o
r
t
h
i
r
d
r
e
s
e
a
r
c
h
w
h
i
c
h
i
s
T
o
w
a
r
ds
F
i
l
t
e
r
i
n
g
o
f
S
M
S
s
pa
m
m
e
s
s
a
ge
s
us
i
ng
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rni
n
g
B
a
s
e
d
T
e
c
hn
i
que
c
o
m
pa
r
e
d
f
i
ve
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
h
m
s
,
na
m
e
l
y
N
a
ï
ve
B
a
y
e
s
,
L
o
gi
s
t
i
c
Re
gr
e
s
s
i
o
n
,
J
48,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
b
l
e
a
n
d
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
.
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
:
1
0
4
6
-
1
0
5
3
1050
T
h
e
f
o
ur
t
h
r
e
s
e
a
r
c
h
w
hi
c
h
i
s
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
T
w
i
t
t
e
r
S
pa
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
e
m
y
s
t
i
f
i
e
d
-
P
e
r
fo
r
m
a
n
c
e
,
S
t
a
b
i
l
i
t
y
a
n
d
S
c
a
l
a
b
i
l
i
t
y
c
o
m
pa
r
e
d
e
i
g
ht
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
s
w
hi
c
h
a
r
e
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r,
W
e
i
g
h
t
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
C5
.
0
,
B
oo
s
t
e
d
L
ogi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
S
t
o
c
h
a
s
t
i
c
G
ra
di
e
nt
B
oo
s
t
i
n
g
M
a
c
hi
n
e
a
nd
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k.
T
h
e
f
i
f
t
h
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
t
h
t
i
t
l
e
K
i
ds
T
ub
e
:
D
e
t
e
c
t
i
o
n
,
C
ha
r
a
c
t
e
ri
z
a
t
i
o
n
a
nd
A
n
a
l
y
s
i
s
of
Ch
i
l
d
U
n
s
a
f
e
Co
n
t
e
n
t
&
P
r
o
m
o
t
e
r
s
o
n
Y
o
uT
ub
e
h
a
v
e
be
e
n
c
o
m
pa
r
e
d
t
hr
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
w
h
i
c
h
i
s
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
K
-
n
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
a
nd
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
.
A
n
d
t
h
e
l
a
s
t
i
s
D
e
t
e
c
t
i
n
g
V
i
de
o
S
pa
m
m
e
r
s
i
n
Y
o
uT
ub
e
S
o
c
i
a
l
M
e
di
a
us
e
d
f
i
v
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
t
o
b
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
ge
t
hi
g
h
a
c
c
u
r
a
c
y
,
na
m
e
l
y
F
u
n
c
t
i
o
na
l
T
r
e
e
,
J
48,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
B
a
y
e
s
N
e
t
w
o
r
k
a
nd
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
i
a
n
.
T
h
e
m
o
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
t
h
a
t
ha
v
e
b
e
e
n
us
e
d
by
e
xi
s
t
i
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
i
a
n
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
a
n
d
K
–
n
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
.
T
a
b
l
e
4
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
T
a
b
l
e
i
n
D
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
S
pa
m
A
u
t
h
o
r
[1
]
[1
3
]
[9
]
[2
]
[1
4
]
Y
e
a
r
2015
2017
2017
2016
2017
A
c
c
u
ra
c
y
A
b
o
v
e
9
0
%
A
b
o
v
e
9
0
%
A
b
o
v
e
9
0
%
A
b
o
v
e
9
0
%
A
b
o
v
e
9
0
%
A
l
g
o
ri
t
h
m
RF
,
N
B
-
B
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
,
C5
.
0
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
,
K
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
h
b
o
r
Ba
y
e
s
N
e
t
w
o
rk
,
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
i
a
n
T
y
p
e
o
f
s
p
a
m
Y
o
u
T
u
b
e
s
p
a
m
S
M
S
s
p
a
m
T
w
i
t
t
e
r
s
p
a
m
Y
o
u
T
u
b
e
s
p
a
m
Y
o
u
T
u
b
e
s
p
a
m
D
a
t
a
s
e
t
U
CI
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rn
i
n
g
N
o
t
s
t
a
t
e
d
N
o
t
s
t
a
t
e
d
N
o
t
s
t
a
t
e
d
N
o
t
s
t
a
t
e
d
T
a
b
l
e
4
s
h
o
w
s
t
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
pr
e
v
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
j
e
c
t
s
i
n
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
s
pa
m
.
T
h
e
r
e
i
s
f
i
ve
r
e
s
e
a
r
c
h
p
r
o
j
e
c
t
s
h
a
s
b
e
e
n
l
i
s
t
e
d
t
o
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
r
e
s
ul
t
w
i
t
h
a
c
c
ura
c
y
of
de
t
e
c
t
i
o
n
s
pa
m
a
n
d
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
us
e
d.
T
hi
s
t
a
b
l
e
a
l
s
o
s
h
o
w
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
s
t
a
c
c
ura
t
e
i
n
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
s
pa
m
i
s
us
i
n
g
R
a
ndo
m
F
o
r
e
s
t
a
l
go
ri
t
hm
w
i
t
h
r
e
s
ul
t
a
b
o
ve
90%.
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
h
o
w
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
w
o
r
ks
.
F
i
gu
r
e
2
.
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
m
o
de
l
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
c
a
n
g
i
v
e
t
h
e
m
o
s
t
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
ul
t
b
e
c
a
us
e
i
t
i
s
w
o
r
k
by
b
ui
l
t
m
ul
t
i
pl
e
o
f
d
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
a
n
d
m
e
r
ge
s
i
t
t
o
ge
t
h
e
r
t
o
ge
t
s
t
a
b
l
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
.
3.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
In
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
di
s
c
us
s
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
us
e
d
fo
r
v
i
de
o
s
h
a
ri
n
g
s
p
a
m
c
o
m
m
e
nt
f
e
a
t
u
r
e
de
t
e
c
t
i
o
n.
It
c
o
n
s
i
s
t
s
of
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
t
o
ke
n
i
z
a
t
i
o
n,
l
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n,
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
dul
e
s
.
S
e
v
e
r
a
l
e
xpe
r
i
m
e
nt
s
a
r
e
c
o
n
d
uc
t
e
d
i
n
o
r
de
r
t
o
i
de
nt
i
fy
t
h
e
m
o
s
t
s
ui
t
a
b
l
e
t
e
c
hn
i
q
ue
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
c
o
m
m
e
nt
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
us
e
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
A
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
r
e
i
s
t
w
o
m
o
dul
e
s
w
h
i
c
h
i
s
M
o
dul
e
1:
D
a
t
a
Co
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
M
o
dul
e
2:
T
e
xt
M
i
n
i
ng.
F
i
gu
r
e
3
s
h
o
w
s
f
r
a
m
e
w
o
r
k
us
e
d
i
n
t
hi
s
w
o
r
k.
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
V
i
de
o
s
p
am
c
om
m
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
(
Nabi
l
ah
A
l
i
as
)
1051
F
i
gu
r
e
3
.
F
ra
m
e
w
o
r
k
us
e
d
i
n
V
i
de
o
S
pa
m
Co
m
m
e
n
t
F
e
a
t
u
r
e
s
S
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
rn
i
ng
T
e
c
hni
que
3
.
1
.
D
at
as
e
ts
D
a
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
f
o
r
t
hi
s
w
o
r
k
i
s
us
e
d
fo
r
c
o
n
duc
t
i
n
g
e
xpe
ri
m
e
n
t
s
.
I
n
o
r
de
r
t
o
de
t
e
c
t
s
pa
m
c
o
m
m
e
nt
,
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
of
s
pa
m
a
n
d
ha
m
c
o
m
m
e
nt
m
us
t
b
e
s
e
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
U
CI
M
a
c
h
i
n
e
L
e
a
rni
n
g
r
e
po
s
i
t
o
r
y
.
B
e
c
a
us
e
o
f
t
i
m
e
c
o
n
s
t
r
a
i
n
t
t
o
c
o
l
l
e
c
t
pri
m
a
r
y
da
t
a
,
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
s
pa
m
d
a
t
a
s
e
t
t
h
a
t
h
a
s
b
e
e
n
c
o
l
l
e
c
t
e
d
by
t
h
e
pr
e
v
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
w
e
r
e
c
h
o
s
e
n
f
o
r
t
h
i
s
w
o
r
k
[1]
.
T
h
e
r
e
a
re
350
r
e
a
l
c
o
m
m
e
n
t
s
e
xt
ra
c
t
e
d
f
r
o
m
a
v
i
de
o
a
n
d
i
t
i
s
d
i
v
i
de
d
i
nt
o
t
w
o
w
h
i
c
h
i
s
1
75
c
o
m
m
e
n
t
s
w
e
r
e
s
pa
m
a
n
d
a
n
o
t
h
e
r
175
c
o
m
m
e
nt
s
w
e
r
e
h
a
m
c
o
m
m
e
nt
s
.
3
.
2
.
To
k
e
n
i
z
ati
o
n
T
h
e
pu
r
po
s
e
of
t
o
ke
n
i
z
a
t
i
o
n
i
s
t
o
s
pl
i
t
t
h
e
v
i
de
o
c
o
m
m
e
n
t
i
n
t
o
i
ndi
v
i
du
a
l
w
o
r
ds
i
n
o
r
de
r
t
o
s
m
o
o
t
h
e
n
o
ut
t
h
e
l
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n
p
r
o
c
e
s
s
.
F
o
r
t
hi
s
w
o
r
k,
t
o
ke
ni
z
a
t
i
o
n
ha
s
b
e
e
n
do
n
e
us
i
ng
M
i
c
r
o
s
o
f
t
E
xc
e
l
.
3
.
3
.
L
e
m
m
ati
z
at
i
o
n
L
e
m
m
a
t
i
z
a
t
i
o
n
i
s
a
p
r
o
c
e
s
s
o
f
gr
o
upi
n
g
t
h
e
s
i
m
i
l
a
r
w
o
r
ds
.
F
o
r
t
h
i
s
w
o
r
k,
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
s
i
n
s
t
e
a
d
us
e
d
t
o
gr
o
up
w
o
r
ds
t
h
a
t
e
xa
c
t
l
y
s
a
m
e
.
It
i
s
b
e
c
a
us
e
i
n
m
o
s
t
c
a
s
e
s
,
t
h
e
v
i
de
o
c
o
m
m
e
n
t
a
t
t
a
c
ke
r
w
i
l
l
s
i
m
p
l
y
us
e
di
f
fe
r
e
nt
a
b
b
r
e
v
i
a
t
i
o
n
s
o
f
w
o
r
ds
.
T
hi
s
p
r
o
c
e
s
s
i
s
do
n
e
by
us
i
n
g
R
a
pi
d
M
i
n
e
r.
3
.
4
.
F
e
a
tu
r
e
S
e
l
e
c
ti
o
n
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
i
s
i
m
po
rt
a
nt
f
o
r
s
pa
m
c
o
m
m
e
nt
de
t
e
c
t
i
o
n
.
It
i
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
de
t
e
c
t
i
o
n
s
pa
m
c
o
m
m
e
n
t
s
de
pe
n
ds
o
n
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
t
h
a
t
ha
s
b
e
e
n
s
e
l
e
c
t
e
d
[13]
.
I
n
t
h
i
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
,
o
n
l
y
da
t
a
s
e
t
s
t
ha
t
c
o
n
t
a
i
n
t
e
xt
s
o
f
c
o
m
m
e
n
t
s
i
s
us
e
d.
T
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
t
h
a
t
ha
v
e
b
e
e
n
e
xt
ra
c
t
e
d
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
e
d
fo
r
t
h
i
s
w
o
r
ks
a
r
e
b
a
g
-
of
-
w
o
r
d
m
o
de
l
.
T
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
a
r
e
s
e
l
e
c
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
t
ha
t
ha
v
e
b
e
e
n
s
t
a
t
e
d
i
n
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
k.
3
.
5
.
C
l
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
A
f
t
e
r
e
xt
ra
c
t
i
n
g
f
e
a
t
u
r
e
s
,
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
t
e
s
t
e
d
us
i
n
g
W
E
K
A
t
oo
l
.
T
h
e
r
e
i
s
s
i
x
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
a
r
e
us
e
d
i
n
t
h
i
s
e
xpe
ri
m
e
n
t
w
h
i
c
h
a
r
e
R
a
n
do
m
T
r
e
e
,
R
a
ndo
m
F
o
r
e
s
t
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
S
t
a
r
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
b
l
e
a
n
d
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
u
m
p
.
T
a
b
l
e
5
s
h
o
w
s
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
e
xpe
r
i
m
e
nt
.
T
h
e
a
c
c
ura
c
y
ra
t
e
ha
s
b
e
e
n
us
e
d
t
o
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
a
b
l
e
5
.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
A
l
go
ri
t
hm
s
us
e
d
i
n
W
o
r
k
Cl
a
s
s
i
fi
c
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
i
q
u
e
RT
Ra
n
d
o
m
T
r
e
e
RF
Ra
n
d
o
m
F
o
re
s
t
NB
N
a
ï
v
e
Ba
y
e
s
K*
D
T
s
DS
K
S
t
a
r
D
e
c
i
s
i
o
n
T
re
e
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
u
m
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
:
1
0
4
6
-
1
0
5
3
1052
4.
R
ES
U
LTS
A
N
D
A
N
A
L
Y
S
I
S
In
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
i
t
i
s
e
xpl
a
i
n
e
d
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
r
e
s
e
a
r
c
h.
E
x
p
e
r
i
m
e
nt
s
a
r
e
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
pr
o
p
o
s
e
d
s
pa
m
c
o
m
m
e
n
t
de
t
e
c
t
i
o
n.
T
h
e
f
i
rs
t
s
t
e
p
i
s
s
e
l
e
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
o
n
b
a
s
i
c
be
h
a
v
i
o
r
o
f
s
pa
m
a
nd
h
a
m
c
o
m
m
e
nt
s
a
n
d
t
h
e
n
e
xt
ra
c
t
s
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
s
f
r
om
da
t
a
s
e
t
t
o
ge
t
f
e
a
t
ur
e
d
v
e
c
t
o
r
.
A
f
t
e
r
e
xt
ra
c
t
i
o
n
of
f
e
a
t
ur
e
s
,
v
a
r
i
o
us
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
o
f
a
l
go
r
i
t
hm
s
uc
h
a
s
R
a
ndo
m
T
r
e
e
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
S
t
a
r
,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
b
l
e
a
n
d
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
um
p
a
r
e
a
pp
l
i
e
d
t
o
ge
t
pe
r
form
a
n
c
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
In
T
a
b
l
e
6
s
h
ow
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
of
pr
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
o
n
v
a
r
i
o
us
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rn
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
T
a
b
l
e
6
.
R
e
s
ul
t
s
o
f
P
r
o
po
s
e
d
A
ppr
o
a
c
h
o
n
V
a
ri
o
us
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
rn
i
ng
A
l
go
r
i
t
hm
s
F
e
a
t
u
r
e
S
e
l
e
c
t
i
o
n
(
w
o
rd
s
)
A
c
c
u
ra
c
y
(
%
)
RT
RF
NB
K*
DT
s
DS
1
-
39
8
2
.
0
0
8
7
.
1
4
8
2
.
5
7
8
2
.
8
6
8
3
.
7
1
5
8
.
8
6
1
-
78
8
4
.
5
7
8
9
.
1
4
8
3
.
4
3
8
4
.
8
6
6
8
.
2
9
6
3
.
4
3
1
-
117
8
5
.
4
3
9
0
.
2
9
8
1
.
7
4
8
5
.
1
4
6
8
.
2
9
6
3
.
4
4
1
-
156
8
6
.
2
9
0
.
0
0
8
3
.
7
1
8
5
.
1
4
7
6
.
8
6
6
5
.
7
1
1
-
195
8
6
.
8
6
9
0
.
5
7
8
4
.
0
0
8
4
.
5
8
7
6
.
8
6
6
5
.
7
1
B
a
s
e
d
o
n
T
a
b
l
e
6
,
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
u
r
a
c
y
,
us
i
n
g
R
a
n
do
m
T
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
8
6.
8
6%
b
y
us
i
n
g
1
95
w
o
r
ds
w
h
i
l
e
t
h
e
l
o
w
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
82%
b
y
us
i
n
g
39
w
o
r
ds
.
F
o
r
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
,
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
r
e
s
ul
t
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
90.
57%.
It
us
e
d
19
5
w
o
r
ds
a
nd
t
h
e
l
o
w
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
87.
14
%.
It
us
e
d
3
9
w
o
r
ds
.
T
h
e
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
fo
r
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
i
s
84%
w
i
t
h
195
w
or
ds
a
nd
t
h
e
l
ow
e
s
t
r
e
s
ul
t
i
s
81.
74%
by
us
i
n
g
1
17
w
o
r
ds
.
By
u
s
i
n
g
K
S
t
a
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
i
s
85.
14%
by
us
i
n
g
117
a
n
d
156
w
o
r
ds
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
T
h
e
l
o
w
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
,
us
i
n
g
K
S
t
a
r
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
s
82.
8
6%
w
i
t
h
39
w
o
r
ds
.
F
o
r
D
e
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
,
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
i
s
83.
71%
b
y
us
i
n
g
39
w
o
r
ds
a
n
d
t
h
e
l
o
w
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
i
s
68.
29%
by
us
i
n
g
7
8
a
n
d
117
w
o
r
ds
.
L
a
s
t
l
y
,
fo
r
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
um
p
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
i
s
65.
71%
by
us
i
n
g
1
56
a
nd
195
w
o
r
ds
.
T
h
e
l
o
w
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
58.
8
6%
a
n
d
i
t
us
e
d
39
w
o
r
ds
t
o
be
a
n
a
l
y
z
e
d.
5.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
A
f
t
e
r
c
o
m
pa
ri
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
v
a
r
i
o
us
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
a
l
go
r
i
t
h
m
s
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
g
i
v
e
s
t
h
e
h
i
g
h
e
s
t
r
e
s
ul
t
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
w
h
i
c
h
i
s
90.
57
%
f
o
r
1
t
o
195
w
o
r
ds
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
l
ow
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
f
r
o
m
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
um
p
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
h
i
c
h
i
s
58.
8
6%
f
o
r
1
t
o
39
w
o
r
ds
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
.
S
o
t
h
a
t
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
w
e
r
e
a
c
h
i
e
v
e
d
t
h
e
b
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ura
c
y
.
T
h
i
s
w
o
r
k
pr
o
po
s
e
d
a
t
e
c
h
ni
que
f
o
r
v
i
de
o
s
h
a
ri
n
g
s
pa
m
c
o
m
m
e
nt
s
de
t
e
c
t
i
o
n
t
o
o
ve
r
c
o
m
e
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
s
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
f
a
c
e
d
by
us
e
r
w
i
t
h
m
e
di
a
s
o
c
i
a
l
.
T
h
e
r
e
i
s
195
w
o
r
ds
o
f
fe
a
t
u
r
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
ha
s
b
e
e
n
us
e
d
i
n
s
i
x
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
r
i
t
hm
s
w
h
i
c
h
a
r
e
R
a
nd
o
m
T
r
e
e
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
,
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
,
K
S
t
a
r,
D
e
c
i
s
i
o
n
T
a
b
l
e
a
n
d
D
e
c
i
s
i
o
n
S
t
u
m
p
t
o
ge
t
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
of
s
pa
m
de
t
e
c
t
i
o
n.
O
ut
o
f
a
l
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
,
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
Cl
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
g
i
v
e
s
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
ul
t
w
i
t
h
90.
57%
a
c
c
u
r
a
c
y
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
W
e
w
o
ul
d
l
i
ke
t
o
s
a
y
t
h
a
n
k
y
o
u
t
o
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(U
T
H
M
)
a
n
d
O
f
f
i
c
e
fo
r
R
e
s
e
a
r
c
h,
I
nn
o
v
a
t
i
o
n,
Co
m
m
e
r
c
i
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
Co
n
s
ul
t
a
n
c
y
M
a
n
a
ge
m
e
n
t
(O
R
ICC)
,
U
T
H
M
fo
r
ki
n
d
l
y
pr
o
v
i
n
g
us
w
i
t
h
t
h
e
i
nt
e
rna
l
f
u
n
di
n
g
G
P
P
S
V
o
t
N
o
H
061
a
nd
T
i
e
r
1
V
o
t
N
o
H
237.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
T
.
C
.
A
l
be
r
t
o
,
J
.
V
L
oc
ht
e
r
,
a
nd
T
.
A
.
A
l
m
e
i
da
,
“
T
ube
Sp
am
:
C
om
m
e
nt
Spam
F
i
l
t
e
r
i
ng
o
n
Y
ouT
u
be
,
”
i
n
201
5
I
E
E
E
14t
h
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
n
i
ng
a
n
d
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
(
I
C
M
L
A
)
,
20
15,
p
p.
13
8
-
143.
[
2]
R
.
K
a
us
h
a
l
,
S
.
S
a
ha
,
P
.
B
a
j
a
j
,
a
nd
P
.
K
um
a
r
a
g
ur
u,
“
K
i
d
s
T
ube
:
D
e
t
e
c
t
i
on
,
c
ha
r
ac
t
e
r
i
z
a
t
i
o
n
and
ana
l
y
s
i
s
of
c
h
i
l
d
uns
a
f
e
c
ont
e
nt
&
pr
om
ot
e
r
s
on
Y
ouT
u
be
,
”
i
n
2016
1
4t
h
A
nnua
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
P
r
i
v
a
c
y
,
S
e
c
ur
i
t
y
a
nd
T
r
us
t
(
P
S
T
)
,
2016
,
pp.
1
57
-
164
.
[
3]
S
.
S
h
e
hn
e
po
o
r
,
M
.
S
a
l
e
hi
,
R
.
F
a
r
a
hba
k
hs
h
,
a
nd
N
.
C
r
e
s
p
i
,
“
N
e
t
S
p
a
m
:
A
N
e
t
w
o
r
k
-
B
a
s
e
d
S
pa
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
F
r
a
m
e
w
o
r
k
f
o
r
R
e
v
i
e
w
s
i
n
O
nl
i
n
e
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
,
”
I
E
E
E
T
r
an
s
.
I
n
f
.
F
or
e
ns
i
c
s
Se
c
u
r
.
,
v
o
l
.
12,
no
.
7,
pp
.
1585
-
159
5,
20
17.
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
V
i
de
o
s
p
am
c
om
m
e
n
t
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
m
ac
h
i
ne
l
e
ar
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
(
Nabi
l
ah
A
l
i
as
)
1053
[
4]
M
.
A
l
s
a
l
e
h
,
A
.
A
l
a
r
i
f
i
,
F
.
A
l
-
Q
ua
y
e
d,
a
nd
A
.
A
l
-
S
a
l
m
a
n
,
“
C
om
bat
i
ng
C
om
m
e
nt
Spam
w
i
t
h
M
ac
h
i
ne
L
e
ar
n
i
ng
A
ppr
o
ac
he
s
,
”
i
n
201
5
I
E
E
E
14t
h
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
a
nd
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
(
I
C
M
L
A
)
,
2015,
pp.
29
5
-
300.
[
5]
N
.
A
z
m
a
n,
M
.
A
r
i
f
f
,
A
.
A
bdul
l
a
h,
a
nd
M
.
F
.
N
a
s
r
ud
i
n
,
“
E
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
A
ppr
o
a
c
h
B
a
s
e
d
o
n
E
ns
e
m
b
l
e
a
n
d
F
r
e
qu
e
n
t
I
t
e
m
s
e
t
M
i
n
i
ng
f
o
r
I
m
a
g
e
S
pa
m
F
i
l
t
e
r
i
ng
”
,
i
n
J
o
ur
n
al
o
f
T
e
l
e
c
om
m
uni
c
a
t
i
on
,
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
and
C
om
put
e
r
E
ngi
ne
e
r
i
n
g
,
”
v
o
l
.
10
,
no
.
1
,
pp
.
121
-
126
.
[
6]
R
.
C
ho
w
dur
y
,
M
.
N
.
M
.
A
dna
n
,
G
.
A
.
N
.
M
a
hm
u
d
,
a
nd
R
.
M
.
R
a
hm
a
n
,
“
A
dat
a
m
i
ni
ng
bas
e
d
s
p
am
de
t
e
c
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
f
o
r
Y
o
uT
ube
,
”
i
n
E
i
g
ht
h
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
D
i
g
i
t
a
l
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
M
a
na
g
e
m
e
n
t
(
I
C
D
I
M
2013)
,
2013
,
pp.
37
3
-
378.
[
7]
C
.
R
o
m
e
r
o
,
M
.
G
.
V
a
l
de
z
,
a
nd
A
.
A
l
a
ni
s
,
“
A
c
om
pa
r
at
i
v
e
s
t
udy
of
m
ac
hi
ne
l
e
ar
ni
n
g
t
e
c
hn
i
que
s
i
n
b
l
og
c
om
m
e
nt
s
s
pam
f
i
l
t
e
r
i
n
g
,
”
i
n
T
he
2
010
I
nt
e
r
n
a
t
i
o
na
l
J
o
i
n
t
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
(
I
J
C
N
N
)
,
2010
,
pp
.
1
-
7.
[
8]
J
.
A
be
r
n
e
t
hy
,
O
.
C
ha
pe
l
l
e
,
a
nd
C
.
C
a
s
t
i
l
l
o
,
“
G
r
a
ph
r
e
g
ul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
m
e
t
ho
ds
f
o
r
W
e
b
s
pa
m
d
e
t
e
c
t
i
o
n,
”
M
ac
h
.
L
e
ar
n
.
,
v
o
l
.
81
,
no
.
2
,
pp.
2
07
-
225
,
2010
.
[
9]
G
.
L
i
n,
N
.
S
un
,
S
.
N
e
p
a
l
,
J
.
Z
ha
ng
,
Y
.
X
i
a
ng
,
a
nd
H
.
H
a
s
s
a
n
,
“
S
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
T
w
i
t
t
e
r
S
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
D
e
m
y
s
t
i
f
i
e
d:
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
,
S
t
a
b
i
l
i
t
y
a
nd
S
c
a
l
a
bi
l
i
t
y
,
”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l
.
5
,
pp
.
11
142
-
1115
4,
20
17.
[
10]
M
.
Z
h
i
w
e
i
,
M
.
M
.
S
i
ng
h
,
a
nd
Z
.
F
.
Z
a
a
ba
,
“
E
m
a
i
l
s
pam
de
t
e
c
t
i
o
n:
A
m
e
t
hod
of
m
e
t
ac
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
s
t
ac
k
i
ng
,
”
P
r
o
c
.
6t
h
I
nt
.
C
o
nf
.
C
o
m
put
.
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
2
00,
no
.
20
0,
pp
.
750
-
75
7,
20
1
7.
[
11]
S
.
S
.
A
l
i
a
nd
J
.
M
a
qs
o
o
d,
.
“
N
e
t
l
i
b
r
ar
y
f
or
S
M
S
s
pam
de
t
e
c
t
i
on
us
i
n
g
m
ac
hi
ne
l
e
ar
n
i
ng
:
A
c
r
o
s
s
pl
at
f
o
r
m
s
o
l
ut
i
on
,
”
i
n
201
8
15t
h
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
B
hu
r
ba
n
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
A
ppl
i
e
d
S
c
i
e
nc
e
s
a
nd
T
e
c
hno
l
o
gy
(
I
B
C
A
S
T
)
,
2018,
pp.
47
0
-
476.
[
12]
I
.
D
a
g
he
r
a
nd
R
.
A
nt
o
un,
“
H
am
-
Spam
F
i
l
t
e
r
i
n
g
U
s
i
ng
D
i
f
f
e
r
e
nt
P
C
A
Sc
e
nar
i
os
,
”
i
n
2016
I
E
E
E
I
nt
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
C
o
m
put
a
t
i
o
na
l
S
c
i
e
nc
e
a
nd
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
C
S
E
)
a
n
d
I
E
E
E
I
nt
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
E
m
be
d
de
d
a
n
d
U
b
i
qu
i
t
o
us
C
o
m
put
i
ng
(
E
U
C
)
a
nd
15
t
h
I
nt
l
S
y
m
po
s
i
um
o
n
D
i
s
t
r
i
bu
t
e
d
C
o
m
put
i
ng
a
nd
A
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
B
u
s
i
ne
s
s
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
D
C
A
B
E
S
)
,
2016
,
pp.
5
42
-
545
.
[
13]
N
.
C
ho
udh
a
r
y
a
nd
A
.
K
.
J
a
i
n
,
“
T
o
w
a
r
ds
F
i
l
t
e
r
i
ng
o
f
S
M
S
S
p
a
m
M
e
s
s
a
g
e
s
U
s
i
ng
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
ni
ng
B
a
s
e
d
T
e
c
hni
qu
e
B
T
-
A
dv
a
nc
e
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
f
o
r
C
o
m
put
i
ng
R
e
s
e
a
r
c
h
,
”
2
017,
p
p.
18
-
30
.
[
14]
Y
.
Y
us
o
f
a
nd
O
.
H
.
S
a
do
o
n,
“
D
e
t
e
c
t
i
n
g
V
i
de
o
Spam
m
e
r
s
I
n
Y
o
ut
ube
Soc
i
al
M
e
di
a
,
”
i
n
P
r
o
c
e
e
di
ng
s
o
f
t
he
6
t
h
I
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
nf
e
r
e
nc
e
o
n
C
o
m
put
i
ng
a
nd
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
I
C
O
C
I
2017,
no
.
082
,
pp
.
228
-
234
,
201
7.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
I
n
2017,
N
a
bi
l
a
h
A
l
i
a
s
ha
d
r
e
c
e
i
v
e
d
a
D
e
g
r
e
e
i
n
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
)
f
r
om
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
u
n
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
.
C
ur
r
e
n
t
l
y
,
pur
s
u
i
ng
he
r
M
a
s
t
e
r
D
e
g
r
e
e
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
o
gy
m
a
j
o
r
i
ng
i
n
S
pa
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
un
H
us
s
e
i
n
O
nn
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
H
M
)
.
C
i
k
F
e
r
e
s
a
r
e
c
e
i
v
e
d
a
de
g
r
e
e
i
n
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
T
e
c
hno
l
ogy
a
nd
M
ul
t
i
m
e
d
i
a
i
n
20
06
a
nd
m
a
s
t
e
r
i
n
C
o
m
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
)
i
n
2009
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
M
)
.
I
n
2017
,
s
h
e
o
bt
a
i
ne
d
h
e
r
P
hD
i
n
t
he
f
i
e
l
d
o
f
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kni
ka
l
M
a
l
a
y
s
i
a
M
e
l
a
k
a
(
U
T
e
M
)
.
S
he
s
t
a
r
t
e
d
h
e
r
c
a
r
e
e
r
a
s
a
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
he
D
e
p
a
r
t
m
e
nt
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
,
U
T
H
M
f
r
o
m
N
ov
e
m
be
r
20
11.
S
he
i
s
a
n
a
c
t
i
v
e
r
e
s
e
a
r
c
he
r
a
n
d
ha
s
be
e
n
w
r
i
t
t
e
n
a
nd
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
num
be
r
o
f
pa
p
e
r
s
i
n
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
a
nd
j
o
ur
na
l
s
.
S
o
f
i
a
N
a
j
w
a
r
e
c
e
i
v
e
d
a
de
g
r
e
e
i
n
E
ng
i
n
e
e
r
i
ng
(
B
i
o
-
M
e
di
c
a
l
)
i
n
2
0
09
a
nd
m
a
s
t
e
r
i
n
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
-
E
l
e
c
t
r
o
ni
c
&
T
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n)
i
n
201
1
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kno
l
o
g
i
M
a
l
a
y
s
i
a
(
U
T
M
)
.
I
n
2016,
s
he
o
bt
a
i
ne
d
he
r
P
hD
i
n
t
he
f
i
e
l
d
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
a
t
U
ni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
kn
i
ka
l
M
a
l
a
y
s
i
a
M
e
l
a
k
a
(
U
T
e
M
)
.
S
h
e
s
t
a
r
t
e
d
he
r
c
a
r
e
e
r
a
s
a
l
e
c
t
ur
e
r
a
t
t
h
e
D
e
pa
r
t
m
e
nt
o
f
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
e
c
ur
i
t
y
,
U
T
H
M
.
S
he
i
s
a
n
a
c
t
i
v
e
r
e
s
e
a
r
c
he
r
a
nd
ha
s
be
e
n
w
r
i
t
t
e
n
a
nd
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
n
um
be
r
o
f
pa
pe
r
s
i
n
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
a
n
d
j
o
ur
n
a
l
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.