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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
1
,
pp
.
1493
~
1502
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
21
.i
3
.
pp149
3
-
1502
1493
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
C
o
m
b
a
t
i
n
g
t
h
e
h
a
t
e
sp
e
e
c
h
i
n
T
h
a
i
t
e
x
t
u
a
l
m
e
m
e
s
Law
an
k
o
r
n
M
o
o
k
d
ar
s
an
i
t
1
,
P
ak
p
o
o
m
M
oo
k
d
ar
s
an
i
t
2
1
F
a
c
ul
t
y
of
M
a
n
a
g
e
m
e
nt
S
c
i
e
nc
e
,
C
ha
n
dr
a
ka
s
e
m
R
a
j
a
bh
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
ng
ko
k,
T
h
a
i
l
a
n
d
2
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
,
C
ha
ndr
a
ka
s
e
m
R
a
j
a
bh
a
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
B
a
ng
ko
k,
T
ha
i
l
a
n
d
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
e
p
23
,
2
020
R
e
v
i
s
e
d
D
e
c
9
,
2
020
A
c
c
e
pt
e
d
D
e
c
23
,
2
020
T
ha
i
t
e
x
t
ua
l
m
e
m
e
s
ha
v
e
be
e
n
po
pul
a
r
i
n
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
,
a
s
a
f
o
r
m
o
f
i
m
a
g
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
um
m
a
r
i
z
a
t
i
o
n.
U
nf
o
r
t
u
na
t
e
l
y
,
m
a
n
y
m
e
m
e
s
c
o
nt
a
i
n
s
o
m
e
ha
t
e
f
ul
c
o
nt
e
n
t
t
ha
t
e
a
s
i
l
y
c
a
us
e
s
t
h
e
c
o
nt
r
o
v
e
r
s
y
i
n
T
ha
i
l
a
nd
.
F
o
r
g
l
o
ba
l
pr
o
t
e
c
t
i
o
n
,
t
he
h
at
e
f
u
l
m
e
m
e
s
c
ha
l
l
e
nge
i
s
a
l
s
o
pr
o
v
i
de
d
by
F
ac
e
book
A
I
t
o
e
na
b
l
e
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
t
o
c
o
m
pe
t
e
t
he
i
r
a
l
g
o
r
i
t
hm
s
f
o
r
c
o
m
ba
t
i
ng
t
he
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
o
n
m
e
m
e
s
a
s
o
ne
of
N
e
ur
I
P
S’
20
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
ns
.
A
s
w
e
l
l
a
s
i
n
T
ha
i
l
a
nd
,
t
h
i
s
pa
pe
r
i
nt
r
o
duc
e
s
t
h
e
T
h
a
i
t
e
x
t
u
a
l
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
s
a
ne
w
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
bl
e
m
i
n
T
h
a
i
na
t
ur
a
l
l
a
ng
ua
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
T
ha
i
-
N
L
P
)
t
ha
t
i
s
t
he
s
e
t
t
l
e
m
e
n
t
o
f
t
r
a
ns
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
ka
g
e
be
t
w
e
e
n
s
c
e
n
e
t
e
x
t
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n,
T
ha
i
o
pt
i
c
a
l
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
(
T
ha
i
-
O
C
R
)
a
nd
l
a
ng
ua
g
e
und
e
r
s
t
a
nd
i
ng
.
F
r
o
m
t
he
r
e
s
ul
t
s
,
bo
t
h
r
e
g
ul
a
r
a
n
d
i
r
r
e
g
ul
a
r
t
e
x
t
po
s
i
t
i
o
n
c
a
n
b
e
l
o
c
a
l
i
z
e
d
by
o
ne
-
s
t
a
g
e
de
t
e
c
t
i
o
n
pi
p
e
l
i
ne
.
M
o
r
e
s
c
e
ne
t
e
x
t
c
a
n
be
a
ug
m
e
nt
e
d
by
di
f
f
e
r
e
nt
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
a
nd
r
o
t
a
t
i
o
n.
T
he
a
c
c
ur
a
c
y
of
T
ha
i
-
O
C
R
us
i
ng
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(
C
N
N
)
c
a
n
be
i
m
pr
o
v
e
d
b
y
r
e
c
ur
r
e
n
t
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
k
(
R
N
N
)
.
S
i
nc
e
m
i
s
s
pe
l
l
i
ng
T
ha
i
w
o
r
ds
a
r
e
f
r
e
que
nt
l
y
us
e
d
i
n
s
o
c
i
a
l
,
t
hi
s
pa
p
e
r
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
s
t
he
m
a
s
s
y
no
n
y
m
s
t
o
t
r
a
i
n
o
n
m
u
l
t
i
-
t
a
s
k
pr
e
-
t
r
a
i
ne
d
l
a
ng
ua
g
e
m
o
de
l
.
Ke
y
w
or
ds
:
F
r
e
que
nt
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
w
o
r
ds
H
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
S
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
T
h
a
i
L
a
ngua
ge
u
n
de
r
s
t
a
ndi
ng
T
h
a
i
p
ri
nt
e
d
t
e
xt
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
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
:
L
a
w
a
n
ko
rn
M
o
o
kda
r
s
a
ni
t
F
a
c
ul
t
y
of
M
a
na
ge
m
e
n
t
S
c
i
e
n
c
e
Cha
n
d
ra
k
a
s
e
m
R
a
j
a
b
ha
t
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
39/
1
R
a
c
h
a
da
p
i
s
e
k
R
o
a
d,
C
ha
n
K
a
s
e
m
D
i
s
t
ri
c
t
,
C
ha
t
uc
h
a
k,
B
a
n
gko
k,
1090
0,
T
ha
i
l
a
nd
E
m
a
i
l
:
l
a
w
a
n
ko
rn
.
s
@
c
ha
n
d
ra
.
a
c
.
t
h
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
L
o
n
ge
r
t
h
a
n
15
y
e
a
r
s
of
t
h
e
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
’s
s
c
a
l
e
[1]
,
c
o
n
f
l
i
c
t
i
o
n
a
n
d
v
i
o
l
e
n
t
i
n
T
ha
i
l
a
nd
ha
s
b
e
e
n
ra
pi
d
l
y
c
o
n
t
i
n
u
i
n
g
a
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
a
i
n
n
a
t
i
o
n
a
l
p
r
o
b
l
e
m
s
[2]
,
r
e
po
rt
e
d
by
Mi
ni
s
t
r
y
of
H
i
gh
e
r
E
du
c
at
i
on
,
Sc
i
e
nc
e
,
R
e
s
e
ar
c
h
and
Inno
v
a
t
i
on
,
T
hai
l
and
(
MH
E
SI
)
’s
m
i
ni
s
t
e
r
.
F
o
r
t
h
e
MH
E
SI
’
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
ng
po
l
i
c
y
a
n
d
s
uppo
r
t
,
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
c
o
n
c
e
rn
i
n
g
t
hi
s
p
r
o
b
l
e
m
a
r
e
s
t
i
l
l
r
e
q
ui
r
e
d
[2]
t
o
i
m
p
r
o
ve
t
h
e
na
t
i
o
n
’s
u
n
i
t
y
.
M
a
n
y
c
o
n
t
r
o
v
e
r
s
i
e
s
a
r
e
e
a
s
i
l
y
pr
o
v
o
k
e
d
[3
-
4]
by
s
h
a
ri
n
g
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
[4
]
.
U
n
de
r
t
h
e
um
b
r
e
l
l
a
o
f
U
ni
t
e
d
Nat
i
ons
(
U
N)
[5],
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
c
a
n
b
e
b
o
t
h
l
e
g
a
l
a
nd
i
l
l
e
ga
l
[5
-
6]
t
h
a
t
i
s
a
n
y
di
r
e
c
t
/
i
ndi
r
e
c
t
a
t
t
a
c
ki
ng
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
[6]
,
t
o
n
e
g
a
t
i
v
e
l
y
de
f
a
m
e
,
i
n
s
ul
t
,
m
o
c
k
o
r
s
c
off
a
pe
r
s
o
n
o
r
a
gr
o
up
o
f
pe
o
pl
e
.
A
s
a
s
o
l
ut
i
o
n
,
t
h
e
e
m
po
w
e
r
i
n
g
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
i
n
T
ha
i
l
a
nd
(e
.
g
.
,
F
a
c
e
b
o
ok
,
T
w
i
t
t
e
r
,
Ins
t
agr
am
a
n
d
L
IN
E
)
[7]
is
s
e
e
n
as
t
h
e
l
a
r
ge
s
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
c
e
nt
r
e
t
ha
t
t
o
t
a
l
l
y
pl
a
y
s
t
h
e
m
a
i
n
r
o
l
e
fo
r
t
h
e
r
e
l
i
e
f
of
c
o
n
t
r
o
v
e
r
s
y
.
Co
upl
e
d
w
i
t
h
t
h
e
s
h
o
rt
c
o
m
m
u
n
i
c
a
t
i
o
n
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
,
t
h
e
i
m
age
i
n
f
or
m
at
i
on
c
a
t
e
gor
i
z
at
i
on
[8]
i
s
po
pul
a
r
f
o
r
t
h
e
w
e
l
l
-
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
k
n
o
w
l
e
dg
e
,
k
n
o
w
n
a
s
“
i
n
f
o
gra
p
h
i
c
”
[8
-
9]
.
B
e
y
o
n
d
t
h
e
i
n
f
o
gra
p
hi
c
a
l
r
e
p
r
e
s
e
nt
a
t
i
o
n,
“
m
e
m
e
”
[
10]
-
a
f
o
r
m
o
f
i
m
age
i
nf
or
m
at
i
on
s
um
m
ar
i
z
a
t
i
on
(w
i
t
h
s
o
m
e
j
ok
i
ng
s
t
or
i
e
s
o
r
e
x
pl
an
i
ng
b
y
l
au
ghi
ng
ac
t
i
ons
)
[1
0
-
11],
i
s
a
l
s
o
a
f
l
a
vo
r
of
T
h
a
i
s
o
c
i
a
l
us
e
r
s
[12
-
13]
f
o
r
t
h
e
s
t
o
r
y
t
e
l
l
i
n
g
t
ha
t
i
s
s
h
o
r
t
a
n
d
c
l
e
a
r,
i
n
s
t
e
a
d
o
f
r
e
a
di
ng
t
h
e
f
ul
l
a
rt
i
c
l
e
,
e
.
g
.
,
“
Mag
-
Ina
m
e
m
e
(T
ha
i
:
แม
่ลูกไ
ป
ไ
ห
น
-
กลับ
ม
า
ท
า
ไ
ม
)
[14]
”
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
t
e
xt
r
o
t
a
t
i
o
n
a
l
i
t
y
,
T
h
a
i
t
e
xt
s
i
n
t
h
e
m
e
m
e
s
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
1
c
a
n
b
e
l
oc
a
t
e
d
i
n
b
o
t
h
r
e
gul
a
r
a
nd
i
rr
e
gul
a
r
po
s
i
t
i
o
n
.
A
ga
i
n
s
t
t
h
e
m
e
m
e
o
b
j
e
c
t
i
v
e
[15]
,
s
o
m
e
T
h
a
i
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
s
o
n
F
a
c
e
bo
ok
a
r
e
e
a
s
i
l
y
m
i
s
l
e
a
de
d
t
o
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
21
:
1493
-
1
502
1494
c
r
e
a
t
e
t
h
e
m
a
l
i
c
i
o
us
c
o
n
t
e
n
t
[16]
c
a
l
l
e
d
“
ha
t
e
s
pe
e
c
h
”
[1
7]
t
h
a
t
i
s
t
h
e
m
a
i
n
c
a
us
e
o
f
t
h
e
s
e
r
i
o
us
c
o
n
f
l
i
c
t
i
o
n
a
n
d
v
i
o
l
e
nt
m
u
l
t
i
pi
c
a
t
i
o
n
i
n
T
ha
i
l
a
nd
.
S
i
n
c
e
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
w
i
de
l
y
di
s
t
ri
b
ut
e
d
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
i
s
a
gl
o
b
a
l
pr
o
b
l
e
m
t
o
t
h
e
e
n
t
i
r
e
n
a
t
i
o
n,
t
h
e
H
at
e
f
u
l
Me
m
e
s
Cha
l
l
e
ng
e
2020
[17]
i
s
l
a
u
n
c
h
e
d
by
F
ac
e
boo
k
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
Int
e
l
l
i
ge
n
c
e
(
F
ac
e
boo
k
A
I)
[18
-
19]
a
s
a
t
ra
c
k
i
n
Con
f
e
r
e
nc
e
on
N
e
ur
al
Inf
or
m
at
i
o
n
P
r
oc
e
s
s
i
ng
S
y
s
t
e
m
s
(
Ne
ur
IP
S’20)
[20],
t
o
i
n
v
i
t
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
r
o
und
t
h
e
w
o
r
l
d
t
o
c
o
m
pe
t
e
t
h
e
i
r
ha
t
e
s
pe
e
c
h
d
e
t
e
c
t
i
o
n
a
l
go
ri
t
hm
s
w
i
t
h
a
$100K
p
ri
z
e
po
o
l
.
T
o
t
h
a
t
e
n
d,
t
h
e
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
i
n
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
i
s
s
t
i
l
l
a
n
e
w
pr
o
b
l
e
m
i
n
a
rt
i
f
i
c
i
a
l
i
nt
e
l
l
i
ge
n
c
e
(A
I)
[21]
a
s
m
u
l
t
i
m
o
da
l
(
t
e
xt
ua
l
de
s
c
ri
pt
i
o
n
a
n
d
i
m
a
ge
)
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
E
n
gl
i
s
h
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
s
.
(a
)
(b
)
F
i
gu
r
e
1
.
T
h
a
i
t
e
xt
u
a
l
m
e
m
e
e
x
a
m
p
l
e
s
,
s
c
e
n
e
t
e
xt
r
o
t
a
t
i
o
n
a
l
i
t
y
:
(a
)
R
e
gul
a
r
t
e
xt
po
s
i
t
i
o
n,
(b
)
I
rr
e
g
ul
a
r
t
e
xt
po
s
i
t
i
o
n
(
N
o
t
e
t
ha
t
:
t
h
e
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
s
w
i
t
h
“
r
u
de
n
e
s
s
”
o
r
“
s
o
c
i
a
l
c
o
n
t
r
o
v
e
r
s
y
”
w
e
r
e
c
e
n
s
o
r
e
d
)
F
o
r
m
e
rl
y
,
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
w
a
s
o
n
l
y
d
e
t
e
c
t
e
d
by
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
[2
2]
us
i
n
g
l
a
ngua
ge
u
n
de
r
s
t
a
n
di
ng
b
a
s
e
d
o
n
N
L
P
[23
-
24].
T
h
e
r
e
pe
a
t
e
d
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
o
n
s
oc
i
a
l
m
e
di
a
c
o
ul
d
be
s
e
e
n
a
s
a
s
pa
m
[25]
o
r
phi
s
hi
n
g
l
i
n
k
[2
6].
S
i
n
c
e
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
p
r
o
v
i
de
d
a
r
i
c
h
s
o
ur
c
e
fo
r
m
i
ni
n
g
n
e
ga
t
i
v
e
/
po
s
i
t
i
v
e
T
h
a
i
t
r
e
n
ds
i
n
o
t
h
e
r
f
o
r
m
s
(e
.
g.
,
i
m
a
ge
s
,
e
m
o
j
i
s
y
m
bo
l
s
,
G
IF
s
,
s
t
i
c
ke
r
s
)
a
s
w
e
l
l
a
s
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n,
t
h
e
r
e
w
e
r
e
m
a
n
y
s
o
c
i
a
l
a
pps
t
o
c
r
e
a
t
e
t
e
xt
u
a
l
m
e
m
e
s
.
T
e
xt
u
a
l
m
e
m
e
w
a
s
a
po
pul
a
r
m
e
di
a
t
o
s
h
a
r
e
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
,
e
s
pe
c
i
a
l
l
y
fo
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
i
n
g
h
a
t
e
f
ul
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
H
a
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
c
oul
d
b
e
s
e
e
n
a
s
a
n
e
xt
e
n
s
i
o
n
o
f
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(O
CR
)
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
t
ha
t
r
e
qui
r
e
d
i
m
a
ge
t
o
t
e
xt
c
on
v
e
r
s
i
o
n
(
i
m
g
2t
x
t
).
O
bv
i
o
us
l
y
,
t
h
e
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
w
a
s
t
h
e
m
e
e
t
i
n
g
o
f
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n
(CV
)
f
o
r
i
m
a
ge
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
nd
na
t
u
ra
l
l
a
n
gu
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(N
L
P
)
f
o
r
t
e
x
t
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
l
y
.
A
s
i
t
r
e
l
a
t
e
d
t
o
t
h
e
c
o
n
c
r
e
t
e
T
ha
i
c
o
n
t
r
o
v
e
r
s
y
,
m
o
s
t
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
s
i
n
T
ha
i
s
o
c
i
a
l
w
e
r
e
a
l
r
e
a
dy
i
n
c
l
ude
d
s
o
m
e
h
a
t
e
f
ul
/
b
ul
l
y
T
h
a
i
t
e
xt
s
w
i
t
h
i
n
t
h
e
i
m
a
ge
s
t
ha
t
c
o
ul
d
be
s
e
e
n
a
s
a
T
ha
i
p
ri
n
t
e
d
c
h
a
r
a
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(o
r
T
ha
i
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n:
T
h
a
i
-
O
CR
)
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
[27
-
2
8].
T
ha
i
-
O
CR
ha
d
b
e
e
n
r
e
s
e
a
r
c
hi
n
g
l
o
n
ge
r
t
h
a
n
29
y
e
a
r
s
[29]
.
D
uri
n
g
t
h
e
h
i
s
t
o
r
i
c
a
l
A
I
f
o
r
T
h
a
i
l
a
nd
i
n
90
’s
[30],
n
o
t
o
nl
y
T
h
a
i
-
O
CR
[31
-
33]
b
ut
a
l
s
o
T
ha
i
ha
n
dw
r
i
t
t
e
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[34
-
3
5]
w
a
s
o
n
e
o
f
t
h
e
t
r
a
di
t
i
o
na
l
o
pe
n
t
o
pi
c
s
i
n
T
ha
i
n
a
t
u
ra
l
l
a
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(T
ha
i
-
N
L
P
)
[36]
t
ha
t
w
a
s
s
e
e
n
a
s
t
h
e
c
o
m
put
e
r
a
pp
l
i
e
d
t
o
T
h
a
i
l
a
ngua
ge
[37].
A
l
t
h
o
ug
h
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
b
a
s
e
d
m
o
de
l
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
h
e
h
i
g
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
ra
t
e
i
n
T
h
a
i
-
O
CR
[3
3,
38
-
4
0],
i
t
c
o
n
s
u
m
e
d
huge
m
uc
h
o
f
l
a
r
ge
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
.
M
a
n
y
w
o
r
ks
w
e
r
e
p
r
o
po
s
e
d
t
o
a
v
oi
d
t
h
e
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k.
T
ha
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
s
c
o
ul
d
b
e
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
by
r
o
ugh
s
e
t
s
[
41
-
42]
,
num
e
r
i
c
a
l
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
r
a
c
t
i
o
n
[43
-
4
4].
S
uppo
rt
v
e
c
t
o
r
m
a
c
h
i
n
e
(S
V
M
)
a
l
s
o
pr
o
v
i
de
d
a
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
[45]
fo
r
a
l
a
rge
n
um
b
e
r
o
f
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
e
s
.
F
o
r
t
h
e
w
e
l
l
-
kn
o
w
n
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n,
t
h
e
l
o
c
a
l
T
ha
i
-
O
CR
c
ha
l
l
e
n
ge
w
a
s
h
o
s
t
e
d
by
T
hai
l
an
d’s
Nat
i
ona
l
E
l
e
c
t
r
oni
c
s
and
Com
p
ut
e
r
T
e
c
hno
l
og
y
Ce
n
t
e
r
(
NE
CT
E
C)
t
ha
t
i
n
v
i
t
e
d
a
l
l
T
ha
i
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
o
r
s
t
ude
n
t
s
t
o
c
o
m
pe
t
e
t
h
e
i
r
a
l
go
r
i
t
hm
s
s
h
o
w
n
o
n
t
hi
s
c
o
nt
e
s
t
,
c
a
l
l
e
d
“
B
e
n
c
hm
ar
k
f
or
E
nhan
c
i
ng
t
he
St
anda
r
d
of
T
hai
L
angu
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
(
B
E
ST
)
”
[46]
.
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
n
g&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Com
bat
i
ng
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
T
h
ai
t
e
x
t
ual
m
e
m
e
s
(
L
a
w
ank
or
n
Moo
k
dar
s
an
i
t
)
1495
S
i
n
c
e
T
h
a
i
w
r
i
t
i
n
g
v
a
ri
a
nt
s
by
di
ff
e
r
e
n
t
w
r
i
t
e
r
s
t
ha
t
c
a
us
e
d
T
h
a
i
ha
n
dw
ri
t
t
e
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
eem
ed
t
o
be
m
o
r
e
c
h
a
l
l
e
n
ge
t
h
a
n
T
h
a
i
-
O
CR
[47
-
48]
,
t
h
e
l
a
t
e
r
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
s
s
h
i
f
t
e
d
i
n
t
o
T
ha
i
h
a
ndw
r
i
t
t
e
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
i
n
c
e
B
E
S
T
2014
.
H
ow
b
e
i
t
,
T
h
a
i
-
O
CR
ha
d
i
t
s
ow
n
c
ha
l
l
e
n
ge
;
s
uc
h
t
h
e
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
[
49]
a
nd
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[50]
i
n
t
h
e
w
i
l
d
t
ha
t
m
i
g
h
t
h
a
v
e
m
ul
t
i
-
o
bj
e
c
t
s
w
i
t
h
i
n
t
h
e
s
c
e
n
e
a
s
i
n
t
h
e
m
u
l
t
i
-
v
i
e
w
s
of
T
h
a
i
l
i
c
e
n
s
e
pl
a
t
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[51
-
52]
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
s
c
e
n
e
t
e
xt
r
o
t
a
t
i
o
n
a
l
i
t
y
,
T
ha
i
t
e
xt
s
o
n
t
h
e
s
c
e
n
e
[53]
c
o
ul
d
b
e
de
t
e
c
t
e
d
[54
-
55]
i
n
b
o
t
h
r
e
gu
l
a
r
a
nd
i
rr
e
gul
a
r
po
s
i
t
i
o
n
(c
a
t
e
go
ri
z
e
d
by
Cl
o
v
a
A
I
,
L
INE
Cor
por
a
t
i
on
[5
0])
.
T
o
s
e
t
t
h
e
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
nka
ge
b
e
t
w
e
e
n
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
[49
,
51
-
55]
w
i
t
h
T
h
a
i
-
O
CR
[27
-
28
,
31
-
33,
38
-
4
6]
a
n
d
T
h
a
i
ha
t
e
f
ul
t
e
x
t
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
[
56
-
57
]
a
s
a
n
e
w
T
h
a
i
-
N
L
P
p
r
o
b
l
e
m
i
n
F
i
gu
r
e
2
,
t
hi
s
p
a
pe
r
pr
o
po
s
e
s
a
n
e
n
d
-
to
-
e
nd
“
c
om
ba
t
i
ng
t
h
e
ha
t
e
s
p
e
e
c
h
i
n
T
ha
i
t
e
x
t
ual
m
e
m
e
s
”
a
s
a
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
s
t
a
t
e
d
b
y
MH
E
SI
a
n
d
F
ac
e
boo
k
A
I
.
A
s
w
e
l
l
a
s
v
i
s
u
a
l
que
s
t
i
o
n
a
n
s
w
e
r
i
n
g
(V
Q
A
)
[58
-
59]
a
n
d
i
m
a
ge
c
a
pt
i
o
ni
n
g
(I
C)
[60
-
6
1],
t
h
i
s
n
e
w
pr
o
b
l
e
m
n
e
e
ds
bo
t
h
CV
a
n
d
N
L
P
t
a
s
k.
S
i
n
c
e
m
u
lti
-
o
bj
e
c
t
s
c
a
n
b
e
l
oc
a
t
e
d
w
i
t
h
T
h
a
i
-
t
e
xt
s
i
n
t
h
e
s
a
m
e
s
c
e
n
e
,
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
s
o
f
t
e
xt
s
a
r
e
l
o
c
a
l
i
z
e
d
by
s
i
n
gl
e
s
h
o
t
de
t
e
c
t
o
r
(S
S
D
)
[
62].
F
o
r
i
m
g2
t
xt
c
o
n
v
e
r
s
i
o
n,
t
h
e
r
e
a
r
e
s
o
m
a
n
y
v
e
r
t
i
c
a
l
po
s
i
t
i
o
n
s
(t
o
p,
uppe
r
,
m
i
ddl
e
a
n
d
l
o
w
e
r
l
e
v
e
l
)
a
s
s
e
que
n
c
e
da
t
a
[63]
i
n
T
ha
i
t
e
xt
t
ha
t
i
s
n
e
c
c
a
s
a
r
y
fo
r
c
h
a
ra
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
e
m
b
e
ddi
n
g,
c
o
upl
e
d
w
i
t
h
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[64]
b
a
s
e
d
o
n
r
e
s
i
du
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
e
s
N
e
t
)
[65]
a
n
d
b
i
di
r
e
c
t
i
o
na
l
l
o
n
g
-
s
h
o
r
t
-
t
e
rm
-
m
e
m
o
r
y
(
B
i
-
L
S
T
M
)
[66]
w
i
t
h
t
h
e
c
o
n
n
e
c
t
i
o
ni
s
t
t
e
m
po
ra
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(C
T
C)
[67]
.
T
h
e
h
a
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
a
c
o
n
v
e
r
t
e
d
T
h
a
i
t
e
x
t
i
s
f
i
na
l
l
y
de
t
e
c
t
e
d
by
a
M
ul
t
i
-
t
a
s
ki
n
g
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
a
s
ge
n
e
r
a
t
i
v
e
pr
e
-
t
ra
i
ni
n
g
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
v
.
2
(G
P
T
-
2)
[
68]
by
O
pe
n
A
I.
T
h
e
m
a
i
n
c
o
n
t
ri
b
ut
i
o
n
i
s
m
a
de
a
s
f
o
l
l
ow
:
a)
T
h
a
i
ha
t
e
f
ul
m
e
m
e
de
t
e
t
e
c
t
i
o
n
i
s
pr
o
p
o
s
e
d
a
s
t
h
e
m
e
e
t
i
n
g
b
e
t
w
e
e
n
CV
a
n
d
N
L
P
t
ha
t
po
s
e
s
a
n
e
w
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
b
l
e
m
i
n
T
ha
i
-
N
L
P
.
b)
T
h
e
r
e
gul
a
r
T
h
a
i
t
e
xt
s
a
r
e
m
ul
t
i
p
l
i
e
d
by
di
f
fe
r
e
nt
po
w
e
r
l
a
w
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
;
a
nd
r
o
t
a
t
e
d
i
n
d
i
f
fe
r
e
nt
a
n
gl
e
s
t
o
e
n
l
a
r
ge
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
t
h
e
i
rr
e
gu
l
a
r
o
n
e
s
.
B
o
t
h
r
e
gu
l
a
r
a
n
d
i
rr
e
gul
a
r
T
h
a
i
t
e
xt
s
i
n
m
e
m
e
s
c
a
n
b
e
de
t
e
c
t
e
d
by
S
S
D
.
c)
T
h
e
a
c
c
u
r
a
c
y
of
T
ha
i
-
O
CR
by
R
e
s
N
e
t
i
n
s
e
que
n
c
e
d
a
t
a
i
n
c
ha
r
a
c
t
e
r
l
e
v
e
l
c
a
n
b
e
i
m
p
r
o
v
e
d
by
B
i
-
L
S
T
M
.
d)
T
h
o
s
e
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
w
o
r
ds
a
r
e
s
e
e
n
a
s
T
ha
i
s
y
n
o
n
y
m
s
t
ha
t
a
r
e
c
o
m
b
i
n
e
d
w
i
t
h
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
GPT
-
2
t
o
pr
o
duc
e
t
h
e
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
rt
r
e
s
ul
t
s
.
T
h
i
s
p
a
pe
r
i
s
o
r
g
a
n
i
z
e
d
i
nt
o
4
s
e
c
t
i
o
n
s
.
R
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d
i
s
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
S
e
c
t
i
o
n
2.
S
e
c
t
i
o
n
3
i
s
r
e
s
ul
t
s
a
nd
d
i
s
c
us
s
i
o
n
.
A
n
d
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
i
s
i
n
S
e
c
t
i
o
n
4.
F
i
gu
r
e
2
.
T
h
i
s
p
r
o
po
s
e
d
“
hat
e
s
pe
e
c
h
d
e
t
e
c
t
i
on
i
n
T
ha
i
m
e
m
e
s
”
a
s
t
h
e
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
nka
ge
b
e
t
w
e
e
n
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
w
i
t
h
T
ha
i
-
O
CR
a
n
d
T
h
a
i
ha
t
e
f
ul
t
e
xt
u
nde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
21
:
1493
-
1
502
1496
2.
R
ES
EA
R
C
H
M
ET
H
O
D
M
o
s
t
s
t
o
r
y
t
e
l
l
i
n
g
i
n
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
s
a
r
e
n
o
rm
a
l
l
y
i
l
l
us
t
r
a
t
e
d
by
v
i
s
ua
l
i
m
a
ge
f
e
a
t
ur
e
s
w
i
t
h
t
h
e
b
ul
l
y
t
e
xt
s
f
o
r
s
a
t
i
ri
z
i
n
g
o
r
m
o
c
ki
n
g
t
h
e
a
c
t
i
v
i
t
i
e
s
.
T
o
f
o
r
m
ul
a
t
e
T
ha
i
ha
t
e
s
pe
e
c
h
de
t
e
c
t
i
o
n
o
n
m
e
m
e
s
a
s
F
i
gu
r
e
2,
t
h
i
s
p
a
pe
r
po
s
e
s
a
n
e
nl
a
r
ge
m
e
nt
o
f
T
ha
i
na
t
u
r
a
l
l
a
n
gu
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(
T
h
a
i
-
N
L
P
).
T
h
e
m
o
dul
a
r
f
ra
m
e
w
o
r
k
c
o
n
s
i
s
t
s
of
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
-
t
o
l
o
c
a
l
i
z
e
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
of
T
ha
i
t
e
xt
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
m
e
m
e
,
T
ha
i
-
O
CR
-
t
o
c
o
n
v
e
r
t
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
i
m
a
ge
i
n
t
o
s
e
que
n
t
i
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
s
o
f
t
e
xt
i
n
c
h
a
ra
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
(a
l
s
o
c
a
l
l
e
d
T
ha
i
-
i
m
g
2t
x
t
)
a
n
d
T
h
a
i
ha
t
e
f
ul
t
e
xt
u
n
de
r
s
t
a
n
di
ng
-
t
o
s
upe
r
v
i
s
e
dl
y
l
e
a
rn
a
nd
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
e
c
o
n
v
e
r
t
e
d
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
rm
a
t
i
o
n
us
i
n
g
w
o
r
d
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
t
o
s
e
que
n
c
e
(s
e
q2s
e
q)
n
e
t
w
o
r
k.
2
.
1
.
S
c
e
n
e
te
x
t
l
o
c
a
l
i
z
ati
o
n
F
o
r
s
c
e
n
e
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
(u
n
l
i
ke
T
h
a
i
-
O
CR
pr
o
b
l
e
m
),
T
ha
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
s
c
a
nn
o
t
b
e
di
r
e
c
t
l
y
s
e
gm
e
n
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
b
a
c
kgr
o
u
n
d.
T
ha
i
t
e
xt
c
a
n
b
e
l
o
c
a
t
e
d
i
n
a
n
y
pos
i
t
i
o
n
s
w
i
t
hi
n
t
h
e
m
e
m
e
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
r
e
a
r
e
a
l
a
r
ge
n
u
m
b
e
r
o
f
ob
j
e
c
t
s
w
i
t
h
t
e
xt
u
a
l
de
s
c
r
i
p
t
i
o
n
i
n
t
h
e
s
c
e
n
e
(
c
a
l
l
e
d
s
c
e
n
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
).
Co
n
v
o
l
ut
i
o
na
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
b
a
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
p
r
o
ve
n
t
o
b
e
b
e
t
t
e
r
t
ha
n
t
ra
di
t
i
o
n
a
l
de
t
e
c
t
i
o
n
t
o
l
o
c
a
l
i
z
e
T
ha
i
t
e
xt
[
53]
f
r
o
m
t
h
e
m
ul
t
i
-
o
b
j
e
c
t
s
s
c
e
n
e
.
R
e
vo
l
ut
i
o
n
a
ri
l
y
,
CN
N
-
b
a
s
e
d
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
n
b
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
n
t
o
2
t
y
pe
s
[69]:
1)
one
-
s
t
age
p
i
pe
l
i
n
e
(w
i
t
h
o
ut
r
e
gi
o
n
f
e
a
t
u
r
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n
)
a
n
d
t
w
o
-
s
t
age
pi
p
e
l
i
ne
(w
i
t
h
r
e
gi
o
n
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n).
F
r
o
m
t
h
e
r
e
po
rt
[69
-
7
0],
o
n
e
-
s
t
a
g
e
pi
pe
l
i
n
e
i
s
b
e
t
t
e
r
t
h
a
n
t
w
o
-
s
t
a
ge
i
n
t
e
rm
o
f
s
pe
e
d;
b
ut
i
t
pr
o
v
i
de
s
l
ow
e
r
i
n
c
o
rr
e
c
t
n
e
s
s
.
T
w
o
-
s
t
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
i
s
p
r
o
po
s
e
d
t
o
l
o
c
a
l
i
z
e
m
ul
t
i
-
o
b
j
e
c
t
s
,
ra
t
h
e
r
t
ha
n
t
e
xt
.
G
e
n
e
ra
l
l
y
,
T
h
a
i
t
e
xt
ua
l
f
e
a
t
ur
e
s
c
a
n
b
e
s
u
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
l
oc
a
l
i
z
e
d
by
o
n
e
-
s
t
a
ge
pi
pe
l
i
n
e
,
a
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
h
e
s
h
o
rt
t
i
m
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
S
i
ngl
e
s
h
o
t
de
t
e
c
t
o
r
(S
S
D
)
[62
]
i
s
s
uc
h
a
o
n
e
-
s
t
a
ge
pi
pe
l
i
n
e
t
ha
t
i
s
s
h
o
w
n
t
o
b
e
t
h
e
a
c
c
e
pt
a
b
l
e
c
o
r
r
e
c
t
n
e
s
s
of
T
ha
i
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
[49]
i
n
t
h
e
m
ul
t
i
-
o
b
j
e
c
t
s
s
c
e
n
e
s
.
S
S
D
i
s
b
a
s
e
d
o
n
V
i
s
ua
l
ge
o
m
e
t
r
y
gr
o
up
n
e
t
w
o
r
k
(V
G
G
N
e
t
)
w
i
t
h
I
m
a
ge
N
e
t
p
r
e
-
t
r
a
i
n
i
ng
[71
].
S
S
D
f
i
r
s
t
l
y
pr
o
v
i
de
s
t
h
e
m
u
l
t
i
-
r
e
f
e
r
e
n
c
e
a
n
d
m
ul
t
i
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
(c
a
l
l
e
d
py
r
a
m
i
d
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
)
i
n
o
n
e
-
s
t
a
ge
fo
r
va
r
i
o
us
s
i
z
e
s
of
o
bj
e
c
t
s
,
e
s
p
e
c
i
a
l
l
y
fo
r
T
ha
i
t
e
xt
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
l
y
,
t
h
i
s
pa
pe
r
us
e
s
S
S
D
t
o
l
oc
a
l
i
z
e
t
h
e
po
s
i
t
i
o
ns
o
f
T
h
a
i
t
e
xt
u
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
m
e
m
e
s
a
s
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
w
i
l
d
s
c
e
n
e
.
2
.
2
.
Th
ai
-
O
C
R
T
h
a
i
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(
T
h
a
i
-
O
CR
)
i
s
b
a
s
e
d
o
n
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
(CN
N
)
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
xt
ra
c
t
i
o
n;
a
n
d
r
e
c
u
rr
e
n
t
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
N
N
)
f
o
r
c
h
a
r
a
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
[64].
T
h
e
l
o
c
a
l
i
z
e
d
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
f
e
a
t
u
r
e
i
s
p
r
o
c
e
s
s
e
d
i
n
2
s
t
a
ge
s
:
T
hai
t
e
x
t
ua
l
f
e
at
ur
e
e
x
t
r
ac
t
i
o
n
i
s
us
e
d
t
o
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
o
s
e
T
ha
i
c
h
a
ra
c
t
e
r
s
(
44
c
o
n
s
t
a
nt
s
,
18
v
ow
e
l
s
,
4
t
o
n
e
m
a
r
ks
,
5
d
i
a
c
r
i
t
i
c
s
,
19
n
u
m
b
e
r
s
a
n
d
6
s
y
m
bo
l
s
)
[37,
46]
.
F
o
r
T
h
a
i
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n,
t
h
e
b
l
o
c
k
i
s
a
ut
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
di
v
i
de
d
i
nt
o
4
l
e
ve
l
s
(t
o
p,
uppe
r
,
m
e
di
um
a
n
d
l
o
w
e
r
po
s
i
t
i
o
n
)
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
3(a
).
T
h
e
r
e
s
i
du
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
e
s
N
e
t
)
[65]
pr
e
t
ra
i
n
e
d
o
n
Im
a
ge
N
e
t
i
s
a
ppl
i
e
d
t
o
s
upe
r
v
i
s
e
dl
y
-
l
e
a
rn
a
nd
c
l
a
s
s
i
fy
t
h
o
s
e
c
h
a
ra
c
t
e
r
s
f
r
o
m
t
h
e
l
o
c
a
l
i
z
e
d
t
e
xt
ua
l
f
e
a
t
u
r
e
s
.
T
hai
c
har
ac
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
i
s
t
o
s
e
que
n
c
e
t
h
e
e
xt
ra
c
t
e
d
t
e
xt
ua
l
f
e
a
t
u
r
e
s
by
B
i
di
r
e
c
t
i
o
na
l
L
o
ng
-
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(B
i
-
L
S
T
M
)
[66].
E
a
c
h
c
ha
r
a
c
t
e
r
f
e
a
t
u
r
e
i
s
s
e
que
n
t
i
a
l
l
y
s
o
r
t
e
d
f
r
o
m
l
e
f
t
t
o
r
i
g
ht
a
s
po
s
i
t
i
o
n
b
y
pos
i
t
i
o
n.
E
a
c
h
po
s
i
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
c
h
e
c
ke
d
i
t
s
l
ow
e
r
,
uppe
r
a
n
d
t
o
p
l
e
v
e
l
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
3(b
).
T
h
e
s
t
r
e
a
m
e
xt
ra
c
t
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
i
s
fe
d
i
n
t
o
B
i
-
L
S
T
M
[66].
F
o
r
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
,
Co
nn
e
c
t
i
o
n
i
s
t
t
e
m
po
r
a
l
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
(CT
C)
[67]
i
s
us
e
d
f
o
r
m
a
p
pi
n
g
t
h
o
s
e
e
xt
ra
c
t
e
d
f
e
a
t
u
r
e
s
i
n
t
o
T
ha
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
s
e
que
n
c
e
,
t
o
p
r
o
duc
e
t
h
e
o
ut
pu
t
a
s
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
.
(a
)
(b
)
F
i
gu
r
e
3
.
T
h
a
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
:
(
a
)
T
h
a
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
s
i
n
4
l
e
v
e
l
s
:
t
o
p,
u
ppe
r,
m
e
di
u
m
a
n
d
l
o
w
e
r
po
s
i
t
i
o
n
,
(b
)
S
o
r
t
i
n
g
e
a
c
h
c
h
a
ra
c
t
e
r
f
e
a
t
u
r
e
f
r
o
m
l
e
f
t
t
o
r
i
g
h
t
;
a
n
d
e
a
c
h
o
f
t
h
e
l
o
w
e
r
,
u
ppe
r
a
nd
t
o
p
l
e
v
e
l
2
.
3
.
Th
ai
h
at
e
fu
l
te
x
t
u
n
d
e
r
s
tan
d
i
n
g
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
i
n
f
o
gr
a
p
h
i
c
r
e
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
,
m
o
s
t
T
ha
i
t
e
xt
u
a
l
m
e
m
e
s
a
r
e
s
h
o
rt
de
s
c
r
i
p
t
i
o
n
.
S
pe
e
c
h
unde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
c
a
n
b
e
s
e
e
n
a
s
a
p
r
o
b
l
e
m
o
f
a
s
pe
c
t
-
l
e
v
e
l
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
[72]
o
n
T
ha
i
t
e
xt
u
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
t
h
a
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
w
or
ds
a
n
d
pr
e
-
t
r
a
i
ne
d
l
anguag
e
m
od
e
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
n
g&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Com
bat
i
ng
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
T
h
ai
t
e
x
t
ual
m
e
m
e
s
(
L
a
w
ank
or
n
Moo
k
dar
s
an
i
t
)
1497
2
.
3
.
1.
F
r
e
q
u
e
n
t
m
i
s
s
p
e
l
l
i
n
g
w
o
r
d
s
A
l
t
h
o
ug
h
T
h
a
i
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
i
n
m
e
m
e
i
s
s
uc
h
a
s
h
o
r
t
t
e
xt
ua
l
m
e
s
s
a
ge
,
t
h
e
r
e
a
l
T
h
a
i
us
a
ge
s
t
i
l
l
ha
s
a
huge
m
uc
h
o
f
n
o
i
s
e
a
n
d
c
ha
r
a
c
t
e
r
r
e
pe
t
i
t
i
o
n
t
ha
t
a
r
e
t
h
e
m
a
i
n
c
a
us
e
o
f
m
o
de
l
m
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n.
T
h
o
s
e
s
pa
m
m
i
n
g
c
h
a
ra
c
t
e
r
s
a
r
e
f
i
l
t
e
r
e
d
o
ut
us
i
ng
py
T
h
a
i
N
L
P
l
i
b
ra
r
y
[73],
e
xc
e
pt
fo
r
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
w
o
r
ds
.
L
i
ke
w
i
s
e
,
T
ha
i
w
o
r
d
t
o
ke
n
i
z
a
t
i
o
n
i
s
s
t
i
l
l
a
n
i
m
po
rt
a
nt
i
s
s
ue
i
n
T
h
a
i
na
t
u
r
a
l
l
a
n
g
ua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(T
ha
i
-
N
L
P
)
fo
r
t
h
e
w
o
r
d
-
l
e
v
e
l
l
a
n
gu
a
ge
unde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
.
In
s
t
e
a
d
o
f
t
h
e
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
w
o
r
d
c
h
e
c
ke
r
,
t
h
e
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
us
a
ge
s
c
a
n
b
e
s
e
e
n
a
s
s
y
n
o
n
y
m
s
o
n
s
oc
i
a
l
m
e
di
a
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
1
.
T
h
e
s
e
f
r
e
que
nt
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
us
a
ge
s
a
r
e
a
l
s
o
a
ug
m
e
n
t
e
d
t
o
b
e
t
ra
i
n
e
d
t
o
t
h
e
m
u
l
t
i
-
t
a
s
k
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
i
n
pr
e
-
t
ra
i
n
e
d
l
a
n
gu
a
ge
m
o
de
l
.
T
a
b
l
e
1
.
S
o
m
e
o
ff
i
c
i
a
l
s
pe
l
l
i
n
g
a
nd
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
O
ffi
c
i
a
l
T
h
a
i
s
p
e
l
l
i
n
g
F
re
q
u
e
n
t
m
i
s
s
p
e
l
l
i
n
g
fo
r
m
s
บอ
ก
ตร
ง
ๆ
บ่อ
ง
ตง
คร
ับ
คร
้า
ฟ
,
คร
ัช
,
คร
ัฟ
,
คับ
,
คัฟ
,
ฮ๊
า
ฟ
,
ง
ับ
,
ฮั
ฟ
ค่ะ
/
คะ
ค่า
,
ค๊า
,
ขา
,
ค๊ะ
,
ข
๊ะ
,
ข
่ะ
ร
า
คา
ญ
ร
า
ม
คา
ญ
,
ร
ัม
คา
น
,
ร
า
ค่
า
น
,
ร
า
ม
คา
น
อ
ะไร
ท
า
ไ
ม
อ
ะร
ัย
,
อ
า
ไร
,
อ
า
ร
า
ย
ท
า
ม
ม
า
ย
,
ท
ั
ม
ม
ั
ย
,
ท
า
ม
ั
ย
,
ท
ะม
า
ย
จ
ัง
เล
ย
จ
ุง
เบย
,
จ
ัง
เบ
ย
,
จ
ัง
เร
ย
,
จ
า
ง
เร
ย
อ
ะไร
อ
ะร
ัย
,
อ
ัล
ไล
,
อ
า
ร
า
ย
,
อ
า
ไร
2
.
3
.
2
.
P
r
e
-
tr
a
i
n
e
d
l
an
gu
age
m
o
d
e
l
P
r
e
-
t
ra
i
n
e
d
l
a
n
g
ua
ge
m
o
de
l
ha
s
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
r
e
s
ul
t
s
[74]
i
n
w
o
r
d2v
e
c
l
a
n
g
ua
ge
unde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
t
a
s
ks
f
o
r
T
ha
i
t
e
xt
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[7
5].
G
e
ne
r
a
t
i
v
e
pr
e
-
t
ra
i
n
i
n
g
t
ra
n
s
f
o
r
m
e
r
2
(G
P
T
-
2)
by
O
pe
n
A
I
i
s
us
e
d
t
o
b
e
pr
e
-
t
ra
i
n
e
d
a
n
d
f
i
n
e
-
t
u
n
e
d
T
ha
i
t
e
xt
u
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
s
e
t
.
F
o
r
t
h
e
b
e
n
c
h
m
a
r
ki
ng,
W
i
s
e
s
i
g
ht
s
e
nt
i
m
e
nt
a
na
l
a
y
s
i
s
[76]
i
n
K
a
g
gl
e
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
[
77]
t
ha
t
h
a
s
4
di
f
f
e
r
e
n
t
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
e
s
:
po
s
i
t
i
v
e
,
n
e
ga
t
i
v
e
,
n
e
ut
ra
l
a
n
d
que
s
t
i
o
n.
G
P
T
-
2
i
s
a
n
i
m
p
r
o
v
e
d
ve
r
s
i
o
n
o
f
G
P
T
[78]
f
o
r
s
e
m
i
-
s
upe
r
v
i
s
e
d
l
e
a
rni
n
g
o
n
l
a
r
ge
-
s
c
a
l
e
da
t
a
s
e
t
(b
o
t
h
l
a
b
e
l
e
d
a
n
d
unl
a
b
l
e
d
da
t
a
)
t
ha
t
ha
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
b
a
s
e
d
m
o
de
l
a
n
d
de
e
pe
r
t
h
a
n
G
P
T
.
G
P
T
-
2
a
l
s
o
ha
s
m
ul
t
i
-
t
a
s
ke
d
f
i
n
e
-
t
u
n
i
n
g
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
t
o
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
s
t
a
n
d
a
r
d
t
r
a
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
ng.
T
h
e
f
i
n
e
-
t
u
n
e
d
c
o
n
f
i
gu
ra
t
i
o
n
i
s
s
e
t
fo
r
3
e
po
c
h
s
a
nd
b
a
t
c
h
s
i
z
e
a
s
32
w
i
t
h
1
.
5B
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
T
o
b
e
s
t
of
t
h
e
k
n
o
w
l
e
dge
,
t
h
e
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
T
ha
i
w
o
r
ds
a
r
e
a
ugm
e
nt
e
d
t
o
f
i
n
e
-
t
u
n
e
t
h
e
m
o
de
l
a
s
m
u
l
t
i
-
t
a
s
k
i
n
g
.
3.
R
ES
U
LTS
A
ND
D
IS
C
U
S
S
I
O
N
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
o
f
T
ha
i
ha
t
e
f
ul
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
(
a
s
w
e
l
l
a
s
t
h
e
ha
t
e
f
ul
m
e
m
e
s
c
h
a
l
l
e
n
ge
by
F
ac
e
book
A
I
)
,
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
de
s
c
r
i
b
e
d
t
he
i
m
pl
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
de
t
a
i
l
t
ha
t
p
r
o
c
e
s
s
e
d
o
n
T
e
s
l
a
V
100
G
P
U
c
o
l
a
b
.
By
t
h
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
,
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
c
o
ul
d
be
s
e
pa
r
a
t
e
l
y
di
v
i
de
d
i
n
t
o
dat
as
e
t
and
e
x
t
e
ns
i
on
,
T
hai
t
e
x
t
ua
l
m
e
m
e
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
l
a
nguag
e
u
nde
r
s
t
a
ndi
n
g
r
e
s
u
l
t
s
.
3.
1
.
D
atas
e
t
an
d
e
x
te
n
s
i
o
n
T
h
e
da
t
a
s
e
t
i
n
t
hi
s
pa
pe
r
c
o
ul
d
b
e
di
v
i
de
d
i
nt
o
2
pa
r
t
s
:
t
e
x
t
ua
l
i
m
ag
e
da
t
as
e
t
a
n
d
t
e
x
t
ual
i
nf
or
m
at
i
o
n
dat
as
e
t
.
B
o
t
h
da
t
a
s
e
t
ha
d
t
h
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
m
o
r
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
d
a
t
a
.
3.
1
.
1.
T
e
x
tu
al
i
m
age
d
atas
e
t
A
v
a
ri
o
us
a
m
o
u
n
t
o
f
c
l
e
a
n
e
d
T
ha
i
t
e
xt
u
a
l
i
m
a
ge
s
(w
i
t
h
o
ut
a
n
y
o
t
h
e
r
o
b
j
e
c
t
s
)
i
n
d
i
f
fe
r
e
nt
f
o
n
t
s
,
e
.
g.
,
dha
m
m
a
,
r
e
l
i
gi
o
n
,
po
l
i
t
i
c
s
,
c
e
l
e
b
r
i
t
i
e
s
,
b
us
i
n
e
s
s
,
s
c
i
e
n
c
e
,
quo
t
e
s
o
r
ha
t
e
s
pe
e
c
h
w
e
r
e
c
r
o
ppe
d.
T
o
i
n
c
r
e
a
s
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
s
e
t
e
xt
ua
l
f
o
r
m
a
t
s
w
e
r
e
m
ul
t
i
pl
i
e
d
by
pow
e
r
l
a
w
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
(w
h
e
r
e
1
de
g
0
r
e
e
)t
o
i
n
c
r
e
a
s
e
m
o
r
e
m
u
l
t
i
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
t
e
xt
s
a
nd
r
o
t
a
t
e
d
i
n
b
o
t
h
l
e
f
t
a
n
d
ri
g
h
t
di
r
e
c
t
i
o
n
(w
h
e
r
e
60
30
)
t
o
e
xt
e
n
s
i
v
e
l
y
s
y
n
t
h
e
s
i
z
e
m
o
r
e
i
rr
e
gul
a
r
t
e
xt
s
,
a
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
he
t
e
xt
ua
l
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
r
e
a
de
r’s
v
i
e
w
s
,
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
4.
T
h
e
t
e
xt
u
a
l
i
m
a
ge
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
e
d
16,
469
i
m
a
ge
s
w
i
t
h
t
h
e
i
r
t
e
xt
ua
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
21
:
1493
-
1
502
1498
(a
)
(b
)
F
i
gu
r
e
4
.
S
y
n
t
h
e
s
i
z
i
n
g
m
o
r
e
t
e
xt
u
a
l
i
m
a
ge
s
:
(a
)
M
u
l
t
i
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
de
gr
e
e
,
(b
)
R
o
t
a
t
i
o
n
3.
1
.
2
.
T
e
x
tu
al
i
n
fo
r
m
ati
o
n
d
atas
e
t
F
o
r
p
re
-
t
ra
i
ni
ng
d
a
t
a
s
e
t
c
o
ns
t
ru
c
t
i
o
n,
t
h
e
3
25
,
5
30
ra
w
T
ha
i
t
e
x
t
s
c
o
n
c
e
rni
ng
o
pi
ni
o
n
a
na
l
y
s
i
s
w
e
r
e
c
ra
w
l
e
d
f
r
o
m
P
a
nt
i
p
.
c
o
m
,
Y
o
u
t
u
b
e
,
F
a
c
e
bo
o
k
a
nd
T
w
i
t
t
e
r
a
nd
w
e
r
e
c
l
e
a
n
e
d
a
nd
p
r
e
p
a
r
e
d
t
ha
t
f
i
na
l
l
y
ha
d
o
nl
y
29
8
,
2
1
2
t
e
x
t
s
f
o
r
t
he
p
r
e
-
t
ra
i
ne
d
m
o
de
l
.
I
ns
t
e
a
d
o
f
m
i
s
s
pe
l
l
i
ng
r
e
pl
a
c
e
m
e
nt
,
t
h
e
f
r
e
que
nt
m
i
s
s
pe
l
l
i
ng
w
o
r
ds
w
e
r
e
s
e
e
n
a
s
s
y
n
o
n
y
m
s
;
t
ho
s
e
s
y
n
o
n
y
m
s
m
i
g
ht
b
e
f
u
rt
he
r
us
e
d
t
o
e
x
t
e
ns
i
v
e
l
y
s
y
n
t
he
s
i
z
e
a
n
o
t
he
r
7
2
,
3
9
8
T
ha
i
t
e
x
t
s
f
o
r
m
u
l
t
i
-
t
a
s
k
f
i
n
e
-
t
u
ni
ng
.
B
y
t
h
e
w
a
y
,
W
i
s
e
s
i
g
ht
s
e
nt
i
m
e
nt
a
na
l
y
s
i
s
[7
6
-
7
7]
i
n
K
a
g
g
l
e
c
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
[7
7]
w
a
s
us
e
d
a
s
b
e
n
c
hm
a
rk
i
ng
d
a
t
a
s
e
t
f
o
r
t
he
p
ro
po
s
e
d
l
a
ng
u
a
ge
m
o
de
l
t
ha
t
ha
d
26
,
7
37
T
ha
i
t
e
x
t
s
.
3.
2
.
T
h
ai
t
e
x
tu
al
m
e
m
e
r
e
s
u
l
ts
T
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
w
a
s
pa
r
t
i
t
i
o
n
e
d
i
n
t
o
70:
30.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
ob
j
e
c
t
d
e
t
e
c
t
i
o
n
a
nd
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
i
n
c
o
m
put
e
r
v
i
s
i
o
n,
T
ha
i
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(T
ha
i
-
O
CR
,
c
a
l
l
e
d
i
m
g2t
x
t
c
o
n
v
e
r
s
i
o
n
)
r
e
s
ul
t
s
c
o
ul
d
b
e
di
v
i
de
d
i
nt
o
t
e
x
t
l
oc
a
l
i
z
at
i
on
a
nd
c
har
a
c
t
e
r
r
e
c
og
ni
t
i
on
e
v
al
uat
i
on
.
3.
2
.
1
.
T
e
x
t
l
o
c
al
i
z
at
i
o
n
e
v
al
u
ati
o
n
T
h
a
i
t
e
xt
u
a
l
w
i
t
h
m
ul
t
i
-
o
b
j
e
c
t
s
i
n
t
h
e
s
c
e
n
e
(c
a
l
l
e
d
s
c
e
n
e
c
om
pl
e
xi
t
y
)
t
h
a
t
m
a
de
t
h
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
n
t
hi
s
pr
o
b
l
e
m
di
f
f
e
r
f
r
o
m
c
l
a
s
s
i
c
a
l
T
ha
i
-
O
CR
.
A
n
d
t
h
o
s
e
T
h
a
i
c
ha
r
a
c
t
e
r
s
(44
c
o
n
s
t
a
n
t
s
,
18
v
ow
e
l
s
,
4
t
o
n
e
m
a
r
ks
,
5
di
a
c
r
i
t
i
c
s
,
19
n
u
m
b
e
r
s
a
nd
6
s
y
m
bo
l
s
)
w
e
r
e
n
o
t
s
uc
h
a
c
o
m
pl
e
x
f
e
a
t
u
r
e
t
h
a
t
w
a
s
u
nn
e
c
e
s
s
a
r
y
t
o
us
e
t
w
o
-
s
t
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
,
e
.
g
.
,
F
a
s
t
e
r
R
-
CN
N
[79]
,
F
P
N
[80]
.
A
s
t
o
t
h
e
s
h
o
r
t
t
i
m
e
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n,
o
n
e
-
st
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
(e
.
g.
,
Y
O
L
O
[81
]
,
S
S
D
[62]
)
w
a
s
m
o
r
e
s
ui
t
a
b
l
e
fo
r
t
h
e
s
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
w
i
t
h
t
h
e
c
a
r
e
l
e
s
s
r
e
gi
o
n
f
e
a
t
ur
e
fo
r
m
u
l
a
t
i
o
n.
F
r
o
m
t
h
e
r
e
po
r
t
e
d
r
e
s
ul
t
s
[70]
,
S
S
D
w
a
s
t
h
e
b
e
s
t
s
pe
e
d
i
n
o
b
j
e
c
t
de
t
e
c
t
i
o
n
;
o
n
e
-
s
t
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
w
a
s
qui
c
kl
i
e
r
t
ha
n
t
w
o
-
s
t
a
ge
de
t
e
c
t
i
o
n
a
s
s
h
o
w
n
i
n
F
i
gu
r
e
5.
T
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
c
o
rr
e
c
t
n
e
s
s
by
S
S
D
[62]
c
o
ul
d
b
e
di
v
i
de
d
i
n
t
o
r
e
gu
l
a
r,
i
rr
e
gul
a
r
a
nd
c
o
m
b
i
n
e
d
r
e
s
ul
t
s
a
s
s
how
n
i
n
T
a
b
l
e
2.
S
i
n
c
e
m
a
n
y
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
s
w
e
r
e
l
i
t
t
l
e
o
r
i
e
n
t
a
t
e
d
t
h
e
t
e
xt
po
s
i
t
i
o
n,
i
t
w
a
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
e
xt
e
n
d
t
h
e
e
ff
i
c
i
e
n
c
y
by
s
y
n
t
h
e
s
i
z
i
n
g
m
o
r
e
T
h
a
i
t
e
xt
ua
l
s
a
m
p
l
e
s
t
o
t
h
e
de
e
p
l
e
a
rni
n
g
m
o
de
l
.
F
i
gu
r
e
5
.
R
e
po
r
t
e
d
s
pe
e
d
(i
n
F
P
S
)
c
o
m
pa
ri
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
S
S
D
a
n
d
o
t
h
e
r
de
t
e
c
t
i
o
n
p
i
pe
l
i
n
e
s
T
a
b
l
e
2
.
Co
m
p
a
r
i
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
r
e
gul
a
r
a
n
d
i
rr
e
gul
a
r
s
c
e
n
e
t
e
xt
de
t
e
c
t
i
o
n
T
h
a
i
t
e
x
t
p
o
s
i
t
i
on
P
re
c
i
s
i
o
n
Re
g
u
l
a
r
9
3
.
2
Irre
g
u
l
a
r
8
8
.
4
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
n
g&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Com
bat
i
ng
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
T
h
ai
t
e
x
t
ual
m
e
m
e
s
(
L
a
w
ank
or
n
Moo
k
dar
s
an
i
t
)
1499
3.
2
.
2
.
T
e
x
t
r
e
c
o
gn
i
ti
o
n
e
v
al
u
ati
o
n
A
l
l
T
h
a
i
c
h
a
ra
c
t
e
r
f
e
a
t
u
r
e
s
w
e
r
e
t
ra
i
n
e
d
a
n
d
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
by
Re
s
N
e
t
a
r
c
h
i
t
e
c
t
ur
e
[6
5]
a
n
d
C
T
C
pr
e
di
c
t
i
o
n
[
67].
F
r
o
m
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
,
B
i
-
L
S
T
M
[66]
t
o
t
a
l
l
y
i
m
p
rov
e
d
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
c
h
a
ra
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
da
t
a
,
e
v
e
n
i
f
i
t
t
o
o
k
a
l
m
o
s
t
t
w
i
c
e
t
i
m
e
s
.
M
a
n
y
t
e
xt
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
pa
pe
r
s
us
e
d
R
e
s
N
e
t
o
r
V
G
G
N
e
t
.
W
i
t
h
a
l
a
r
ge
r
n
um
b
e
r
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
s
ki
p
c
o
nn
e
c
t
i
o
n
i
n
R
e
s
N
e
t
,
Re
s
N
e
t
o
ut
pe
r
f
o
r
m
e
d
V
G
G
N
e
t
.
F
o
r
t
r
a
de
-
o
ff
be
t
w
e
e
n
c
o
rr
e
c
t
n
e
s
s
a
n
d
s
pe
e
d,
t
h
e
h
i
g
h
e
r
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
c
c
ura
c
y
(%)
w
a
s
pa
i
d
by
m
o
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
(
m
s
/
i
m
a
ge
).
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
t
i
m
e
c
ur
v
e
w
e
r
e
s
h
o
w
n
i
n
F
i
g
u
r
e
6.
W
h
i
l
e
,
t
h
e
o
ve
r
a
l
l
c
ha
r
a
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
u
n
de
r
CT
C
p
r
e
di
c
t
i
o
n
w
e
r
e
s
h
o
w
n
i
n
T
a
b
l
e
3.
F
i
gu
r
e
6
.
A
c
c
ura
c
y
a
n
d
t
i
m
e
c
u
r
v
e
T
a
b
l
e
3
.
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
r
e
s
ul
t
s
u
n
de
r
CT
C
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
T
h
a
i
t
e
x
t
u
a
l
fe
a
t
u
r
e
e
x
t
ra
c
t
i
o
n
Ch
a
ra
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
q
u
e
n
c
e
T
i
m
e
A
c
c
u
ra
c
y
P
a
ra
m
e
t
e
r
s
V
G
G
N
e
t
N
o
n
e
1
.
8
6
7
.
9
5
.
6
M
Re
s
N
e
t
N
o
n
e
5
.
1
7
6
.
3
46M
Re
s
N
e
t
Bi
-
L
S
T
M
7.
2
7
8
.
0
48M
3.
3
.
Th
ai
t
e
x
tu
al
u
n
d
e
r
s
tan
d
i
n
g
r
e
s
u
l
ts
T
h
e
da
t
a
pa
rt
i
t
i
o
n
i
n
g
i
n
p
r
e
-
t
ra
i
ni
n
g
w
a
s
di
v
i
de
d
i
nt
o
3
p
a
r
t
s
:
t
ra
i
ni
n
g
,
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
s
e
t
a
s
70:
15:
15.
F
o
r
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
,
t
h
e
t
r
a
i
n
i
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
d
a
t
a
s
e
t
w
a
s
s
pl
i
t
t
e
d
a
s
70:
30
.
F
r
o
m
T
a
b
l
e
4,
s
t
a
n
da
rd
GPT
-
2
m
i
g
h
t
l
o
o
k
be
t
t
e
r
t
ha
n
G
P
T
-
2
w
i
t
h
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
i
n
g
i
n
p
r
e
-
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
.
I
n
c
o
n
t
ra
s
t
,
G
P
T
-
2
w
i
t
h
m
u
l
t
i
-
t
a
s
ki
ng
w
a
s
f
i
n
e
-
t
u
n
e
d
i
n
m
u
l
t
i
-
t
a
s
k
f
i
n
e
-
t
u
ni
n
g
t
h
o
s
e
s
pe
l
l
i
ng
a
nd
f
r
e
que
n
t
m
i
s
s
pe
l
l
i
ng
w
o
r
ds
a
s
t
h
e
di
f
fe
r
e
n
t
w
r
i
t
t
e
n
s
t
y
l
e
s
t
o
be
a
b
e
t
t
e
r
f
i
na
l
a
c
c
u
r
a
c
y
i
n
W
i
s
e
s
i
g
h
t
’s
p
r
i
v
a
t
e
a
n
d
pub
l
i
c
d
a
t
a
s
e
t
a
s
0.
7634
a
nd
0
.
783
2.
M
ul
t
i
-
t
a
s
k
i
n
g
o
r
(
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
f
i
n
e
-
t
u
n
i
n
g
a
t
t
h
e
s
a
m
e
t
i
m
e
)
t
o
t
a
l
l
y
b
oo
s
t
e
d
t
h
e
f
a
i
rn
e
s
s
i
n
a
ugm
e
nt
e
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
t
h
a
t
n
o
t
a
s
ks
h
a
d
h
i
g
h
e
r
p
r
e
c
e
de
n
c
e
t
ha
n
o
t
h
e
r
s
.
B
a
s
e
d
o
n
W
i
s
e
s
i
ght
c
h
a
l
l
e
n
ge
,
t
h
e
pr
o
m
i
s
i
n
g
r
e
s
ul
t
s
w
e
r
e
de
m
o
n
s
t
ra
t
e
d
t
h
a
t
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
b
a
s
e
d
t
ra
n
s
f
e
r
l
e
a
rni
n
g
i
m
p
r
o
v
e
d
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
T
ha
i
t
e
x
t
ua
l
c
a
t
e
go
r
i
z
a
t
i
o
n.
T
a
b
l
e
4
.
Co
m
p
a
r
i
s
s
o
n
b
e
t
w
e
e
n
w
o
r
d
-
l
e
v
e
l
G
P
T
-
2
w
i
t
h
/
w
i
t
h
o
ut
m
ul
t
i
-
t
a
ks
i
n
g
L
a
n
g
u
a
g
e
m
o
d
e
l
W
i
s
e
s
s
i
g
h
t
Ch
a
l
l
e
n
g
e
P
ri
v
a
t
e
P
u
b
l
i
c
M
u
l
t
i
-
t
a
s
k
i
n
g
G
P
T
-
2
0
.
7
6
3
4
0
.
7
8
3
2
G
P
T
-
2
0
.
6
8
9
1
0
.
7
0
1
1
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
A
s
r
e
f
e
r
r
e
d
t
o
Mi
ni
s
t
r
y
o
f
H
i
gh
e
r
E
duc
at
i
on,
S
c
i
e
nc
e
,
R
e
s
e
ar
c
h
and
Inno
v
at
i
on
,
T
hai
l
and
(
MH
E
SI)
’s
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
o
n
s
o
c
i
a
l
m
e
di
a
l
i
t
e
r
a
c
y
,
t
h
i
s
p
a
p
e
r
a
c
h
i
e
v
e
d
c
o
m
b
a
t
i
n
g
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
T
ha
i
t
e
xt
ua
l
m
e
m
e
s
a
s
a
n
e
w
r
e
s
e
a
r
c
h
p
r
o
b
l
e
m
i
n
T
ha
i
na
t
u
r
a
l
l
a
n
g
ua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(
T
h
a
i
-
N
L
P
).
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d
c
o
n
t
a
i
n
e
d
3
pa
rt
s
:
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
by
s
i
n
g
l
e
s
h
o
t
de
t
e
c
t
o
r
(S
S
D
),
T
h
a
i
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
r
a
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(T
ha
i
-
O
CR
)
by
r
e
s
i
dua
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
e
s
N
e
t
)
a
n
d
B
i
di
r
e
c
t
i
o
na
l
L
o
n
g
-
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
-
m
e
m
o
r
y
(B
i
-
L
S
T
M
)
a
n
d
T
ha
i
h
a
t
e
f
ul
t
e
xt
u
n
de
r
s
t
a
ndi
n
g
b
y
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
G
P
T
-
2.
F
o
r
t
h
e
m
a
i
n
d
i
s
c
ov
e
r
y
,
t
h
e
r
e
gul
a
r
t
e
x
t
m
ul
t
i
-
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
de
g
r
e
e
a
n
d
r
o
t
a
t
i
o
n
f
o
r
a
f
f
i
n
e
a
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n
c
o
ul
d
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
21
:
1493
-
1
502
1500
Bi
-
L
S
T
M
i
m
p
r
o
v
e
d
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
c
ha
r
a
c
t
e
r
-
l
e
v
e
l
s
e
que
n
c
e
da
t
a
.
I
n
s
t
e
a
d
o
f
c
l
e
a
n
s
i
n
g
T
ha
i
w
o
r
d
m
i
s
s
pe
l
l
i
n
g
,
t
u
rn
t
h
e
m
a
s
s
y
n
o
n
y
m
s
t
o
m
ul
t
i
-
t
a
s
k
G
P
T
-
2.
A
c
c
o
r
di
ng
t
o
t
h
e
n
a
t
u
r
e
o
f
T
h
a
i
c
o
m
pa
ri
s
o
n
t
y
p
e
s
,
m
a
n
y
s
a
r
c
a
s
t
i
c
a
l
o
b
j
e
c
t
s
w
i
t
h
i
n
t
h
e
i
m
a
ge
(e
.
g.
,
c
r
i
m
i
na
l
s
,
b
uf
f
a
l
o
s
,
do
gs
,
ga
r
b
a
ge
s
o
r
o
t
h
e
r
c
a
ri
c
a
t
u
r
e
s
)
a
r
e
a
l
s
o
us
e
f
ul
fo
r
c
o
m
b
a
t
i
n
g
t
h
e
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
s
.
M
o
r
e
ov
e
r
,
t
h
e
D
e
e
p
f
a
ke
c
a
n
da
n
ge
r
o
us
l
y
ge
n
e
ra
t
e
t
h
e
m
ul
t
i
-
e
m
o
t
i
o
n
s
f
r
o
m
a
f
a
c
i
a
l
pe
r
s
o
n
t
h
a
t
w
i
l
l
b
e
e
a
s
i
l
y
a
ppl
i
e
d
f
o
r
m
a
ki
n
g
t
h
e
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
.
T
h
e
f
a
ke
f
a
c
e
de
t
e
c
t
i
o
n
w
i
l
l
b
e
c
o
n
v
e
r
ge
n
t
t
o
h
a
t
e
f
ul
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
s
t
h
e
s
a
m
e
r
e
s
e
a
r
c
h
go
a
l
.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
l
o
n
g
t
i
m
e
o
f
c
o
n
t
r
o
v
e
r
s
y
i
n
T
ha
i
l
a
n
d
a
s
t
h
e
pr
o
b
l
e
m
s
t
a
t
e
d
b
y
of
H
i
ghe
r
E
duc
at
i
on,
S
c
i
e
n
c
e
,
R
e
s
e
ar
c
h
and
Inno
v
at
i
on
,
T
hai
l
and
(
M
H
E
SI)
,
t
h
i
s
p
a
pe
r
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
n
o
ve
l
T
h
a
i
t
e
xt
u
a
l
m
e
m
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
s
a
n
e
w
T
h
a
i
-
N
L
P
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
by
s
e
t
t
i
ng
t
h
e
t
ra
n
s
m
i
s
s
i
o
n
l
i
n
k
a
ge
b
e
t
w
e
e
n
s
c
e
n
e
t
e
xt
l
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
w
i
t
h
T
h
a
i
o
pt
i
c
a
l
c
h
a
ra
c
t
e
r
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
(
T
ha
i
-
O
CR
)
a
nd
T
ha
i
h
a
t
e
f
ul
t
e
xt
u
nde
r
s
t
a
n
d
i
n
g
.
T
h
e
r
ude
t
e
xt
s
c
o
ul
d
n
o
t
b
e
s
h
o
w
n
.
T
h
e
l
o
c
a
l
da
t
a
a
nd
c
o
de
fo
r
y
o
ur
e
xt
e
n
s
i
o
n
s
c
o
ul
d
b
e
r
e
que
s
t
e
d
b
y
c
o
r
r
e
s
po
n
di
ng
a
u
t
h
o
r
’s
e
m
a
i
l
.
T
h
a
nks
t
o
t
h
e
e
xpe
r
t
f
r
o
m
T
hai
l
an
d’s
Nat
i
ona
l
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
and
C
om
put
e
r
T
e
c
hno
l
og
y
C
e
nt
e
r
(
NE
CT
E
C)
f
o
r
gi
v
i
n
g
t
h
e
t
e
c
hni
c
a
l
k
n
o
w
l
e
dge
a
n
d
da
t
a
.
A
s
t
o
t
h
e
quo
t
e
“
R
aj
a
bhat
m
e
a
ns
t
he
k
i
ng’s
m
e
n
”
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
w
e
r
e
s
upp
o
r
t
e
d
by
Chandr
ak
as
e
m
R
aj
abh
at
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
CR
U
)
t
o
w
a
r
ds
t
h
e
m
e
di
a
l
i
t
e
ra
c
y
a
n
d
l
o
n
g
-
t
e
rm
s
o
c
i
a
l
de
v
e
l
o
pm
e
n
t
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
D
.
H
e
nd
r
i
c
ks
,
“
C
o
m
pl
e
t
e
H
i
s
t
o
r
y
of
S
oc
i
a
l
M
e
d
i
a
:
T
he
n
a
nd
N
o
w
,
”
201
3.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
s
m
a
l
l
bi
z
t
r
e
nds
.
c
o
m
/
2013/
05
/
t
h
e
-
c
o
m
pl
e
t
e
-
hi
s
t
o
r
y
-
of
-
s
oc
i
a
l
-
m
e
di
a
-
i
nf
o
g
r
a
phi
c
.
h
t
m
l
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
24,
20
20.
[
2]
M
H
E
S
I
.
“
M
e
di
a
’
s
R
i
g
ht
s
a
nd
L
i
be
r
t
i
e
s
A
r
e
N
e
c
e
s
s
a
r
y
,
”
2020
.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
m
h
e
s
i
.
g
o
.
t
h
/
i
nde
x.
p
hp
/
e
n
/
a
l
l
-
m
e
d
i
a
/
i
nf
o
g
r
a
phi
c
/
2757
-
2020
-
11
-
22
-
07
-
44
-
13
.
h
t
m
l
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
24,
20
20.
[
i
n
T
h
a
i
]
.
[
3]
W
.
S
c
ha
f
f
a
r
,
“
N
e
w
S
o
c
i
a
l
M
e
di
a
a
nd
P
o
l
i
t
i
c
s
i
n
T
ha
i
l
a
nd:
T
he
E
m
e
r
g
e
nc
e
o
f
F
a
s
c
i
s
t
V
i
g
i
l
a
n
t
e
G
r
o
ups
o
n
F
a
c
e
bo
o
k,
”
A
u
s
t
r
i
a
n
J
ou
r
na
l
of
So
ut
h
-
E
a
s
t
A
s
i
an
S
t
ud
i
e
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
2,
pp
.
215
-
23
3,
20
16.
[
4]
X
i
nhu
a
N
e
w
s
A
g
e
nc
y
,
“
G
ov
’
t
W
a
r
n
s
S
o
c
i
a
l
M
e
di
a
,
W
e
b
s
i
t
e
s
o
v
e
r
P
ub
l
i
s
h
i
ng
‘
M
i
s
I
nf
o
,
”
K
ha
o
s
o
d
E
ng
l
i
s
h
,
2
020
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
kha
o
s
o
de
ng
l
i
s
h
.
c
o
m
/
ne
w
s
/
c
r
i
m
e
c
o
ur
t
s
c
a
l
a
m
i
t
y
/
2020
/
08
/
21
/
g
o
v
t
-
w
a
r
ns
-
s
o
c
i
a
l
-
m
e
di
a
-
w
e
b
s
i
t
e
s
-
o
v
e
r
-
publ
i
s
hi
ng
-
m
i
s
i
nf
o
/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
p
t
e
m
be
r
24
,
202
0.
[
5]
U
ni
t
e
d
N
a
t
i
o
ns
,
“
U
n
i
t
e
d
N
a
t
i
o
ns
S
t
r
a
t
e
g
y
a
nd
P
l
a
n
o
f
A
c
t
i
o
n
o
n
H
a
t
e
S
pe
e
c
h,
”
pp
.
1
-
5
,
20
19.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
u
n.
o
r
g
/
e
n/
g
e
no
c
i
de
p
r
e
v
e
nt
i
o
n/
do
c
um
e
nt
s
/
U
N
%
20S
t
r
a
t
e
gy
%
20a
nd
%
20P
l
a
n%
20o
f
%
20A
c
t
i
o
n%
20o
n%
20H
a
t
e
%
20S
p
e
e
c
h%
201
8%
20J
u
ne
%
20S
Y
N
O
P
S
I
S
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
24,
2
020
.
[
6]
C
.
G
e
o
r
g
e
,
“
H
a
t
e
S
p
e
e
c
h
L
a
w
a
nd
P
o
l
i
c
y
,
”
T
he
I
nt
e
r
nat
i
on
al
E
n
c
y
c
l
o
pe
d
i
a
o
f
D
i
g
i
t
al
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
and
So
c
i
e
t
y
,
F
i
r
s
t
e
di
t
i
o
n
,
J
o
hn
W
i
l
e
y
&
S
o
ns
,
I
nc
,
2015.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
o
nl
i
ne
l
i
br
a
r
y
.
w
i
l
e
y
.
c
o
m
/
do
i
/
pdf
/
10
.
100
2/
9
7811
1876
7771
.
w
bi
e
dc
s
1
39
.
[
7]
N
.
M
a
hi
t
t
i
v
a
n
i
c
ha
,
“
M
o
s
t
A
c
t
i
v
e
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
P
l
a
t
f
o
r
m
s
i
n
T
ha
i
l
a
nd
du
r
i
ng
J
u
l
y
2020,
”
2020
.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
t
w
f
di
g
i
t
a
l
.
c
o
m
/
bl
o
g
/
2020
/
04
/
s
um
m
a
r
y
-
of
-
s
oc
i
a
l
-
ne
t
w
o
r
k
-
in
-
t
h
a
i
l
a
nd
-
m
a
r
c
h202
0/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
24,
2
020
.
[
i
n
T
ha
i
]
.
[
8]
J
.
L
a
nko
w
,
e
t
a
l
.
,
“
I
nf
o
g
r
a
phi
c
s
:
T
he
P
o
w
e
r
o
f
V
i
s
u
a
l
S
t
o
r
y
t
e
l
l
i
ng
,
”
J
o
hn
W
i
l
e
y
&
S
o
ns
,
I
nc
,
2012
.
[
9]
M
.
K
.
M
a
nc
i
n
i
,
“
I
nf
og
r
a
phi
c
:
S
oc
i
a
l
M
e
d
i
a
,
T
he
n
a
nd
N
o
w
,
”
2015
.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
t
e
c
h4p
ub.
c
o
m
/
2015
/
0
7/
0
8/
i
nf
o
g
r
a
phi
c
-
s
o
c
i
a
l
-
m
e
di
a
-
t
h
e
n
-
a
nd
-
no
w
/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
p
t
e
m
b
e
r
24
,
2020
.
[
10]
C
.
M
.
C
a
s
t
a
ño
D
í
a
z
,
“
D
e
f
i
ni
ng
a
nd
C
ha
r
a
c
t
e
r
i
z
i
ng
t
h
e
C
o
nc
e
pt
o
f
I
nt
e
r
ne
t
M
e
m
e
,
”
R
e
v
i
s
t
a
C
E
S
P
s
i
c
o
l
og
í
a
,
v
o
l
.
6,
no
.
1
,
pp.
8
2
-
104,
2
013
.
[
11]
B
.
H
.
S
pi
t
z
be
r
g
,
“
T
o
w
a
r
d
a
M
o
de
l
o
f
M
e
m
e
D
i
f
f
us
i
o
n
(
M
3D
)
,
”
C
o
m
m
uni
c
at
i
on
T
he
or
y
,
v
o
l
.
24
,
no
.
3,
pp.
311
-
33
9,
2014
.
[
12]
V
.
T
a
e
c
ha
r
ung
r
o
j
a
nd
P
.
N
u
e
a
ng
j
a
m
no
ng
,
“
T
h
e
E
f
f
e
c
t
o
f
H
um
o
u
r
o
n
V
i
r
a
l
i
t
y
:
T
he
S
t
udy
o
f
I
nt
e
r
ne
t
M
e
m
e
s
o
n
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
,
”
i
n
t
he
2014
I
nt
e
r
nat
i
on
al
F
or
um
o
n
P
ubl
i
c
R
e
l
at
i
on
s
and
A
d
v
e
r
t
i
s
i
ng
M
e
di
a
I
m
pa
c
t
s
on
C
u
l
t
ur
e
and
Soc
i
al
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
,
201
4.
[
13]
V
.
T
a
e
c
ha
r
ung
r
o
j
a
n
d
P
.
N
ue
a
ng
j
a
m
no
ng
,
“
H
um
o
ur
2.
0:
S
t
y
l
e
s
a
nd
T
y
pe
s
o
f
H
um
o
ur
a
nd
V
i
r
a
l
i
t
y
of
M
e
m
e
s
o
n
F
a
c
e
bo
o
k,
”
J
o
ur
n
al
o
f
C
r
e
at
i
v
e
C
om
m
un
i
c
at
i
on
s
,
v
o
l
.
10,
no
.
3
,
pp.
288
-
30
2,
20
15
.
[
14]
T
ha
i
t
r
a
ku
l
pa
ni
c
h
,
A
.
,
“
F
i
l
i
pi
no
M
o
m
-
a
nd
-
ki
d
‘
M
a
g
-
I
na
’
M
e
m
e
S
pr
e
a
ds
t
o
T
ha
i
N
e
t
,
”
K
ha
o
s
o
d
E
ng
l
i
s
h
,
2019
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p
s
:
/
/
w
w
w
.
kh
a
o
s
o
de
ng
l
i
s
h.
c
o
m
/
c
ul
t
u
r
e
/
ne
t
/
2
019/
12/
12
/
f
i
l
i
p
i
no
-
m
o
m
-
a
nd
-
ki
d
-
m
a
g
-
i
na
-
m
e
m
e
-
s
pr
e
a
d
s
-
to
-
t
ha
i
n
e
t
/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
2
4,
20
20
.
[
15]
L
.
S
hi
f
m
a
n,
“
M
e
m
e
s
i
n
a
D
i
g
i
t
a
l
W
o
r
l
d:
R
e
c
o
nc
i
l
i
ng
w
i
t
h
a
C
o
nc
e
pt
ua
l
T
r
o
ubl
e
m
a
ke
r
,
”
J
our
n
al
of
C
om
pu
t
e
r
-
M
e
di
a
t
e
d
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
,
v
o
l
.
1
8,
pp
.
362
-
37
7,
20
13
.
[
16]
R
.
S
i
t
t
i
c
ha
i
a
nd
P
.
K
.
S
m
i
t
h,
“
B
ul
l
y
i
ng
a
nd
C
y
be
r
bul
l
y
i
ng
i
n
T
ha
i
l
a
nd:
C
o
pi
ng
S
t
r
a
t
e
g
i
e
s
a
n
d
R
e
l
a
t
i
o
n
t
o
A
g
e
,
G
e
nde
r
,
R
e
l
i
g
i
o
n
a
nd
V
i
c
t
i
m
S
t
a
t
us
,
”
J
our
nal
o
f
N
e
w
A
ppr
oac
he
s
i
n
E
duc
a
t
i
ona
l
R
e
s
e
ar
c
h
,
v
o
l
.
7,
no
.
1,
p
p.
2
4
-
30,
2018
.
[
17]
D
.
K
i
e
l
a
,
e
t
a
l
.
,
“
T
he
H
a
t
e
f
u
l
M
e
m
e
s
C
ha
l
l
e
ng
e
:
D
e
t
e
c
t
i
ng
H
a
t
e
S
pe
e
c
h
i
n
M
ul
t
i
m
o
da
l
M
e
m
e
s
,
”
20
20.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p
s
:
/
/
a
r
x
i
v
.
o
r
g
/
pdf
/
2
005
.
047
90
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
S
e
pt
e
m
be
r
24
,
202
0.
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
n
g&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
Com
bat
i
ng
t
h
e
ha
t
e
s
pe
e
c
h
i
n
T
h
ai
t
e
x
t
ual
m
e
m
e
s
(
L
a
w
ank
or
n
Moo
k
dar
s
an
i
t
)
1501
[
18]
F
a
c
e
bo
o
k
A
I
.
“
H
a
t
e
f
ul
M
e
m
e
s
C
ha
l
l
e
ng
e
a
nd
D
a
t
a
S
e
t
,
”
202
0.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
a
i
.
f
a
c
e
bo
o
k.
c
o
m
/
t
o
o
l
s
/
ha
t
e
f
ul
m
e
m
e
s
/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4,
2020
.
[
19]
F
a
c
e
bo
o
k
A
I
.
“
H
a
t
e
f
u
l
M
e
m
e
s
C
h
a
l
l
e
ng
e
a
nd
D
a
t
a
S
e
t
f
o
r
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
H
a
r
m
f
u
l
M
u
l
t
i
m
o
d
a
l
C
o
n
t
e
n
t
,
”
2
0
20
.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
h
t
t
p
s
:
/
/
a
i
.
f
a
c
e
bo
o
k
.
c
o
m
/
b
l
o
g
/
h
a
t
e
f
u
l
-
m
e
m
e
s
-
c
h
a
l
l
e
ng
e
-
a
nd
-
da
t
a
-
s
e
t
/
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
b
e
r
4
,
2
0
20
.
[
20]
N
e
ur
I
P
S
.
“
N
e
ur
I
P
S
2020
C
o
m
pe
t
i
t
i
o
n
T
r
a
c
k,
”
20
20
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
ne
ur
i
ps
.
c
c
/
C
o
nf
e
r
e
nc
e
s
/
202
0/
C
o
m
pe
t
i
t
i
o
nT
r
a
c
k.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2020
.
[
21]
H
.
Z
ho
ng
,
e
t
a
l
.
,
“
C
o
nt
e
n
t
-
D
r
i
v
e
n
D
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
C
y
be
r
bul
l
y
i
ng
on
t
he
I
ns
t
a
g
r
a
m
S
o
c
i
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
”
i
n
t
he
2016
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
i
n
t
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
,
pp
.
395
2
-
3958
,
2016
.
[
22]
Z
.
W
a
s
e
e
m
,
e
t
a
l
.
,
“
U
nd
e
r
s
t
a
ndi
ng
A
bus
e
:
A
T
y
p
o
l
ogy
o
f
A
bus
i
v
e
L
a
ng
ua
g
e
D
e
t
e
c
t
i
o
n
S
ub
t
a
s
ks
,
”
i
n
t
he
2
017
W
or
k
s
hop
on
A
bu
s
i
v
e
L
a
n
guage
O
n
l
i
ne
,
pp
.
78
-
84
,
2
017
.
[
23]
P
.
F
o
r
t
u
na
a
nd
S
.
N
une
s
,
“
A
S
ur
v
e
y
o
n
A
ut
o
m
a
t
i
c
D
e
t
e
c
t
i
o
n
o
f
H
a
t
e
S
pe
e
c
h
i
n
T
e
x
t
,
”
A
C
M
C
om
pu
t
i
ng
S
ur
v
e
y
s
,
v
o
l
.
51,
no
.
4
,
2018
.
[
24]
A
.
S
c
hm
i
dt
a
nd
M
.
W
i
e
g
a
nd,
“
A
S
ur
v
e
y
o
n
H
a
t
e
S
pe
e
c
h
D
e
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
”
i
n
t
he
2017
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
W
or
k
s
ho
p
on
N
at
ur
a
l
L
ang
uage
P
r
oc
e
s
s
i
ng
f
or
So
c
i
a
l
M
e
di
a
,
pp
.
1
-
10
,
20
17
.
[
25]
Y
.
V
e
r
n
a
nd
a
,
e
t
a
l
.
,
“
I
ndo
ne
s
i
a
n
L
a
ng
ua
g
e
E
m
a
i
l
S
p
a
m
D
e
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
N
-
g
r
a
m
a
nd
N
a
ï
v
e
B
a
y
e
s
A
l
go
r
i
t
hm
,
”
B
ul
l
e
t
i
n
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
and
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
5
,
pp.
96
-
108
,
pp
.
2012
-
20
19
,
2
020
.
[
26]
J
.
A
.
J
up
i
n
,
e
t
a
l
.
,
“
R
e
v
i
e
w
o
f
t
he
M
a
c
h
i
ne
L
e
a
r
n
i
ng
M
e
t
ho
ds
i
n
t
he
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
P
hi
s
h
i
ng
A
t
t
a
c
k,
”
B
u
l
l
e
t
i
n
o
f
E
l
e
c
t
r
i
c
al
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
a
nd
I
n
f
or
m
at
i
c
s
,
v
o
l
.
8
,
no
.
4,
pp
.
154
5
-
155
5,
201
9.
[
27]
T
.
S
i
r
i
t
e
e
r
a
ku
l
,
e
t
a
l
.
,
“
C
h
a
r
a
c
t
e
r
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
F
r
a
m
e
w
o
r
k
ba
s
e
d
o
n
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
ne
a
nd
k
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
ur
S
c
he
m
e
s
,
”
Sc
i
e
nc
e
A
s
i
a
,
v
o
l
.
42
,
no
.
1
,
pp
.
46
-
51
,
2
016
.
[
28]
K
.
K
e
s
o
r
n,
e
t
a
l
.
,
“
O
pt
i
c
a
l
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
(
O
C
R
)
E
nh
a
n
c
e
m
e
nt
u
s
i
ng
a
n
A
ppr
o
xi
m
a
t
e
S
t
r
i
ng
M
a
t
c
hi
ng
T
e
c
hni
qu
e
,
”
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
and
A
p
pl
i
e
d
S
c
i
e
nc
e
R
e
s
e
ar
c
h
,
v
o
l
.
45,
no
.
4,
pp
.
282
-
28
9,
20
18.
[
29]
V
.
S
o
r
n
l
e
r
t
l
a
m
v
a
ni
c
h
,
“
A
29
-
y
e
a
r
J
o
ur
ne
y
o
f
T
ha
i
N
L
P
,
”
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
s
l
i
d
e
s
h
a
r
e
.
n
e
t
/
v
i
r
a
c
h/
a
-
29y
e
a
r
-
j
o
ur
ne
y
-
of
-
t
ha
i
-
nl
p
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2020
.
[
30]
B
.
K
i
j
s
i
r
i
ku
l
a
nd
T
.
T
he
e
r
a
m
u
nko
ng
,
“
S
ur
v
e
y
o
n
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
T
e
c
hno
l
ogy
i
n
T
ha
i
l
a
nd
,
”
19
99.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p
s
:
/
/
w
w
w
.
c
p.
e
ng
.
c
hul
a
.
a
c
.
t
h
/
~
bo
o
ns
e
r
m
/
p
ubl
i
c
a
t
i
o
n/
A
I
S
ur
v
e
y
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4,
2
020
.
[
31]
C
.
K
i
m
p
a
n
a
nd
S
.
W
a
l
a
i
r
a
c
ht
,
“
T
ha
i
C
ha
r
a
c
t
e
r
s
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
199
4
Sy
m
pos
i
um
on
N
a
t
u
r
al
L
an
guage
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
199
4.
[
32]
D
.
C
o
o
pe
r
,
“
H
o
w
D
o
T
h
a
i
s
T
e
l
l
L
e
t
t
e
r
s
A
pa
r
t
?
,
”
199
6
I
n
t
e
r
nat
i
o
na
l
S
y
m
po
s
i
um
o
n
L
angu
age
an
d
L
i
ng
ui
s
t
i
c
s
,
19
96
.
[
33]
C
.
T
a
npr
a
s
e
r
t
a
n
d
T
.
K
o
a
na
n
t
a
ko
o
l
,
“
T
h
a
i
O
C
R
:
a
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
A
ppl
i
c
a
t
i
o
n
,
”
i
n
t
h
e
19
96
D
i
gi
t
a
l
P
r
oc
e
s
s
i
ng
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
,
pp
.
90
-
95
,
1996
.
[
34]
C
.
L
ur
s
i
ns
a
p
a
nd
C
.
K
hun
a
s
a
r
a
p
ha
n
,
“
S
i
m
u
l
a
t
e
d
L
i
g
ht
S
e
n
s
i
t
i
v
e
M
o
de
l
f
o
r
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
D
i
g
i
t
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
I
J
C
N
N
J
o
i
n
t
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
or
k
s
,
p
p.
13
-
18
,
199
2
.
[
35]
C
.
K
hu
na
s
a
r
a
ph
a
n
a
nd
C
.
L
ur
s
i
n
s
a
p
,
“
S
i
m
ul
a
t
e
d
L
i
g
ht
S
e
ns
i
t
i
v
e
M
o
de
l
f
o
r
T
ha
i
H
a
n
dw
r
i
t
t
e
n
A
l
pha
be
t
s
R
e
c
og
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
199
4
Sy
m
po
s
i
um
o
n
N
a
t
u
r
a
l
L
angu
age
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
19
94.
[
36]
V
.
S
o
r
nl
e
r
t
l
a
m
v
a
n
i
c
h,
e
t
a
l
.
,
“
T
he
S
t
a
t
e
o
f
t
he
A
r
t
i
n
T
ha
i
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
”
i
n
t
h
e
200
0
A
nnua
l
M
e
e
t
i
ng
of
A
s
s
o
c
i
a
t
i
on
f
o
r
C
om
pu
t
a
t
i
o
na
l
L
i
ng
ui
s
t
i
c
s
,
pp
.
1
-
2
,
20
00
.
[
37]
H
.
T
.
K
o
a
na
t
a
ko
o
l
,
e
t
a
l
.
,
“
C
o
m
put
e
r
s
a
nd
t
h
e
T
ha
i
L
a
ng
ua
g
e
,
”
I
E
E
E
A
nn
al
s
o
f
t
he
H
i
s
t
or
y
o
f
C
om
pu
t
i
n
g
,
v
o
l
.
3
1,
no
.
2
,
pp.
5
0
-
58,
20
09.
[
38]
C
.
T
a
np
r
a
s
e
t
,
e
t
a
l
.
,
“
I
m
pr
ov
e
d
M
i
xe
d
T
h
a
i
&
E
ng
l
i
s
h
O
C
R
u
s
i
ng
T
w
o
-
s
t
e
p
N
e
ur
a
l
N
e
t
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n,
”
N
E
C
T
E
C
T
e
c
hnoc
a
l
J
ou
r
na
l
,
v
o
l
.
1,
no
.
1
,
p
p.
41
-
46,
1
996
.
[
39]
B
.
K
i
j
s
i
r
i
ku
l
,
e
t
a
l
.
,
“
T
ha
i
P
r
i
n
t
e
d
C
h
a
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
by
C
o
m
bi
ni
ng
I
nduc
t
i
v
e
L
o
g
i
c
P
r
og
r
a
m
m
i
ng
w
i
t
h
B
a
c
kpr
o
pa
g
a
t
i
o
n
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
k,
”
i
n
I
E
E
E
A
s
i
a
-
P
ac
i
f
i
c
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
i
r
c
ui
t
s
an
d
S
y
s
t
e
m
s
M
i
c
r
oe
l
e
c
t
r
on
i
c
s
and
I
nt
e
gr
at
i
ng
S
y
s
t
e
m
s
,
1998
.
[
40]
U
.
M
a
r
a
ng
,
e
t
a
l
.
,
“
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
o
f
P
r
i
nt
e
d
T
ha
i
C
h
a
r
a
c
t
e
r
s
us
i
ng
B
o
unda
r
y
N
o
r
m
a
l
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
F
uz
z
y
N
e
ur
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
i
n
t
he
2
000
Sy
m
pos
i
um
on
N
a
t
ur
a
l
L
an
guage
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
,
200
0.
[
41]
W
.
K
a
s
e
m
s
i
r
i
a
nd
C
.
K
i
m
pa
n
,
“
P
r
i
n
t
e
d
T
ha
i
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
F
uz
z
y
-
R
o
u
g
h
S
e
t
s
,
”
i
n
I
E
E
E
R
e
g
i
on
10
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
and
E
l
e
c
t
r
oni
c
T
e
c
hno
l
og
y
,
2001
.
[
42]
P
.
P
ho
kha
r
a
t
k
ul
a
n
d
P
.
P
a
nt
a
r
a
g
pho
ng
,
“
P
r
i
n
t
e
d
T
ha
i
C
h
a
r
a
c
t
e
r
s
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
R
o
ug
h
S
e
t
s
a
nd
F
r
a
c
t
a
l
D
i
m
e
ns
i
o
n,
”
i
n
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
Sy
m
po
s
i
um
o
n
N
o
nl
i
ne
ar
T
he
or
y
a
nd
I
t
s
A
p
pl
i
c
at
i
on
s
,
20
02.
[
43]
A
.
K
a
w
t
r
a
ku
l
a
n
d
P
.
W
a
e
w
s
a
w
a
ng
w
o
ng
,
“
M
ul
t
i
-
f
e
a
t
u
r
e
E
xt
r
a
c
t
i
o
n
f
o
r
P
r
i
n
t
e
d
T
h
a
i
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
2000
Sy
m
p
os
i
um
on
N
at
ur
a
l
L
ang
uage
P
r
oc
e
s
s
i
n
g
,
20
00.
[
44]
U
.
S
ut
t
a
pa
k
t
i
,
e
t
a
l
.
,
“
F
o
nt
D
e
s
c
r
i
p
t
o
r
C
o
ns
t
r
uc
t
i
o
n
f
o
r
P
r
i
n
t
e
d
T
ha
i
C
h
a
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
2
013
I
A
P
R
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
f
M
a
c
hi
ne
V
i
s
i
on
A
pp
l
i
c
at
i
o
ns
,
2
013
.
[
45]
T
.
S
i
r
i
t
e
e
r
a
ku
l
,
e
t
a
l
.
,
“
C
h
a
r
a
c
t
e
r
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
F
r
a
m
e
w
o
r
k
ba
s
e
d
o
n
S
uppo
r
t
V
e
c
t
o
r
M
a
c
h
i
ne
a
nd
k
-
N
e
a
r
e
s
t
N
e
i
g
hbo
ur
S
c
he
m
e
s
,
”
Sc
i
e
nc
e
A
s
i
a
,
v
o
l
.
42
,
no
.
1
,
pp
.
46
-
51
,
2
016
.
[
46]
I
.
M
e
t
ha
s
a
t
e
a
nd
S
.
M
a
r
u
ka
t
ut
,
“
B
E
S
T
201
3:
T
ha
i
P
r
i
nt
e
d
C
h
a
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
C
o
m
pe
t
i
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
2
013
Sy
m
pos
i
um
on
N
a
t
ur
al
L
a
ngua
ge
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
2
013
.
[
47]
O
.
S
u
r
i
n
t
a
,
e
t
a
l
.
,
“
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
o
f
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
C
ha
r
a
c
t
e
r
s
us
i
ng
L
o
c
a
l
G
r
a
di
e
nt
F
e
a
t
u
r
e
D
e
s
c
r
i
pt
o
r
s
,
”
E
ngi
ne
e
r
i
ng
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
o
f
A
r
t
i
f
i
c
i
al
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
,
v
o
l
.
15
,
no
.
1
,
pp
.
4
05
-
414
,
2
015.
[
48]
P
.
M
o
o
kda
r
s
a
n
i
t
a
nd
L
.
M
o
o
kda
r
s
a
n
i
t
,
“
T
ha
i
W
r
i
t
t
e
nN
e
t
:
T
ha
i
H
a
ndw
r
i
t
t
e
n
S
c
r
i
p
t
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
D
e
e
p
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
ks
,
”
A
z
e
r
b
ai
j
an
J
our
n
al
o
f
H
i
gh
P
e
r
f
or
m
a
nc
e
C
om
p
ut
i
ng
,
v
o
l
.
3
,
no
.
1,
pp
.
75
-
93
,
2020
.
[
49]
Y
.
B
a
e
k
,
e
t
a
l
.
,
“
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
g
i
o
n
A
w
a
r
e
ne
s
s
f
o
r
T
e
xt
D
e
t
e
c
t
i
o
n,
”
i
n
t
h
e
2019
I
E
E
E
/
C
V
F
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
9
357
-
936
6
,
20
19
.
[
50]
J
.
B
a
e
k
,
e
t
a
l
.
,
“
W
ha
t
I
s
W
r
o
ng
W
i
t
h
S
c
e
ne
T
e
x
t
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
M
o
de
l
C
o
m
pa
r
i
s
o
ns
?
D
a
t
a
s
e
t
a
n
d
M
o
de
l
A
na
l
y
s
i
s
,
”
i
n
t
he
20
19
I
E
E
E
/
C
V
F
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
,
pp
.
4714
-
47
2
2
,
201
9
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2
502
-
47
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
21
:
1493
-
1
502
1502
[
51]
W
.
P
ua
r
ung
r
o
j
a
nd
N
.
B
o
o
ns
i
r
i
s
um
pu
n,
“
T
h
a
i
L
i
c
e
ns
e
P
l
a
t
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
ba
s
e
d
o
n
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
,
”
i
n
t
h
e
201
8
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
and
C
om
p
ut
a
t
i
ona
l
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
,
pp.
2
14
-
221
,
2018
.
[
52]
A
.
K
i
t
v
i
m
o
nr
a
t
a
n
d
S
.
W
a
t
c
ha
r
a
b
ut
s
a
r
a
kh
a
m
,
“
A
R
o
bus
t
M
e
t
ho
d
f
o
r
T
ha
i
L
i
c
e
n
s
e
P
l
a
t
e
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
202
0
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
I
m
a
ge
and
G
r
aph
i
c
s
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
pp
.
1
7
-
21
,
202
0
.
[
5
3
]
T
.
K
o
b
c
h
a
i
s
a
w
a
t
a
n
d
T
.
H
.
C
h
a
l
i
d
a
b
h
o
n
g
s
e
,
“
T
h
a
i
T
e
x
t
L
o
c
a
l
i
z
a
t
i
o
n
i
n
N
a
t
u
r
a
l
S
c
e
n
e
I
m
a
g
e
s
u
s
i
n
g
C
o
nv
o
l
u
t
i
o
n
a
l
N
e
u
r
a
l
N
e
t
w
o
r
k
,
”
i
n
t
h
e
2
0
1
4
S
i
g
n
a
l
a
n
d
I
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
P
r
o
c
e
s
s
i
n
g
A
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
A
n
n
u
a
l
S
u
m
m
i
t
a
n
d
C
o
n
f
e
r
e
n
c
e
,
p
p
.
1
-
7
,
2
0
1
4
.
[
54]
X
.
Z
ho
u,
e
t
a
l
.
,
“
E
A
S
T
:
A
n
E
f
f
i
c
i
e
nt
a
nd
A
c
c
ur
a
t
e
S
c
e
ne
T
e
x
t
D
e
t
e
c
t
o
r
,
”
i
n
t
h
e
2
017
I
E
E
E
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
i
s
i
on
and
P
at
t
e
r
n
R
e
c
og
ni
t
i
on
,
p
p.
55
5
1
-
5560
,
201
7
.
[
55]
T
.
K
o
bc
ha
i
s
a
w
a
t
,
e
t
a
l
.
,
“
S
c
e
ne
T
e
x
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
P
o
l
y
go
n
O
f
f
s
e
t
t
i
ng
a
nd
B
o
r
de
r
A
ug
m
e
nt
a
t
i
o
n,
”
E
l
e
c
t
r
on
i
c
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
117
,
202
0.
[
56]
S
.
S
i
r
i
h
a
t
t
a
s
a
k
,
e
t
a
l
.
,
“
A
nno
t
a
t
i
o
n
a
n
d
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
T
o
xi
c
i
t
y
f
o
r
T
ha
i
T
w
i
t
t
e
r
,
”
i
n
t
he
2018
T
e
x
t
A
na
l
y
t
i
c
s
f
or
C
y
be
r
s
e
c
ur
i
t
y
and
O
nl
i
ne
Saf
e
t
y
,
20
18
.
[
57]
P
.
M
o
o
kda
r
s
a
ni
t
a
nd
L
.
M
o
o
kda
r
s
a
n
i
t
,
“
T
G
F
-
G
R
U
:
A
C
y
be
r
-
bul
l
y
i
ng
A
ut
o
no
m
o
us
D
e
t
e
c
t
o
r
o
f
L
e
xi
c
a
l
T
ha
i
a
c
r
o
s
s
S
o
c
i
a
l
M
e
d
i
a
,
”
N
K
R
A
F
A
J
o
ur
n
al
o
f
S
c
i
e
nc
e
and
T
e
c
hno
l
og
y
,
v
o
l
.
1
5,
no
.
1,
pp
.
50
-
58
,
2019
.
[
58]
M
.
M
a
l
i
no
w
s
k
i
,
e
t
a
l
.
,
“
A
s
k
Y
o
ur
N
e
ur
o
ns
:
A
N
e
ur
a
l
-
B
a
s
e
d
A
ppr
o
a
c
h
t
o
A
ns
w
e
r
i
ng
Q
ue
s
t
i
o
ns
a
bo
ut
I
m
a
g
e
s
,
”
i
n
t
he
20
15
I
E
E
E
I
nt
e
r
n
at
i
ona
l
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
,
pp
.
1
-
9
,
2
015
.
[
59]
K
.
M
a
r
i
no
,
e
t
a
l
.
,
“
O
K
-
V
Q
A
:
A
V
i
s
ua
l
Q
ue
s
t
i
o
n
A
ns
w
e
r
i
ng
B
e
n
c
hm
a
r
k
R
e
qu
i
r
i
ng
E
x
t
e
r
na
l
K
no
w
l
e
dg
e
,
”
i
n
t
he
2019
I
E
E
E
/
C
V
F
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
o
n
a
nd
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gni
t
i
on
,
p
p.
31
90
-
3199
,
201
9
.
[
60]
K
.
S
h
us
t
e
r
,
e
t
a
l
.
,
“
E
ng
a
g
i
ng
I
m
a
g
e
C
a
pt
i
o
ni
ng
v
i
a
P
e
r
s
o
na
l
i
t
y
,
”
i
n
t
h
e
2
019
I
E
E
E
/
C
V
F
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
1
25
08
-
12
518
,
2019
.
[
61]
P
.
M
o
o
kda
r
s
a
n
i
t
a
nd
L
.
M
o
o
kda
r
s
a
ni
t
,
“
T
ha
i
-
I
C
:
T
ha
i
I
m
a
g
e
C
a
pt
i
o
ni
ng
ba
s
e
d
o
n
C
N
N
-
R
N
N
A
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
,
”
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
o
f
A
ppl
i
e
d
C
om
put
e
r
an
d
I
n
f
or
m
a
t
i
on
Sy
s
t
e
m
s
,
v
o
l
.
1
0,
no
.
1,
p
p.
40
-
45
,
202
0.
[
62]
W
.
L
i
u,
e
t
a
l
.
,
“
S
S
D
:
S
i
ng
l
e
S
ho
t
M
u
l
t
i
B
o
x
D
e
t
e
c
t
o
r
,
”
i
n
t
he
20
16
E
ur
ope
an
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
o
n
,
pp.
21
-
37
,
20
16
.
[
63]
G
.
W
.
N
i
e
,
e
t
a
l
.
,
“
D
e
e
p
S
t
a
i
r
W
a
l
k
i
ng
D
e
t
e
c
t
i
o
n
us
i
ng
W
e
a
r
a
b
l
e
I
ne
r
t
i
a
l
S
e
ns
o
r
v
i
a
L
o
ng
S
ho
r
t
-
T
e
r
m
M
e
m
o
r
y
N
e
t
w
o
r
k,
”
B
ul
l
e
t
i
n
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
an
d
I
n
f
or
m
a
t
i
c
s
,
v
o
l
.
9,
no
.
1,
pp
.
238
-
24
6,
20
20.
[
64]
T
.
E
m
s
a
w
a
s
a
n
d
B
.
K
i
j
s
i
r
i
k
u
l
,
“
T
h
a
i
P
r
i
n
t
e
d
C
h
a
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
u
s
i
ng
L
o
ng
S
ho
r
t
-
T
e
r
m
M
e
m
o
r
y
a
nd
V
e
r
t
i
c
a
l
C
o
m
po
n
e
n
t
S
h
i
f
t
i
ng
,
”
i
n
t
he
2
01
6
P
a
c
i
f
i
c
R
i
m
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
o
n
f
e
r
e
n
c
e
o
n
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
,
pp
.
1
06
-
1
15
,
2
01
6
.
[
65]
K
.
H
e
,
e
t
a
l
.
,
“
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
t
h
e
2
016
I
E
E
E
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
i
s
i
on
and
P
at
t
e
r
n
R
e
c
ogn
i
t
i
on
,
pp
.
770
-
778
,
201
6
.
[
66]
A
.
G
r
a
v
e
s
,
e
t
a
l
.
,
“
B
i
d
i
r
e
c
t
i
o
na
l
L
S
T
M
N
e
t
w
o
r
k
s
f
o
r
I
m
pr
ov
e
d
P
ho
ne
m
e
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
h
e
2005
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
N
e
ur
al
N
e
t
w
or
k
s
,
pp
.
7
99
-
804
,
2
005
.
[
67]
A
.
G
r
a
v
e
s
,
e
t
a
l
.
,
“
C
o
nne
c
t
i
o
ni
s
t
T
e
m
po
r
a
l
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n:
L
a
be
l
i
n
g
U
ns
e
g
e
m
e
nt
e
d
S
e
que
nc
e
D
a
t
a
w
i
t
h
R
e
c
ur
r
e
n
t
N
e
r
ua
l
N
e
t
w
o
r
k
s
,
”
i
n
t
he
200
6
I
n
t
e
r
na
t
i
o
nal
C
o
nf
e
r
e
nc
e
on
M
ac
hi
n
e
L
e
ar
ni
ng
,
pp
.
369
-
37
6
,
20
06
.
[
68]
A
.
R
a
df
o
r
d,
e
t
a
l
.
,
“
L
a
ng
ua
g
e
M
o
de
l
s
a
r
e
U
ns
u
pe
r
v
i
s
e
d
M
ul
t
i
t
a
s
k
L
e
a
r
ne
r
s
,
”
2
019
.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
d4m
uc
f
pks
y
w
v
.
c
l
o
udf
r
o
nt
.
ne
t
/
be
t
t
e
r
-
l
a
ng
ua
g
e
-
m
o
de
l
s
/
l
a
ng
u
a
g
e
-
m
o
de
l
s
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4,
2
020
.
[
69]
L
.
L
i
u,
e
t
a
l
.
,
“
D
e
e
p
L
e
a
r
n
i
ng
f
o
r
G
e
ne
r
i
c
O
bj
e
c
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n:
A
S
ur
v
e
y
,
”
2018
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
a
r
x
i
v
.
o
r
g
/
pdf
/
180
9.
0216
5.
p
df
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2020
.
[
70]
Z
.
Z
o
u,
e
t
a
l
.
,
“
O
bj
e
c
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n
i
n
2
0
Y
e
a
r
s
:
A
S
ur
v
e
y
,
”
2019
.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
a
r
x
i
v
.
o
r
g
/
pdf
/
190
5.
0505
5.
p
df
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2020
.
[
71]
K
.
S
i
m
o
ny
a
n
a
nd
A
.
Z
i
s
s
e
r
m
a
n
,
“
V
e
r
y
D
e
e
p
C
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
N
e
t
w
o
r
ks
f
o
r
L
a
r
g
e
-
s
c
a
l
e
I
m
a
g
e
R
e
c
og
ni
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
2015
I
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
C
onf
e
r
e
nc
e
o
n
L
e
ar
ni
ng
R
e
pr
e
s
e
nt
at
i
on
s
,
2
015
.
[
72]
A
.
T
o
r
f
i
,
e
t
a
l
.
,
“
N
a
t
ur
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
A
dv
a
nc
e
m
e
nt
s
b
y
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
:
A
S
ur
v
e
y
,
”
2020
.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
p
s
:
/
/
a
r
x
i
v
.
o
r
g
/
pdf
/
2
003
.
012
00
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2
020
.
[
73]
P
y
T
ha
i
N
L
P
.
“
P
y
T
ha
i
N
L
P
:
T
ha
i
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
i
n
P
y
t
ho
n,
”
2019.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
g
i
t
hub
.
c
o
m
/
P
y
T
ha
i
N
L
P
/
py
t
ha
i
nl
p
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
202
0.
[
74]
M
.
R
a
g
hu
a
nd
E
.
S
c
hm
i
dt
,
“
A
S
ur
v
e
y
o
f
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
f
o
r
S
c
i
e
nt
i
f
i
c
D
i
s
c
o
v
e
r
y
,
”
2020
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
a
r
x
i
v
.
o
r
g
/
pdf
/
200
3.
1175
5.
p
df
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4
,
2020
.
[
75]
T
.
H
o
r
s
uw
a
n,
e
t
a
l
.
,
“
A
C
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
S
t
udy
of
P
r
e
t
r
a
i
ne
d
L
a
ng
ua
g
e
M
o
de
l
s
o
n
T
h
a
i
S
o
c
i
a
l
T
e
xt
C
a
t
e
g
o
r
i
z
a
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
20
20
A
s
i
an
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
I
n
t
e
l
l
i
ge
n
t
I
nf
or
m
a
t
i
on
and
D
a
t
ab
as
e
Sy
s
t
e
m
s
,
pp
.
63
-
75,
2
020
.
[
76]
P
y
T
ha
i
N
L
P
,
“
w
i
s
e
s
i
g
ht
-
s
e
nt
i
m
e
n
t
,
”
2
018
.
[
O
nl
i
ne
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
g
i
t
hu
b.
c
o
m
/
P
y
T
ha
i
N
L
P
/
w
i
s
e
s
i
g
ht
-
s
e
nt
i
m
e
n
t
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4,
2
020
.
[
77]
K
a
g
g
l
e
,
“
W
i
s
e
s
i
g
ht
S
e
nt
i
m
e
n
t
A
na
l
y
s
i
s
,
”
201
8.
[
O
n
l
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
b
l
e
:
ht
t
ps
:
/
/
w
w
w
.
ka
g
g
l
e
.
c
o
m
/
c
/
w
i
s
e
s
i
g
ht
-
s
e
n
t
i
m
e
n
t
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
be
r
4,
2
020
.
[
78]
A
.
R
a
df
o
r
d,
e
t
a
l
.
,
“
I
m
pr
ov
i
ng
L
a
ng
ua
g
e
U
nde
r
s
t
a
ndi
ng
by
G
e
ne
r
a
t
i
v
e
P
r
e
-
T
r
a
i
n
i
ng
,
”
2
018
.
[
O
nl
i
n
e
]
.
A
v
a
i
l
a
bl
e
:
ht
t
ps
:
/
/
s
3
-
us
-
w
e
s
t
-
2
.
a
m
a
z
o
na
w
s
.
c
o
m
/
o
pe
na
i
-
a
s
s
e
t
s
/
r
e
s
e
a
r
c
h
-
c
ov
e
r
s
/
l
a
ng
ua
g
e
-
uns
up
e
r
v
i
s
e
d
/
l
a
ng
ua
g
e
_und
e
r
s
t
a
nd
i
ng
_pa
p
e
r
.
pdf
.
A
c
c
e
s
s
e
d:
O
c
t
o
b
e
r
4,
2
020
.
[
79]
S
.
R
e
n
,
e
t
a
l
.
,
“
F
a
s
t
e
r
R
-
C
N
N
:
T
o
w
a
r
ds
R
e
a
l
-
T
i
m
e
O
b
j
e
c
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n
w
i
t
h
R
e
g
i
o
n
P
r
o
po
s
a
l
N
e
t
w
o
r
k
s
,
”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
t
i
ons
on
P
at
t
e
r
n
A
nal
y
s
i
s
an
d
M
a
c
hi
ne
I
nt
e
l
l
i
ge
nc
e
,
vo
l
.
39,
no
.
6,
p
p.
11
37
-
1149
,
20
17.
do
i
:
10.
1
109
/
T
P
A
M
I
.
2016.
2577
031
.
[
80]
T
-
Y
.
L
i
n,
e
t
a
l
.
,
“
F
e
a
t
ur
e
P
y
r
a
m
i
d
N
e
t
w
o
r
k
s
f
o
r
O
bj
e
c
t
D
e
t
e
c
t
i
o
n,
”
i
n
t
he
2
017
I
E
E
E
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
9
36
-
944
,
2017
.
do
i
:
10
.
110
9/
C
V
P
R
.
201
7.
106
.
[
81]
J
.
R
e
dm
o
n
a
nd
A
.
F
a
r
ha
di
,
“
Y
O
L
O
9000:
B
e
t
t
e
r
,
F
a
s
t
e
r
,
S
t
r
o
ng
e
r
,
”
i
n
t
he
2017
I
E
E
E
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
e
r
V
i
s
i
on
an
d
P
at
t
e
r
n
R
e
c
o
gn
i
t
i
on
,
pp
.
6
517
-
652
5,
20
17
.
do
i
:
10.
1
109
/
C
V
P
R
.
201
7.
690
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.