I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
,
pp.
50
7
~
51
7
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
cs
.v
3
7
.
i
1
.
pp
50
7
-
51
7
507
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
E
le
v
at
in
g
i
n
t
e
ll
ig
e
n
t
v
oi
c
e
a
ss
is
t
an
t
c
h
at
b
ot
s w
ith
n
at
u
r
al
l
an
gu
age
p
r
oc
e
ssi
n
g, an
d
Op
e
n
A
I
t
e
c
h
n
ol
ogi
e
s
Nil
e
s
h
B
.
K
or
ad
e
1
,
M
ah
e
n
d
r
a
B
.
S
al
u
n
k
e
2
,
Am
ol
A.
B
h
os
l
e
3
,
Gayat
r
i
G.
As
alk
a
r
4
,
B
e
c
h
oo
L
al
4
,
P
r
as
h
an
t
B
.
K
u
m
b
h
ar
k
a
r
1
1
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
E
ngi
n
e
e
r
i
ng
,
J
S
P
M
’
s
R
a
ja
r
s
hi
S
ha
hu C
o
ll
e
ge
of
E
ngi
n
e
e
r
in
g, P
un
e
,
I
ndi
a
2
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
E
ngi
n
e
e
r
in
g,
P
C
E
T
’
s
, P
im
p
r
i
C
hi
nc
h
w
a
d C
o
ll
e
g
e
of
E
ngi
n
e
e
r
in
g a
nd R
e
s
e
a
r
c
h, P
un
e
,
I
ndi
a
3
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
S
c
ie
n
c
e
a
nd E
ngi
n
e
e
r
in
g, M
I
T
A
r
t,
D
e
s
ig
n a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
U
ni
ve
r
s
it
y
, P
un
e
, I
ndi
a
4
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mpu
te
r
S
c
ie
n
c
e
a
nd E
ngi
n
e
e
r
in
g, S
h
r
i
J
a
gdi
s
hpr
a
s
a
d J
ha
b
a
r
ma
l
T
ib
r
e
w
a
la
U
ni
ve
r
s
it
y
, R
a
ja
s
th
a
n, I
ndi
a
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
A
pr
3
,
202
4
R
e
vi
s
e
d
S
e
p
10
,
202
4
A
c
c
e
pt
e
d
S
e
p
29
,
202
4
Bu
s
i
n
e
s
s
e
s
c
an
o
ff
e
r
s
u
p
p
o
rt
t
o
c
u
s
t
o
me
rs
o
u
t
s
i
d
e
o
f
u
s
u
al
b
u
s
i
n
e
s
s
h
o
u
rs
an
d
a
c
r
o
s
s
t
i
me
zo
n
e
s
b
y
em
p
l
o
y
i
n
g
ch
at
b
o
t
s
,
w
h
i
ch
c
a
n
p
ro
v
i
d
e
r
o
u
n
d
-
the
-
c
l
o
c
k
s
u
p
p
o
rt
.
Ch
at
b
o
t
s
c
an
re
a
c
t
t
o
u
s
e
r
i
n
q
u
i
ri
e
s
q
u
i
ck
l
y
,
r
e
d
u
c
i
n
g
w
ai
t
t
i
me
s
an
d
i
m
p
ro
v
i
n
g
cu
s
t
o
me
r
s
at
i
s
fac
t
i
o
n
.
I
t
b
eco
me
s
ch
al
l
e
n
g
i
n
g
fo
r
t
h
e
c
h
at
b
o
t
t
o
d
i
ff
e
r
en
t
i
at
e
b
e
t
w
ee
n
t
w
o
q
u
e
ri
e
s
t
h
at
u
s
e
rs
p
o
s
e
t
h
at
c
arr
y
t
h
e
s
am
e
me
a
n
i
n
g
,
m
ak
i
n
g
i
t
h
ar
d
e
r
fo
r
i
t
t
o
u
n
d
e
rs
t
an
d
an
d
re
a
c
t
ap
p
ro
p
ri
at
e
l
y
.
T
h
e
ai
m
o
f
t
h
i
s
r
e
s
e
ar
ch
i
s
t
o
d
ev
e
l
o
p
a
c
h
at
b
o
t
c
ap
ab
l
e
o
f
u
n
d
e
rs
t
an
d
i
n
g
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
me
a
n
i
n
g
o
f
q
u
e
s
t
i
o
n
s
as
w
el
l
as
r
ec
o
g
n
i
z
i
n
g
v
ari
o
u
s
s
p
eec
h
p
at
t
e
rn
s
,
accen
t
s
,
an
d
d
i
al
ec
t
s
t
o
p
ro
v
i
d
e
a
cc
u
rat
e
r
e
s
p
o
n
s
e
s
.
I
n
t
h
i
s
r
e
s
e
ar
ch
,
w
e
h
av
e
i
m
p
l
emen
t
ed
a
v
o
i
ce
-
e
n
ab
l
ed
c
h
at
b
o
t
s
y
s
t
em
w
h
e
r
e
u
s
e
rs
c
an
v
e
rb
al
l
y
p
o
s
e
q
u
e
s
t
i
o
n
s
,
a
n
d
t
h
e
c
h
at
b
o
t
p
ro
v
i
d
e
s
r
e
s
p
o
n
s
e
s
t
h
ro
u
g
h
v
o
i
ce
as
s
i
s
t
an
ce
.
T
h
e
ar
ch
i
t
ec
t
u
r
e
i
n
co
rp
o
rat
e
s
s
ev
e
ral
k
ey
c
o
m
p
o
n
e
n
t
s
:
a
q
u
e
s
t
i
o
n
-
a
n
s
w
e
r
d
at
ab
as
e
,
O
p
en
A
I
em
b
ed
d
i
n
g
f
o
r
s
eman
t
i
c
r
e
p
re
s
e
n
t
at
i
o
n
,
an
d
O
p
e
n
A
I
t
e
x
t
-
to
-
s
p
e
e
ch
(
TTS
)
a
n
d
s
p
ee
ch
-
to
-
t
e
x
t
(
S
T
T
)
fo
r
au
d
i
o
-
to
-
t
e
x
t
a
n
d
t
e
x
t
-
to
-
au
d
i
o
co
n
v
e
rs
i
o
n
,
r
e
s
p
ec
t
i
v
e
l
y
.
Sp
eci
fi
c
a
l
l
y
,
O
p
e
n
A
I
em
b
ed
d
i
n
g
i
s
u
t
i
l
i
z
ed
t
o
en
c
o
d
e
q
u
e
s
t
i
o
n
s
a
n
d
r
e
s
p
o
n
s
e
s
i
n
t
o
v
ec
t
o
r
r
e
p
re
s
e
n
t
at
i
o
n
s
,
e
n
ab
l
i
n
g
e
ffi
ci
e
n
t
s
i
m
i
l
ari
t
y
c
al
cu
l
at
i
o
n
s
.
A
d
d
i
t
i
o
n
a
l
l
y
,
e
x
t
reme
g
rad
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
(
X
G
Bo
o
s
t
)
i
s
t
rai
n
ed
o
n
O
p
e
n
A
I
em
b
ed
d
i
n
g
s
t
o
i
d
en
t
i
f
y
s
i
mi
l
ari
t
i
e
s
b
e
t
w
een
u
s
e
r
q
u
e
r
i
e
s
an
d
q
u
e
s
t
i
o
n
s
w
i
t
h
i
n
t
h
e
d
at
as
e
t
.
T
h
i
s
framew
o
rk
al
l
o
w
s
f
o
r
s
e
a
m
l
e
s
s
i
n
t
e
ra
c
t
i
o
n
b
e
t
w
een
u
s
e
rs
an
d
t
h
e
ch
at
b
o
t
,
l
ev
e
rag
i
n
g
s
t
at
e
-
of
-
the
-
art
t
ech
n
o
l
o
g
i
e
s
i
n
n
at
u
ra
l
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
(N
L
P)
a
n
d
s
p
eec
h
r
eco
g
n
i
t
i
o
n
.
T
h
e
o
u
t
c
o
me
d
em
o
n
s
t
rat
e
s
t
h
at
t
h
e
X
G
Bo
o
s
t
mo
d
e
l
d
el
i
v
e
rs
e
x
ce
l
l
e
n
t
o
u
t
c
o
me
s
w
h
e
n
i
t
i
s
t
rai
n
e
d
o
n
O
p
e
n
A
I
em
b
e
d
d
i
n
g
an
d
t
u
n
ed
w
i
t
h
t
h
e
p
art
i
cl
e
s
w
ar
m
o
p
t
i
mi
z
e
r
(PSO
)
.
T
h
e
O
p
e
n
A
I
-
g
en
e
rat
ed
em
b
ed
d
i
n
g
h
as
g
o
o
d
p
o
t
en
t
i
al
fo
r
c
ap
t
u
ri
n
g
s
e
n
t
e
n
ce
s
i
mi
l
ari
t
y
an
d
p
ro
v
i
d
e
s
e
x
cel
l
en
t
i
n
fo
r
m
at
i
o
n
f
o
r
mo
d
el
s
t
rai
n
e
d
o
n
i
t
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
ha
t
b
ot
s
E
m
be
dd
i
ng
Ope
nA
I
P
a
r
t
i
c
l
e
s
wa
r
m
o
pt
i
mi
z
e
r
S
pe
e
c
h
t
o
t
e
x
t
T
e
x
t
to
s
pe
e
c
h
XG
B
o
o
s
t
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
N
i
l
e
s
h
B
.
K
o
r
a
de
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g,
J
S
P
M
’
s
R
a
jar
s
hi
S
h
a
h
u
C
o
l
l
e
ge
o
f
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng
T
a
t
h
a
wa
de
,
P
un
e
,
M
a
h
a
r
a
s
h
t
r
a
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
nil
e
s
h
.
ko
r
a
de
.
m
l
@g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
C
ha
t
b
ot
s
c
a
n
s
a
v
e
c
o
ns
u
m
e
r
s
t
i
m
e
a
n
d
e
f
f
o
r
t
by
in
s
t
a
n
t
l
y
r
e
s
po
n
d
i
ng
t
o
f
r
e
que
n
t
l
y
a
s
ke
d
que
s
t
i
o
ns
o
n
g
oo
ds
,
s
e
r
vi
c
e
s
,
r
e
gul
a
t
i
o
ns
,
a
n
d
m
o
r
e
.
C
h
a
t
b
ot
s
h
a
v
e
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
y
t
o
pr
o
vi
de
c
o
m
pr
e
he
n
s
i
v
e
de
t
a
i
l
s
r
e
ga
r
d
i
n
g
pr
o
duc
t
s
or
s
e
r
vi
c
e
s
,
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
f
e
a
t
u
r
e
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
,
pr
i
c
i
ng,
a
n
d
a
va
i
l
a
bil
i
t
y
[
1]
.
T
hi
s
a
i
d
s
c
us
t
o
m
e
r
s
i
n
m
a
k
i
ng
we
ll
-
i
nf
o
r
m
e
d
de
c
i
s
i
o
n
s
w
h
e
n
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
a
pur
c
h
a
s
e
.
C
ha
t
b
ot
s
a
r
e
a
bl
e
to
i
n
t
e
r
a
c
t
wi
t
h
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
50
7
-
51
7
508
c
o
n
s
u
m
e
r
s
i
n
t
h
e
l
a
n
gu
a
ge
o
f
t
h
e
i
r
c
h
o
i
c
e
,
e
l
im
i
na
t
i
n
g
l
i
ngu
i
s
t
i
c
o
b
s
t
a
c
l
e
s
a
n
d
e
n
s
ur
i
ng
a
c
c
e
s
s
ibi
li
t
y
f
o
r
c
o
n
s
u
m
e
r
s
w
i
t
h
v
a
r
y
i
ng
li
ngu
i
s
t
i
c
b
a
c
kgr
o
un
ds
.
C
h
a
t
b
o
t
s
h
a
ve
be
e
n
c
r
uc
i
a
l
i
n
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
b
us
i
ne
s
s
pr
o
c
e
dur
e
s
,
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
w
i
t
h
c
li
e
n
t
s
,
a
n
d
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
[
2]
.
C
h
a
t
b
ot
s
m
a
y
s
a
v
e
b
u
y
e
r
s
t
i
m
e
a
n
d
e
f
f
o
r
t
by
i
ns
t
a
n
t
l
y
r
e
s
po
n
d
i
ng
to
t
h
e
i
r
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
que
s
t
i
o
n
s
o
n
goo
ds
,
s
e
r
vi
c
e
s
,
n
o
r
m
s
,
a
n
d
m
o
r
e
.
C
h
a
t
b
o
t
s
c
a
n
pr
o
vi
de
qu
i
c
k
a
dvi
c
e
o
n
f
i
r
s
t
-
a
i
d
pr
a
c
t
i
c
e
s
f
o
r
c
omm
o
n
i
nj
ur
i
e
s
a
n
d
m
e
d
i
c
a
l
c
r
i
s
e
s
.
T
h
e
y
c
a
n
o
f
f
e
r
pr
e
c
i
s
e
gu
i
da
n
c
e
o
n
h
o
w
to
h
a
n
d
l
e
s
i
t
ua
t
i
o
ns
l
i
ke
b
ur
ns
,
c
u
t
s
,
f
r
a
c
t
ur
e
s
,
a
n
d
c
a
r
di
a
c
a
r
r
e
s
t
.
C
o
m
pa
r
e
d
to
s
t
a
f
f
m
e
m
be
r
s
,
c
h
a
t
b
o
t
s
a
r
e
e
x
t
r
e
m
e
ly
f
l
e
xi
b
l
e
s
i
nc
e
t
h
e
y
c
a
n
m
a
n
a
ge
m
u
l
t
i
p
l
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
ns
c
o
n
c
ur
r
e
n
t
l
y
.
T
hi
s
a
ll
o
ws
t
he
m
t
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
h
a
n
d
l
e
m
a
s
s
i
ve
n
u
m
be
r
s
o
f
r
e
que
s
t
s
.
Us
e
r
s
c
a
n
c
o
nn
e
c
t
w
i
t
h
c
h
a
t
b
o
ts
i
n
t
h
e
i
r
pr
e
f
e
r
r
e
d
l
a
n
gu
a
ge
b
e
c
a
us
e
t
h
e
y
c
a
n
c
o
n
ve
r
s
e
i
n
v
a
r
i
o
us
to
n
gue
s
.
T
hi
s
r
e
duc
e
s
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
pr
o
f
e
s
s
i
o
n
a
ls
wh
o
a
r
e
pr
o
f
i
c
i
e
n
t
i
n
a
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
a
n
gua
ge
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
s
a
c
c
e
s
s
i
bil
i
t
y
a
n
d
us
e
r
s
a
t
i
s
f
a
c
t
i
o
n
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
f
o
r
c
o
m
pa
ni
e
s
w
i
t
h
i
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
[
3]
,
[
4
]
.
T
h
r
e
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
o
b
s
t
a
c
l
e
s
l
i
e
a
h
e
a
d
wh
e
n
de
ve
l
o
p
i
n
g
a
v
o
i
c
e
a
s
s
i
s
t
a
n
t
c
h
a
t
b
ot
.
A
c
c
ur
a
t
e
t
e
x
t
t
r
a
n
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
s
po
ke
n
wo
r
ds
i
s
n
e
c
e
s
s
a
r
y
f
o
r
vo
i
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
Vo
i
c
e
-
to
-
t
e
x
t
c
o
n
v
e
r
s
i
o
n
i
s
a
f
f
e
c
t
e
d
by
f
a
c
t
or
s
s
uc
h
a
s
s
pe
e
c
h
pa
t
t
e
r
n
s
,
a
c
c
e
n
t
s
,
a
n
d
d
i
a
l
e
c
t
s
,
a
s
we
l
l
a
s
l
o
w
a
ud
i
o
qua
l
i
t
y
a
n
d
b
a
c
kgr
o
un
d
n
o
i
s
e
[
5]
,
[
6]
.
A
n
s
w
e
r
i
n
g
us
e
r
i
n
qu
i
r
ies
t
h
a
t
a
r
e
s
e
m
a
n
t
i
c
a
ll
y
s
im
il
a
r
to
t
h
o
s
e
t
h
a
t
a
r
e
a
l
r
e
a
d
y
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
b
ut
a
s
ke
d
i
n
a
d
i
f
f
e
r
e
n
t
wa
y
c
a
n
b
e
o
n
e
o
f
t
h
e
bi
gge
s
t
h
ur
dl
e
s
i
n
b
u
il
d
i
ng
a
c
h
a
t
b
o
t.
I
f
n
o
t
h
a
n
d
l
e
d
pr
o
pe
r
l
y
,
t
hi
s
pr
o
bl
e
m
m
a
y
r
e
s
u
l
t
i
n
mi
s
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
s
a
n
d
i
na
c
c
ur
a
t
e
a
ns
we
r
s
[
7]
.
I
t
c
a
n
be
c
h
a
ll
e
n
g
i
ng
to
b
u
il
d
a
c
h
a
t
b
o
t
t
h
a
t
c
a
n
a
ns
we
r
c
l
e
a
r
l
y
a
n
d
n
a
t
ur
a
l
ly
t
o
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
a
ud
i
e
n
c
e
s
w
h
e
n
i
t
c
o
m
e
s
t
o
t
e
x
t
-
to
-
s
pe
e
c
h
(
T
T
S
)
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
f
o
r
a
c
c
e
n
t
s
a
n
d
s
pe
e
c
h
pa
tt
e
r
n
s
,
s
uc
h
a
s
t
h
o
s
e
s
e
e
n
i
n
US
a
n
d
I
n
d
i
a
n
E
n
g
l
i
s
h
.
T
h
e
r
e
a
r
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
i
n
wo
r
d
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
I
n
d
i
a
n
a
n
d
US
E
n
g
li
s
h
.
T
o
a
s
s
ur
e
c
o
r
r
e
c
t
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
f
o
r
e
v
e
r
y
a
ud
i
e
n
c
e
,
t
h
e
T
T
S
s
y
s
t
e
m
n
e
e
d
s
to
t
a
ke
t
h
e
s
e
d
i
s
t
i
n
c
t
i
o
n
s
i
n
t
o
c
o
n
s
i
de
r
a
t
i
o
n
.
F
i
n
d
i
ng
t
w
o
s
t
a
t
e
m
e
n
t
s
wi
t
h
t
h
e
s
a
m
e
m
e
a
ni
ng
a
n
d
r
e
s
po
n
s
e
i
s
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
c
h
a
ll
e
n
ge
i
n
de
v
e
l
o
p
i
ng
a
v
o
i
c
e
a
s
s
i
s
t
a
n
t
s
y
s
t
e
m
.
Que
r
i
e
s
l
i
k
e
“
De
s
c
r
i
be
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
f
o
r
r
e
gi
s
t
e
r
i
n
g
a
n
a
c
c
o
un
t
w
i
t
h
a
b
a
n
k
”
a
n
d
“
E
x
p
l
a
i
n
t
h
e
s
t
e
ps
i
nv
o
l
v
e
d
i
n
o
pe
ni
n
g
a
b
a
n
k
a
c
c
o
un
t
”
c
a
n
be
po
s
e
d
i
n
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
wa
y
s
by
t
h
e
us
e
r
,
a
n
d
b
o
t
h
h
a
ve
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
ti
o
n
s
a
n
d
r
e
p
l
i
e
s
.
S
uc
h
s
e
m
a
n
t
i
c
r
e
l
e
v
a
n
c
e
n
e
e
d
s
to
b
e
r
e
c
o
g
ni
z
e
d
by
t
h
e
a
s
s
i
s
t
a
nc
e
s
y
s
t
e
m
[
8]
.
T
h
e
pur
po
s
e
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
s
t
o
c
r
e
a
t
e
a
c
h
a
t
bot
t
h
a
t
c
a
n
c
o
m
pr
e
h
e
n
d
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
o
f
que
s
t
i
o
ns
e
ve
n
wh
e
n
t
h
e
y
us
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
wor
ds
,
a
s
we
l
l
a
s
i
de
n
t
i
f
y
v
a
r
i
o
us
s
pe
e
c
h
pa
tt
e
r
n
s
,
a
c
c
e
n
t
s
,
a
n
d
d
i
a
l
e
c
t
s
,
to
de
l
i
ve
r
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
p
o
n
s
e
s
.
P
r
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
m
o
s
t
l
y
f
o
c
us
e
d
o
n
a
n
s
we
r
i
ng
que
s
t
i
o
n
s
t
h
a
t
c
o
ul
d
b
e
s
u
c
c
e
s
s
f
u
l
ly
m
a
pp
e
d.
W
e
h
a
ve
ga
t
h
e
r
e
d
c
o
m
m
o
n
i
nqu
i
r
i
e
s
a
n
d
t
h
e
i
r
a
ns
we
r
s
f
r
o
m
a
va
r
i
e
t
y
o
f
s
o
ur
c
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
f
i
r
s
t
a
i
d
pr
o
c
e
dur
e
s
,
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
a
n
d
ge
o
gr
a
phi
c
a
l
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
Ay
ur
v
e
d
i
c
h
o
m
e
r
e
m
e
d
i
e
s
,
l
a
w
s
,
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
c
o
nc
e
pt
s
a
n
d
f
o
r
m
u
l
a
s
,
r
e
c
i
pe
s
f
o
r
I
n
d
i
a
n
f
o
o
d.
W
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
t
h
e
da
t
a
t
h
a
t
h
a
d
b
e
e
n
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
n
d
c
r
e
a
t
e
d
a
f
e
w
n
e
w
f
e
a
t
ur
e
s
b
a
s
e
d
o
n
t
e
x
t
ua
l
pr
o
pe
r
t
i
e
s
.
Af
t
e
r
e
xa
m
i
n
i
ng
s
e
v
e
r
a
l
e
mb
e
dd
i
ng
s
a
n
d
t
r
a
i
ni
ng
m
o
de
l
s
t
o
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
a
n
d
e
qu
i
va
l
e
nc
y
o
f
b
o
t
h
po
s
e
d
a
n
d
da
t
a
s
e
t
que
s
t
i
o
ns
,
we
h
a
v
e
de
c
i
d
e
d
t
o
us
e
e
x
t
r
e
m
e
gr
a
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
(
X
g
b
o
o
s
t
)
a
n
d
Ope
nA
I
e
m
b
e
dd
i
ng
s
.
T
h
e
us
e
r
a
s
ks
que
r
i
e
s
a
n
d
r
e
c
e
i
ve
s
a
v
e
r
b
a
l
r
e
s
po
ns
e
.
Ope
nA
I
W
hi
s
p
e
r
i
s
us
e
d
f
o
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
i
ng
v
o
i
c
e
to
t
e
x
t
,
a
n
d
T
or
to
i
s
e
T
T
S
i
s
us
e
d
to
t
r
a
n
s
l
a
t
e
t
e
x
t
to
s
pe
e
c
h
.
T
h
e
f
i
nd
i
ng
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
Ope
nA
I
-
pr
o
vi
de
d
e
m
b
e
dd
i
ng
p
l
a
c
e
s
v
e
c
t
o
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
o
f
que
s
t
i
o
ns
w
i
t
h
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
c
l
o
s
e
to
e
a
c
h
ot
h
e
r
,
m
a
k
i
ng
i
t
e
a
s
y
f
o
r
t
h
e
m
o
de
l
t
o
r
e
c
o
gni
z
e
t
h
e
m
.
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
XG
B
oo
s
t,
tr
a
i
ne
d
us
i
ng
Ope
nA
I
e
m
be
dd
i
n
gs
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
e
d
w
i
t
h
P
S
O,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
s
t
h
e
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
o
f
que
s
t
i
o
ns
e
v
e
n
whe
n
di
f
f
e
r
e
n
t
w
o
r
ds
a
r
e
us
e
d
a
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
t
e
c
h
ni
que
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
Ope
nA
I
’
s
T
T
S
a
n
d
S
T
T
s
y
s
t
e
m
s
c
a
n
r
e
c
o
gni
z
e
v
a
r
i
o
us
s
pe
e
c
h
pa
tt
e
r
n
s
,
a
c
c
e
n
t
s
,
a
n
d
d
i
a
l
e
c
t
s
to
ge
n
e
r
a
t
e
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
s
f
o
r
us
e
r
s
.
2.
L
I
T
E
RA
T
UR
E
S
UR
VE
Y
P
e
o
pl
e
f
i
nd
i
t
d
i
f
f
i
c
u
l
t
to
t
a
ke
s
e
r
i
o
us
l
y
t
h
e
i
r
h
e
a
l
t
h
b
e
c
a
us
e
o
f
t
h
e
i
r
he
c
t
i
c
s
c
he
du
l
e
s
,
w
hi
c
h
r
e
s
u
l
t
s
i
n
f
a
t
a
l
d
i
s
e
a
s
e
s
whi
c
h
c
a
n
h
a
r
m
pe
o
p
l
e
.
An
A
I
-
po
we
r
e
d
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
c
ha
t
b
ot
s
y
s
t
e
m
de
s
ign
e
d
by
J
e
ga
de
e
s
a
n
e
t
al
.
[
9]
c
a
n
r
e
c
o
gni
z
e
d
i
s
e
a
s
e
s
a
n
d
o
f
f
e
r
b
a
s
i
c
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
b
o
ut
t
h
e
m
.
T
h
e
c
h
a
t
b
ot
pr
o
vi
de
s
y
o
u
w
i
t
h
Ay
ur
v
e
d
i
c
a
n
d
h
o
m
o
e
o
pa
t
hi
c
r
e
m
e
d
ies
f
o
r
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
h
e
a
l
t
h
i
s
s
ue
s
i
n
a
dd
i
t
i
o
n
to
m
e
d
i
c
a
l
pr
e
s
c
r
i
pt
i
o
n
s
a
n
d
m
e
d
i
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
t
h
o
s
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
.
F
o
r
e
v
e
r
y
i
n
qu
i
r
y
,
t
h
e
b
o
t
i
s
t
r
a
i
n
e
d
to
e
v
a
l
ua
t
e
a
l
l
po
s
s
i
bl
e
a
n
s
w
e
r
s
,
s
e
l
e
c
t
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
e
v
a
n
t
o
n
e
s
,
a
n
d
t
h
e
n
de
l
i
ve
r
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
t
o
t
h
e
us
e
r
.
T
h
e
s
t
ud
y
a
i
m
s
t
o
m
a
ke
us
e
o
f
a
da
t
a
b
a
s
e
o
f
we
ll
-
o
r
ga
ni
z
e
d
r
e
s
po
n
s
e
s
a
n
d
a
r
e
t
r
i
e
v
a
l
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
t
h
a
t
i
s
b
a
s
e
d
o
n
di
r
e
c
t
e
d
f
l
o
w
t
h
e
o
r
y
o
r
g
r
a
ph
t
h
e
o
r
y
.
Us
i
n
g
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
NL
P
)
,
t
h
e
c
h
a
t
b
o
t
un
de
r
s
t
a
n
ds
h
u
m
a
n
i
n
put
a
n
d
us
e
s
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
to
p
r
o
vi
de
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
s
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
a
ppr
o
a
c
h
a
c
hi
e
v
e
s
a
n
a
pp
r
o
xi
m
a
t
e
82%
s
uc
c
e
s
s
r
a
t
e
.
P
r
a
y
i
t
n
o
e
t
al
.
[
10]
p
r
e
s
e
n
t
e
d
a
c
h
a
t
b
o
t
t
h
a
t
u
s
e
s
NL
P
t
o
de
l
i
ve
r
h
e
a
l
t
h
-
r
e
l
a
t
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
a
s
ks
,
i
nc
l
ud
i
n
g
l
o
we
r
c
a
s
e
,
punc
t
ua
t
i
o
n
r
e
m
o
v
a
l
,
a
n
d
s
t
o
pw
o
r
d
r
e
m
o
v
a
l
,
we
r
e
ha
n
d
l
e
d
by
t
h
e
NL
P
.
W
he
n
do
c
um
e
n
t
s
a
r
e
e
m
b
e
dd
e
d,
a
v
e
c
to
r
p
r
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
a
m
e
do
c
um
e
n
t
wi
t
h
a
c
l
o
s
e
r
v
e
c
t
o
r
i
s
pr
o
duc
e
d.
T
h
e
d
ot
pr
o
duc
t
o
f
t
h
e
v
e
c
to
r
s
di
vi
de
d
by
t
h
e
pr
o
duc
t
o
f
t
h
e
i
r
l
e
n
gt
hs
i
s
c
o
s
i
ne
s
im
i
l
a
r
i
t
y
,
whi
c
h
i
s
t
h
e
c
o
s
i
n
e
o
f
t
h
e
a
n
g
l
e
b
e
t
we
e
n
t
h
e
v
e
c
t
o
r
s
.
T
h
e
s
t
udy
r
e
t
ur
n
s
t
h
e
r
e
s
po
n
s
e
w
i
t
h
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
d
e
gr
e
e
o
f
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
lev
ati
ng
int
e
ll
igent
v
oice
as
s
is
tant
c
hatbot
s
w
i
th
natur
al
…
(
N
il
e
s
h
B
.
K
or
ade
)
509
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
be
t
we
e
n
t
h
e
us
e
r
’
s
que
s
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
a
n
s
we
r
f
o
un
d
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
us
i
n
g
c
o
s
i
n
e
s
im
il
a
r
it
y
.
T
h
e
o
u
t
c
o
m
e
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
us
e
r
’
s
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
we
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
e
v
a
l
ua
t
e
d
by
t
h
e
m
e
d
i
c
a
l
c
ha
t
b
ot,
wi
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
o
f
a
b
o
ut
87%
.
I
n
o
r
de
r
to
o
f
f
e
r
a
n
a
l
t
e
r
na
t
i
ve
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
t
o
th
e
c
o
nv
e
n
t
i
o
n
a
l
wa
y
s
o
f
c
o
n
duc
t
i
n
g
h
e
a
l
t
hc
a
r
e
i
n
t
e
r
vi
e
ws
,
ga
t
h
e
r
i
n
g
s
ym
pt
o
m
s
,
a
n
d
m
a
k
i
ng
d
iagn
o
s
e
s
,
Va
s
il
e
i
o
u
a
n
d
M
a
g
l
o
g
i
a
nni
s
[
11]
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
a
h
e
a
l
t
h
b
o
t
.
T
h
e
pl
a
t
f
o
r
m
c
a
n
a
n
a
ly
z
e
a
n
d
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
f
r
e
e
t
e
x
t
a
n
d
v
o
i
c
e
i
n
put
da
t
a
i
n
t
o
s
y
m
pt
o
m
s
us
i
ng
NL
P
a
n
d
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
,
s
uc
h
a
s
Go
og
l
e
’
s
D
i
a
l
o
g
F
l
o
w.
I
n
o
r
de
r
to
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
po
s
s
i
bil
i
t
y
t
h
a
t
a
pa
t
i
e
n
t
wo
ul
d
h
a
v
e
a
c
e
r
t
a
i
n
d
i
s
o
r
de
r
a
n
d
t
o
r
e
c
e
i
v
e
a
l
e
r
t
s
i
n
t
h
e
e
v
e
n
t
o
f
a
c
o
n
d
i
t
i
o
n
,
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
e
d
da
t
a
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
i
n
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
(
ML
)
t
r
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
o
f
t
h
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
(
AI
)
m
o
de
l
s
.
On
e
o
f
t
h
e
t
w
o
t
r
a
i
n
e
d
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
m
o
de
l
s
i
s
us
e
d
to
pr
e
d
i
c
t
h
e
a
r
t
di
s
o
r
de
r
s
,
whi
l
e
t
h
e
ot
h
e
r
i
s
us
e
d
to
pr
e
di
c
t
C
OV
I
D
-
19
di
s
e
a
s
e
.
T
h
e
m
o
de
l
h
a
s
b
e
e
n
t
r
a
i
ne
d
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
W
o
r
l
d
He
a
l
t
h
Or
ga
ni
z
a
t
i
o
n
a
n
d
C
l
e
ve
l
a
n
d
He
a
r
t
da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
UC
I
,
y
i
e
l
d
i
ng
98.
3%
a
n
d
82%
a
c
c
ur
a
c
y
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
i
v
e
o
f
Z
h
o
u
e
t
al
.
[
12
]
i
s
to
i
nve
s
t
i
g
a
t
e
wh
e
t
h
e
r
i
t
i
s
f
e
a
s
i
b
l
e
t
o
us
e
a
n
a
r
t
i
f
i
c
i
a
ll
y
i
n
t
e
ll
i
ge
n
t
c
h
a
t
b
ot
to
pr
o
m
o
t
e
C
OV
I
D
-
19
v
a
c
c
i
na
t
i
o
n
s
i
n
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
s
e
t
t
i
n
gs
.
Dur
i
n
g
t
h
e
s
pa
n
o
f
a
y
e
a
r
,
f
r
o
m
2021
to
2022
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
t
h
e
s
y
s
t
e
m
i
n
t
h
e
U
ni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
a
n
d
r
e
c
or
de
d
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
us
e
r
s
,
t
h
e
s
ubj
e
c
t
s
t
h
a
t
we
r
e
di
s
c
u
s
s
e
d,
a
n
d
da
t
a
r
e
ga
r
di
n
g
t
h
e
c
o
r
r
e
c
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
pl
a
t
f
o
r
m
’
s
r
e
pl
i
e
s
to
us
e
r
de
s
i
r
e
s
.
NL
P
c
o
n
tr
i
b
ut
e
s
to
a
n
a
l
y
z
i
ng
a
n
d
un
d
e
r
s
t
a
n
d
i
ng
us
e
r
i
n
put
m
e
s
s
a
ge
s
,
a
n
d
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
i
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
to
r
e
a
c
t
to
us
e
r
r
e
que
s
t
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
ws
t
h
a
t
wh
e
n
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
C
OV
I
D
-
r
e
l
a
t
e
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
l
i
ke
t
h
a
t
r
e
ga
r
di
n
g
t
h
e
De
l
t
a
va
r
i
a
n
t
,
a
ppe
a
r
e
d,
a
c
c
ur
a
c
y
dr
o
ppe
d.
T
h
e
s
y
s
t
e
m
’
s
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
i
n
m
a
t
c
hi
ng
r
e
s
po
n
s
e
s
to
us
e
r
que
r
i
e
s
r
a
n
ge
d
f
r
o
m
54%
to
91
.
1%
.
A
r
u
l
e
-
b
a
s
e
d
c
h
a
t
b
o
t
wa
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
R
a
t
h
e
t
al.
[
13]
to
o
f
f
e
r
a
b
r
i
e
f
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
a
pe
r
s
o
n
’
s
m
e
n
t
a
l
s
t
a
t
e
.
Us
i
n
g
Go
o
gl
e
F
o
r
m
s
,
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
g
a
t
h
e
r
e
d
a
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ni
ng
que
r
i
e
s
a
n
d
r
e
s
po
ns
e
s
f
r
o
m
a
w
i
de
r
a
n
ge
o
f
pa
r
t
i
c
i
pa
n
t
s
.
NL
P
i
s
us
e
d
f
o
r
pr
e
l
im
i
na
r
y
pr
o
c
e
s
s
i
ng
o
f
t
h
e
ga
t
h
e
r
e
d
da
t
a
s
e
t
,
i
n
c
l
ud
i
ng
to
ke
ni
z
a
t
i
o
n
,
s
t
e
m
mi
ng,
l
o
we
r
c
a
s
i
ng,
punc
t
ua
t
i
o
n
r
e
m
o
v
a
l
,
a
n
d
mi
s
s
i
ng
v
a
l
ue
e
li
mi
na
t
i
o
n
.
T
h
e
t
e
xt
da
t
a
i
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
d
i
n
t
o
a
v
e
c
t
or
wi
t
h
a
ve
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
li
ke
t
e
r
m
f
r
e
que
nc
y
-
i
nve
r
s
e
do
c
u
m
e
n
t
f
r
e
que
nc
y
(
T
F
-
I
DF
)
.
W
i
t
h
t
h
e
gu
i
da
n
c
e
o
f
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
a
n
d
e
s
t
a
bli
s
h
e
d
r
u
l
e
s
,
t
h
e
s
e
c
ha
t
b
ot
s
l
e
a
d
us
e
r
s
to
wa
r
ds
s
pe
c
i
f
i
c
b
e
h
a
vi
o
r
s
.
El
-
A
z
ha
r
i
e
t
al.
[
14
]
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d
a
n
i
n
c
l
us
i
ve
c
h
a
t
b
ot
t
h
a
t
c
a
n
de
a
l
w
i
t
h
s
pe
e
c
h
a
n
d
t
e
x
t
m
e
s
s
a
ge
s
f
o
r
l
e
a
r
n
e
r
s
w
i
t
h
d
i
s
a
bil
i
t
i
e
s
by
u
s
i
ng
s
m
a
r
t
l
e
a
r
ni
ng
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
A
I
c
h
a
t
b
o
t
s
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
e
n
a
t
u
r
a
l
lan
gua
g
e
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
(
N
L
U
)
to
i
n
t
e
r
pr
e
t
us
e
r
r
e
que
s
ts
a
n
d
n
a
t
ur
a
l
l
a
ngua
ge
ge
n
e
r
a
t
i
o
n
(
NL
G
)
t
o
pr
o
duc
e
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
r
e
s
p
o
n
s
e
s
t
h
a
t
o
f
f
e
r
a
c
c
ur
a
t
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
m
e
t
h
o
d
a
uto
m
a
t
i
c
a
ll
y
ga
t
h
e
r
s
pa
i
r
s
o
f
que
s
t
i
o
ns
a
n
d
a
ns
we
r
s
f
r
o
m
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
d
i
s
c
u
s
s
i
o
n
f
o
r
u
m
s
a
n
d
l
e
a
r
ni
ng
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
C
o
ur
s
e
r
a
,
Gur
u99,
I
n
t
e
r
vi
e
w
B
i
t
,
S
i
m
p
li
l
e
a
r
n
,
E
dur
e
ka
,
a
n
d
P
r
o
j
e
c
t
P
r
o
.
T
h
e
s
t
ud
y
t
e
s
t
s
f
o
ur
po
pul
a
r
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
f
o
r
t
ur
ni
n
g
a
s
e
n
t
e
n
c
e
i
n
t
o
a
v
e
c
to
r
:
W
o
r
d2Ve
c
,
T
F
-
I
DF
,
Gl
o
Ve
,
a
n
d
F
a
s
t
T
e
x
t
.
Ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
NN
s
)
a
r
e
us
e
d
i
n
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
de
s
i
g
n
f
o
r
t
w
o
pr
i
m
a
r
y
r
e
a
s
o
n
s
:
f
i
r
s
t
,
t
h
e
y
r
e
qu
i
r
e
l
e
s
s
f
o
r
m
a
l
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
t
r
a
i
ni
ng,
a
n
d
s
e
c
o
n
d,
t
h
e
y
h
a
v
e
a
hi
g
h
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
i
d
e
n
t
i
f
y
i
n
t
r
i
c
a
t
e
n
o
nli
ne
a
r
a
s
s
o
c
i
a
t
i
o
ns
a
m
o
n
g
d
e
pe
n
d
e
n
t
a
n
d
i
n
d
e
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
A
c
c
o
r
di
n
g
t
o
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
,
F
a
s
t
t
e
x
t
s
uc
c
e
s
s
f
u
ll
y
c
l
a
s
s
if
i
e
s
70%
o
f
n
o
n
-
W
H
que
s
t
i
o
ns
,
whil
e
t
e
r
m
f
r
e
que
nc
y
-
i
nve
r
s
e
do
c
u
m
e
n
t
f
r
e
que
nc
y
(
TF
-
I
DF
)
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
c
l
a
s
s
i
f
i
e
s
90%
o
f
W
H
que
s
t
i
o
ns
.
Us
i
n
g
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
,
An
wa
r
e
t
al.
[
15]
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
a
n
N
L
P
-
b
a
s
e
d
c
h
a
t
b
o
t
f
o
r
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
e
r
vi
c
e
s
t
h
a
t
o
f
f
e
r
s
s
t
ude
n
t
s
a
n
d
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
c
o
m
pr
e
he
n
s
i
ve
a
s
s
i
s
t
a
n
c
e
.
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
c
h
a
t
b
o
t
o
f
f
e
r
s
pr
e
c
i
s
e
a
n
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
v
e
uni
ve
r
s
i
t
y
r
e
c
o
mm
e
n
da
t
i
o
n
s
,
que
s
t
i
o
n
-
a
ns
we
r
i
ng
(
QA
)
,
a
n
d
j
o
b
s
e
a
r
c
h
s
e
r
vi
c
e
s
by
im
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
l
y
s
i
s
a
n
d
s
a
r
c
a
s
m
de
t
e
c
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
.
Us
i
n
g
t
h
e
S
t
a
nf
o
r
d
S
e
n
t
i
m
e
n
t
T
r
e
e
b
a
n
k
da
t
a
s
e
t
,
t
h
e
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
R
o
B
E
R
T
a
m
o
de
l
h
a
s
b
e
e
n
e
nha
n
c
e
d
f
o
r
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
.
O
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
,
t
h
e
R
o
B
E
R
T
a
m
o
de
l
e
xc
e
e
de
d
s
e
ve
r
a
l
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
bi
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
e
nc
o
de
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
f
r
o
m
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
s
(
B
E
R
T
)
a
n
d
XL
Ne
t
,
wi
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
r
a
t
e
o
f
93.
8%
.
T
h
e
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
b
a
s
e
d
bi
-
di
r
e
c
t
i
o
n
a
l
a
t
t
e
n
t
i
o
n
f
l
o
w
ne
t
wor
k
(
B
i
D
AF
)
m
o
de
l
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
e
a
r
li
e
r
v
e
r
s
i
o
ns
o
n
c
o
m
pa
r
a
bl
e
b
e
n
c
hm
a
r
ks
,
a
c
hi
e
vi
ng
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
85%
a
n
d
a
n
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
80%
o
n
a
b
e
s
po
ke
QA
da
t
a
s
e
t
.
K
o
t
h
a
r
i
e
t
al
.
[
16]
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
c
h
a
t
b
o
t
s
to
c
a
r
r
y
o
u
t
t
h
e
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
f
u
n
ds
t
r
a
n
s
f
e
r
(
E
F
T
)
pr
o
c
e
s
s
f
o
r
T
ur
ki
s
h
ba
n
k
i
n
g.
T
he
l
a
n
gu
a
ge
de
s
c
r
i
pt
o
r
l
a
y
e
r
de
t
e
r
m
i
ne
s
w
h
e
t
he
r
t
h
e
s
e
n
t
e
n
c
e
e
n
t
e
r
e
d
by
t
h
e
us
e
r
i
s
i
n
T
ur
ki
s
h
,
a
n
d
t
h
e
i
n
t
e
n
t
i
o
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
t
a
ge
de
t
e
r
mi
ne
s
w
h
e
t
h
e
r
t
h
e
s
e
n
t
e
n
c
e
f
a
ll
s
i
n
t
o
o
n
e
o
f
t
h
r
e
e
c
l
a
s
s
e
s
,
s
uc
h
a
s
E
F
T
w
i
t
h
a
c
c
o
un
t
,
I
B
A
N,
or
c
r
e
di
t
c
a
r
d
n
u
m
be
r
.
T
h
e
pe
r
t
i
n
e
n
t
s
e
n
t
e
nc
e
i
s
s
e
n
t
to
t
h
e
n
a
med
e
n
t
i
t
y
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
wh
e
r
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
n
e
c
e
s
s
a
r
y
f
o
r
t
h
e
E
F
T
t
r
a
n
s
a
c
t
i
o
n
,
i
nc
l
ud
i
ng
t
h
e
a
m
o
un
t
a
n
d
a
c
c
o
un
t
n
u
m
be
r
,
i
s
o
b
t
a
i
ne
d
a
n
d
t
h
e
s
e
n
t
e
n
c
e
’
s
wo
r
ds
a
r
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
a
s
s
e
t
s
tr
uc
t
ur
e
s
.
T
h
e
l
a
n
gua
g
e
de
t
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
t
a
ke
s
a
d
v
a
n
t
a
ge
o
f
t
h
e
Az
ur
e
t
e
x
t
l
a
n
gua
ge
a
n
a
ly
s
i
s
r
e
s
t
A
P
I
s
e
r
vi
c
e
.
T
o
e
x
t
r
a
c
t
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
e
d
e
n
t
i
t
i
e
s
f
r
o
m
t
h
e
us
e
r
-
pr
o
vi
de
d
t
e
x
t
,
a
m
u
l
t
i
li
ngu
a
l
B
E
R
T
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ngs
li
b
r
a
r
y
a
nd
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
m
o
de
l
h
a
v
e
b
e
e
n
us
e
d.
T
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d
t
o
pr
o
v
i
d
e
r
e
s
po
n
s
e
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
m
e
s
s
a
ge
s
t
h
a
t
us
e
r
s
s
ubmi
t
t
e
d
to
t
h
e
c
h
a
t
.
A
70
%
s
uc
c
e
s
s
r
a
t
e
wa
s
a
tt
a
i
n
e
d
i
n
E
F
T
w
i
t
h
a
c
c
o
un
t
n
u
m
b
e
r
,
90%
i
n
E
F
T
w
i
t
h
I
B
AN
,
a
n
d
90%
i
n
E
F
T
w
i
t
h
c
r
e
d
i
t
c
a
r
d
n
u
m
b
e
r
,
a
c
c
o
r
di
n
g
to
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
e
d.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
50
7
-
51
7
510
3.
M
E
T
HO
D
T
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ni
ng
que
s
t
i
o
n
s
a
n
d
a
n
s
we
r
s
wa
s
f
i
r
s
t
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d,
a
n
d
v
a
r
i
o
us
v
e
c
t
o
r
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
qu
e
s
we
r
e
a
pp
l
i
e
d
to
tr
a
n
s
f
o
r
m
i
t
i
n
to
n
u
m
e
r
i
c
a
l
v
e
c
t
o
r
s
.
Ne
w
f
e
a
t
ur
e
s
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
’
s
pr
o
pe
r
t
i
e
s
,
a
n
d
d
im
e
n
s
i
o
na
l
i
t
y
r
e
duc
t
i
o
n
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
t
o
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
v
e
c
to
r
s
i
z
e
.
D
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
we
r
e
a
n
a
ly
z
e
d
us
i
ng
v
a
r
i
o
us
ve
c
to
r
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
,
a
n
d
i
t
wa
s
f
o
un
d
t
h
a
t
X
GB
oo
s
t,
t
r
a
i
n
e
d
w
i
t
h
Op
e
nA
I
e
m
b
e
dd
i
ng
s
,
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
h
e
b
e
s
t
.
T
h
e
o
p
t
i
m
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
s
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
XG
B
o
o
s
t
we
r
e
de
t
e
r
m
i
ne
d
us
i
ng
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
s
wa
r
m
o
p
t
i
mi
z
e
r
(
P
S
O)
a
l
go
r
i
t
hm
.
C
o
n
s
e
qu
e
n
t
l
y
,
XG
B
o
o
s
t
wa
s
tr
a
i
n
e
d
o
n
t
h
e
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
s
e
t
wi
t
h
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
P
S
O,
m
a
k
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
r
e
a
d
y
t
o
a
ns
we
r
que
r
i
e
s
.
Ope
nA
I
’
s
s
pe
e
c
h
-
to
-
t
e
x
t
(
S
T
T
)
s
y
s
t
e
m
l
is
t
e
n
s
to
t
h
e
us
e
r
’
s
que
r
y
,
c
o
n
v
e
r
t
s
i
t
to
t
e
x
t,
whi
c
h
i
s
t
h
e
n
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d,
v
e
c
t
o
r
i
z
e
d,
a
n
d
f
e
d
to
t
h
e
m
o
de
l
to
f
i
nd
t
h
e
r
e
l
e
va
n
t
a
n
s
we
r
.
T
h
e
r
e
s
po
n
s
e
i
s
t
h
e
n
c
o
n
v
e
r
t
e
d
b
a
c
k
t
o
s
pe
e
c
h
us
i
ng
Ope
nA
I
’
s
T
T
S
s
y
s
t
e
m
,
pr
o
vi
d
i
ng
a
v
o
c
a
l
r
e
s
po
n
s
e
to
t
h
e
us
e
r
’
s
que
r
y
.
F
i
gur
e
1
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
i
n
de
t
a
i
l
f
o
r
b
u
il
d
i
ng
i
n
t
e
l
li
ge
n
t
v
o
i
c
e
a
s
s
i
s
t
a
n
t
c
h
a
t
b
ot
s
.
F
i
gur
e
1.
I
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
de
t
a
i
l
s
f
o
r
i
n
t
e
l
li
ge
n
t
v
o
i
c
e
a
s
s
i
s
t
a
n
t
c
h
a
t
b
o
t
s
3.
1.
Dat
as
e
t
T
h
e
que
s
t
i
o
n
s
a
n
d
a
n
s
we
r
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
we
r
e
ga
t
h
e
r
e
d
f
r
o
m
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
s
o
ur
c
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
gu
i
de
li
ne
s
o
n
f
i
r
s
t
a
i
d
pr
o
c
e
s
s
e
s
,
ge
o
gr
a
phi
c
a
l
a
n
d
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
de
t
a
i
l
s
,
Ay
ur
v
e
d
i
c
h
o
m
e
r
e
m
e
d
i
e
s
,
l
a
ws
,
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
f
o
r
m
u
l
a
s
a
n
d
c
o
n
c
e
pt
s
,
I
n
d
i
a
n
f
o
o
d
r
e
c
i
pe
s
,
a
n
d
m
o
r
e
.
T
a
bl
e
1
di
s
p
l
a
y
s
t
h
e
or
ga
ni
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
10,
000
s
a
m
p
l
e
s
t
h
a
t
m
a
ke
up
t
h
e
da
t
a
s
e
t.
T
a
bl
e
1.
Da
t
a
s
e
t
ID
I
s
s
ue
S
o
lu
t
i
o
n
01
I
a
m ha
v
in
g i
ndi
g
e
s
ti
o
n.
W
ha
t
s
ho
ul
d
I
d
o
?
D
r
in
ki
ng
w
a
r
m
w
a
te
r
w
it
h
le
m
o
n,
c
a
r
o
m
s
e
e
ds
,
a
nd
mi
nd
f
ul
e
a
ti
ng a
r
e
s
o
m
e
of
t
h
e
A
y
u
r
v
e
di
c
t
h
e
r
a
pi
e
s
f
o
r
i
ndi
g
e
s
ti
o
n.
…
…
…
3.
2.
P
r
e
p
r
oc
e
s
s
in
g
B
e
f
o
r
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
c
a
n
b
e
us
e
d
f
o
r
v
e
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng
i
n
t
h
e
n
e
x
t
ph
a
s
e
,
i
t
n
e
e
ds
to
un
de
r
go
b
a
s
i
c
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
dun
da
n
t
or
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
c
or
ds
a
r
e
c
h
e
c
ke
d
o
u
t
wi
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
,
a
n
d
t
h
o
s
e
t
h
a
t
a
r
e
di
s
c
o
v
e
r
e
d
a
r
e
e
l
i
mi
na
t
e
d.
E
a
c
h
ph
r
a
s
e
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
i
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
d
t
o
l
o
we
r
c
a
s
e
;
pun
c
t
ua
t
i
o
n
,
UR
L
s
,
HT
M
L
t
a
gs
,
a
n
d
s
to
p
w
o
r
ds
h
a
v
e
b
e
e
n
e
li
mi
na
t
e
d;
s
pe
c
i
a
l
s
ym
b
o
l
s
,
s
uc
h
a
s
t
h
e
do
l
l
a
r
s
ym
b
o
l
“
$,
”
h
a
v
e
b
e
e
n
r
e
p
l
a
c
e
d
w
i
t
h
t
h
e
i
r
s
t
r
i
n
g
e
qu
i
va
l
e
n
t
s
;
c
h
a
r
t
w
o
r
ds
,
s
uc
h
a
s
“
A
S
A
P
,
”
whi
c
h
s
t
a
n
ds
f
o
r
“
a
s
s
oo
n
a
s
po
s
s
i
bl
e
,
”
h
a
v
e
b
e
e
n
r
e
p
l
a
c
e
d
;
a
n
d
l
e
mm
a
t
i
z
a
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
us
e
d.
3.
3.
Ve
c
t
or
iz
at
ion
W
o
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
v
e
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
,
i
s
a
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
m
a
ps
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
wo
r
ds
o
r
ph
r
a
s
e
s
to
a
n
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
v
e
c
t
or
o
f
r
e
a
l
n
u
m
be
r
s
.
W
e
h
a
v
e
e
x
a
mi
ne
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
T
F
-
I
DF
,
W
o
r
d2V
e
c
,
F
a
s
t
T
e
x
t
,
a
n
d
Ope
nA
I
e
m
be
dd
i
ng
f
o
r
a
n
s
we
r
i
ng
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
que
s
t
i
o
n
s
.
3.
3.
1.
T
F
-
I
DF
T
e
r
m
f
r
e
que
n
c
y
(
T
F
)
,
whi
c
h
i
s
t
h
e
r
a
t
i
o
o
f
a
w
o
r
d
’
s
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
i
n
a
d
o
c
um
e
n
t
to
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
t
e
r
m
s
i
n
t
h
e
do
c
um
e
n
t
,
i
s
us
e
d
to
de
t
e
r
m
i
ne
h
o
w
f
r
e
que
n
t
l
y
a
wo
r
d
(
w)
o
c
c
ur
s
i
n
a
d
o
c
um
e
n
t
(
d)
.
W
i
t
hi
n
t
h
e
e
n
t
i
r
e
c
o
r
pus
o
f
do
c
um
e
n
t
s
D,
t
h
e
I
DF
s
h
o
ws
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
o
r
un
c
o
m
m
o
nn
e
s
s
o
f
a
wo
r
d
[
17]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
lev
ati
ng
int
e
ll
igent
v
oice
as
s
is
tant
c
hatbot
s
w
i
th
natur
al
…
(
N
il
e
s
h
B
.
K
or
ade
)
511
T
F
I
DF
(
w
,
d
,
D
)
=
TF
(
w
,
d
)
[
f
r
e
q
u
e
nc
y
of
w
′
s
a
pp
e
a
r
a
nc
e
in
d
.
t
ot
a
l
nu
m
b
e
r
of
w
or
d
s
in
d
oc
u
m
e
nt
d
.
]
∗
I
DF
(
w
,
D
)
[
log
nu
m
b
e
r
of
d
oc
u
m
e
nt
in
D
.
T
h
e
nu
m
b
e
r
of
d
oc
u
m
e
nt
s
t
h
a
t
i
nc
lud
e
w
]
(
1)
3.
3.
2.
W
or
d
2V
e
c
T
h
e
W
o
r
d2
V
e
c
wo
r
d
e
m
b
e
dd
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
,
whi
c
h
i
s
ba
s
e
d
o
n
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
ba
g
-
of
-
wo
r
ds
(
C
B
O
W
)
a
n
d
s
k
i
p
-
gr
a
m
m
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
tr
a
n
s
f
o
r
m
s
wo
r
ds
i
n
t
o
v
e
c
to
r
s
wi
t
h
c
l
o
s
e
r
v
e
c
t
o
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
f
o
r
wo
r
ds
wi
t
h
e
qu
i
va
l
e
n
t
m
e
a
ni
ngs
.
C
o
n
t
e
x
t
ua
l
o
r
s
ur
r
o
un
d
i
n
g
wo
r
ds
(
X)
a
r
e
i
n
put
t
e
d
i
n
to
t
h
e
C
B
O
W
i
n
o
r
de
r
to
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
t
h
e
t
a
r
ge
t
or
m
i
dd
l
e
wo
r
d
(
Y)
,
w
h
e
r
e
a
s
t
h
e
s
k
i
p
-
gr
a
m
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
s
c
on
t
e
x
t
or
s
ur
r
o
un
d
i
n
g
wo
r
ds
(
Y1
,
Y2
,
.
.
.
.
)
f
o
r
a
gi
v
e
n
t
a
r
ge
t
w
o
r
d
(
X
)
.
T
h
e
a
i
m
o
f
s
k
i
p
-
gr
a
m
f
o
r
a
w
or
d
s
e
qu
e
n
c
e
w
1
,
w
2
.
.
.
w
T
c
a
n
b
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
l
o
g
pr
o
b
a
bil
i
t
y
d
e
s
c
r
i
be
i
n
(
2
)
.
W
h
e
r
e
v
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
tar
ge
t
,
v
’
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
v
e
c
t
or
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
wo
r
ds
,
W
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
v
o
c
a
b
u
l
a
r
y
s
i
z
e
,
a
n
d
c
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
c
o
n
t
e
x
t
.
A
pp
l
yi
ng
t
h
e
s
o
f
t
m
a
x
f
u
n
c
t
i
o
n
,
t
h
e
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
s
k
i
p
-
gr
a
m
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
e
s
t
a
bli
s
h
e
s
t
hi
s
pr
o
b
a
bi
li
t
y
de
s
c
r
i
b
e
i
n
(
3
)
.
1
∑
∑
(
+
|
)
−
≤
≤
≠
0
=
1
(
2)
(
0
|
)
=
(
′
)
∑
(
′
)
=
1
(
3)
I
n
o
r
de
r
to
l
e
a
r
n
wo
r
d
e
m
be
dd
i
n
g
s
a
n
d
wo
r
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
,
F
a
c
e
b
o
o
k
A
I
r
e
s
e
a
r
c
h
o
f
f
e
r
s
a
n
o
p
en
-
s
o
ur
c
e
,
f
r
e
e
pa
c
ka
ge
c
a
ll
e
d
F
a
s
t
T
e
x
t.
I
t
ge
n
e
r
a
t
e
s
v
e
c
t
o
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
s
o
t
h
a
t
a
t
e
x
t
’
s
v
e
c
t
or
a
n
d
th
e
l
a
b
e
l
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
i
t
a
r
e
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
.
T
h
e
s
o
f
t
m
a
x
f
u
nc
t
i
o
n
i
s
us
e
d
by
F
a
s
t
T
e
x
t
to
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
a
n
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
l
a
b
e
l
g
i
ve
n
i
t
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
t
e
x
t
,
a
s
de
s
c
r
i
b
e
d
i
n
(
3
)
,
wh
e
r
e
S
i
s
t
h
e
t
e
x
t
t
h
a
t
i
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
t
h
e
l
a
b
e
l
L
[
18]
.
(
)
=
∗
∑
∗
∈
(
4)
3.
3.
3.
Op
e
n
AI
T
h
e
a
ppr
o
a
c
h
o
f
t
ur
ni
n
g
t
e
x
t
i
n
t
o
a
v
e
c
t
or
o
f
f
l
o
a
t
i
n
g
-
po
i
n
t
n
u
m
be
r
s
i
s
c
a
ll
e
d
a
n
e
m
be
dd
i
ng.
A
v
e
c
t
or
’
s
c
l
o
s
e
n
e
s
s
i
s
m
e
a
s
ur
e
d
by
i
t
s
d
i
s
t
a
n
c
e
f
r
o
m
a
n
o
t
h
e
r
v
e
c
t
o
r
.
W
i
de
d
i
s
t
a
n
c
e
s
i
n
d
i
c
a
t
e
l
o
w
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
,
a
n
d
m
i
n
o
r
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
i
n
d
i
c
a
t
e
hi
g
h
r
e
l
a
t
e
dn
e
s
s
.
T
h
i
s
s
e
r
v
e
s
a
s
t
h
e
f
o
un
d
a
t
i
o
n
f
o
r
Ope
n
A
I
e
m
be
dd
i
n
g
s
,
whi
c
h
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
e
x
t
us
i
n
g
a
t
y
pe
o
f
NN
kn
o
wn
a
s
a
tr
a
n
s
f
o
r
m
e
r
.
Ope
nA
I
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
r
e
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
t
hi
r
d
-
g
e
n
e
r
a
t
i
o
n
e
m
b
e
dd
i
ng
m
o
de
l
s
:
“
t
e
x
t
-
e
m
b
e
dd
i
ng
-
3
-
s
m
a
l
l
”
,
“
t
e
x
t
-
e
m
b
e
dd
i
ng
-
3
-
l
a
r
ge
”
,
a
n
d
“
t
e
x
t
-
e
m
b
e
dd
i
ng
-
a
da
-
002
”
.
C
o
m
m
o
n
us
e
s
o
f
Ope
nA
I
e
m
be
dd
i
ngs
c
o
m
pr
is
e
s
e
a
r
c
hi
ng,
c
l
us
t
e
r
i
n
g,
r
e
c
o
m
m
e
n
da
t
i
o
ns
,
i
de
n
t
i
f
yi
ng
a
n
o
m
a
li
e
s
,
d
i
v
e
r
s
i
t
y
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
a
n
d
c
a
t
e
gor
i
z
a
t
i
o
n
.
T
e
x
t
-
e
m
b
e
dd
i
ng
-
a
da
-
002
b
e
a
t
s
a
l
l
pr
e
c
e
d
i
ng
e
m
be
dd
i
ng
m
o
de
l
s
f
o
r
t
e
x
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
s
c
o
m
pa
r
a
bly
f
o
r
t
e
x
t
ua
l
s
e
a
r
c
h
,
c
o
de
s
e
a
r
c
h
,
a
n
d
ph
r
a
s
e
s
im
il
a
r
i
t
y
t
e
s
t
s
.
De
a
l
i
ng
w
i
t
h
do
c
u
m
e
n
t
s
t
h
a
t
a
r
e
l
e
n
gt
hy
be
c
o
m
e
s
e
a
s
i
e
r
by
e
x
pa
n
d
i
ng
t
h
e
t
e
x
t
-
e
m
b
e
dd
i
ng
-
a
da
-
002
c
o
n
t
e
x
t
l
e
n
gt
h
by
a
f
a
c
to
r
o
f
f
o
ur
,
f
r
o
m
2048
t
o
8192
to
ke
n
s
.
W
i
t
h
o
nl
y
1536
d
im
e
n
s
i
o
ns
a
n
d
a
m
a
xim
a
l
i
nput
to
ke
n
o
f
8191,
t
h
e
n
e
w
e
m
be
dd
i
ngs
a
r
e
o
nl
y
o
n
e
-
e
i
g
h
t
h
t
h
e
s
i
z
e
o
f
t
h
e
da
vi
nc
i
e
m
be
dd
i
ngs
[
7
].
3.
4.
F
e
at
u
r
e
c
r
e
at
ion
R
o
b
us
t
f
e
a
t
ur
e
s
m
a
y
b
o
o
s
t
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
’
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
c
a
pa
c
i
t
y
by
pr
o
vi
d
i
n
g
r
e
l
e
v
a
n
t
da
t
a
.
Ne
w
f
e
a
t
ur
e
s
h
a
v
e
be
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
us
i
ng
t
h
e
s
e
n
t
e
n
c
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
t
h
a
t
we
r
e
l
i
s
t
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
S
e
n
t
e
n
c
e
l
e
n
gt
h
,
n
u
m
be
r
o
f
wo
r
ds
,
r
a
t
i
o
o
f
c
o
m
mo
n
wor
ds
to
di
s
t
i
n
gu
i
s
he
d
wo
r
ds
,
c
o
m
m
o
n
wo
r
d
c
o
un
t,
a
n
d
d
i
s
t
i
n
c
t
w
o
r
d
c
o
un
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
o
m
e
o
f
t
h
e
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
.
T
h
e
ot
h
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
i
n
c
l
ude
a
ve
r
a
ge
to
ke
n
s
,
a
bs
o
l
ut
e
l
e
n
gt
h
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
,
f
i
r
s
t
a
n
d
l
a
s
t
wor
d
e
qua
l
i
t
y
,
r
a
t
i
o
o
f
c
o
m
m
o
n
s
t
o
pw
or
ds
to
m
i
n
i
mu
m
a
n
d
m
a
xim
u
m
s
t
o
pw
or
d
c
o
un
t
s
i
n
b
o
t
h
s
e
n
t
e
nc
e
s
,
r
a
ti
o
o
f
c
o
m
m
o
n
wo
r
d
c
o
un
t
to
s
e
n
t
e
n
c
e
l
e
n
gt
h
,
a
nd
s
o
o
n
.
S
e
v
e
r
a
l
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
f
o
r
s
t
r
i
n
g
a
n
a
ly
s
i
s
a
n
d
a
l
go
r
i
t
hm
-
b
a
s
e
d
s
c
o
r
e
o
f
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
c
o
m
put
a
t
i
o
n
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
f
uz
z
r
a
t
i
o
,
f
uz
z
pa
r
t
i
a
l
r
a
t
i
o
,
to
ke
n
s
o
r
t
r
a
t
i
o
,
a
n
d
to
k
e
n
s
e
t
r
a
t
i
o
n
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
a
s
f
e
a
t
ur
e
f
u
n
c
t
i
o
ns
i
n
t
h
e
f
uz
z
y
wuz
z
y
P
y
t
h
o
n
l
i
br
a
r
y
[
19
].
3.
5.
Dim
e
n
s
ion
al
it
y
r
e
d
u
c
t
ion
T
h
e
t
e
r
m
“
c
ur
s
e
o
f
d
im
e
n
s
i
o
n
a
li
t
y
”
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
i
n
c
r
e
a
s
e
s
e
x
po
n
e
n
t
i
a
ll
y
w
i
t
h
t
h
e
a
ddi
t
i
o
n
o
f
d
i
m
e
n
s
i
o
ns
,
o
r
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
,
to
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
I
n
o
r
de
r
to
e
l
im
i
na
t
e
t
h
e
c
ur
s
e
o
f
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
li
t
y
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
da
t
a
w
i
t
h
hi
g
h
d
im
e
n
s
i
o
ns
i
n
t
o
l
o
we
r
-
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
da
t
a
,
a
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
k
n
o
wn
a
s
P
C
A
c
a
n
b
e
us
e
d.
P
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
ne
n
t
s
,
o
r
t
h
e
li
ne
s
t
h
a
t
c
o
n
t
a
i
n
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
o
f
t
h
e
da
t
a
’
s
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
a
r
e
t
h
e
di
r
e
c
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
da
t
a
t
h
a
t
e
x
p
l
a
i
n
t
h
e
gr
e
a
t
e
s
t
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
50
7
-
51
7
512
a
m
o
un
t
o
f
v
a
r
i
a
n
c
e
.
Ne
w
v
a
r
i
a
bl
e
s
b
u
il
t
a
s
l
i
ne
a
r
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
o
f
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
va
r
i
a
bl
e
s
a
r
e
c
a
l
l
e
d
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
M
o
s
t
o
f
t
h
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
t
o
r
e
d
i
n
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
i
s
c
o
m
pr
e
s
s
e
d
i
n
t
o
t
h
e
f
i
r
s
t
c
om
po
n
e
n
t
s
a
s
a
r
e
s
u
l
t
o
f
t
h
e
s
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
,
whi
c
h
r
e
s
u
l
t
i
n
unc
o
r
r
e
l
a
t
e
d
n
e
w
v
a
r
i
a
bl
e
s
(
i
.
e
.
,
p
r
i
n
c
i
p
a
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
)
.
As
pe
r
P
C
A
,
t
h
e
v
a
r
i
a
n
c
e
o
f
a
f
e
a
t
ur
e
s
i
g
ni
f
i
e
s
i
t
s
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
c
o
n
t
e
n
t
;
t
h
e
gr
e
a
t
e
r
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
i
n
a
f
e
a
t
ur
e
,
t
h
e
m
o
r
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
i
t
h
o
l
ds
.
T
h
e
P
C
A
e
x
p
l
a
n
a
t
i
o
n
h
a
s
b
e
e
n
g
i
ve
n
h
e
r
e
,
s
t
e
p
-
by
-
s
t
e
p.
S
t
a
n
da
r
d
i
z
e
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
o
r
i
g
i
na
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
’
r
a
nge
s
to
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
e
a
c
h
o
n
e
c
o
n
tr
i
b
ut
e
s
e
qua
l
ly
t
o
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
us
i
ng
(
5
)
.
S
t
a
n
da
r
d
i
z
a
t
i
o
n
e
n
s
ur
e
s
t
h
a
t
e
a
c
h
v
a
r
i
a
bl
e
ha
s
a
s
t
a
n
da
r
d
de
vi
a
t
i
o
n
o
f
o
n
e
a
nd
a
m
e
a
n
o
f
z
e
r
o
.
(
)
=
(
)
−
(
)
(
)
(
5)
C
o
v
a
r
i
a
n
c
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
e
x
t
e
n
t
to
whi
c
h
t
wo
o
r
m
o
r
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
f
l
u
c
t
ua
t
e
wi
t
h
r
e
s
p
e
c
t
to
o
n
e
a
n
o
t
h
e
r
.
P
o
s
i
t
i
v
e
c
o
v
a
r
i
a
n
c
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
t
w
o
v
a
r
i
a
bles
a
r
e
c
or
r
e
l
a
t
e
d,
o
r
i
nc
r
e
a
s
e
o
r
de
c
r
e
a
s
e
to
ge
t
h
e
r
,
whi
l
e
n
e
ga
t
i
v
e
c
o
v
a
r
i
a
nc
e
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
t
wo
v
a
r
i
a
bl
e
s
a
r
e
i
nve
r
s
e
ly
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d,
o
r
i
n
c
r
e
a
s
e
w
h
e
n
t
h
e
o
t
h
e
r
de
c
l
i
ne
s
.
I
n
(
6
)
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
x
pr
e
s
s
i
o
n
f
o
r
t
h
e
c
o
v
a
r
i
a
n
c
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
.
Co
v
a
r
ia
nce
(
,
)
=
(
−
)
/
(
−
ȳ
)
−
1
(
6)
W
h
e
r
e
N
i
s
t
h
e
tot
a
l
s
a
m
p
l
e
s
i
z
e
,
xi
,
y
i
a
r
e
t
h
e
da
t
a
v
a
l
ue
s
,
a
n
d
x
̄
,
ȳ
a
r
e
t
h
e
m
e
a
ns
.
No
n
-
z
e
r
o
v
e
c
to
r
s
t
h
a
t
r
e
m
a
i
n
i
n
t
h
e
s
a
m
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
f
t
e
r
a
l
i
ne
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
a
r
e
kn
o
wn
a
s
e
i
ge
nv
e
c
to
r
s
.
A
s
s
u
mi
ng
a
“
n
×
n
”
li
ne
a
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
m
a
t
r
i
x
T
a
n
d
a
n
e
i
ge
nv
a
l
u
e
λ
,
a
n
o
n
-
z
e
r
o
v
e
c
to
r
X
i
s
a
n
e
i
g
e
nv
e
c
t
o
r
i
f
a
n
d
o
nl
y
if
i
t
s
a
t
i
s
f
i
e
s
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
(
7
).
Tx
=
λ
x
(
7)
Alm
o
s
t
a
l
l
v
e
c
t
o
r
s
c
h
a
n
ge
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
f
t
e
r
b
e
i
ng
m
u
l
t
i
p
li
e
d
by
T
.
A
f
e
w
r
a
r
e
v
e
c
t
o
r
s
kn
o
wn
a
s
e
i
ge
nv
e
c
t
or
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
x
i
s
po
i
n
t
i
n
g
i
n
t
h
e
s
a
m
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
s
T
x
.
T
h
e
e
i
ge
nv
e
c
t
o
r
s
o
f
t
h
e
c
o
v
a
r
i
a
n
c
e
m
a
t
r
ix
s
e
r
v
e
a
s
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
a
x
e
s
o
f
t
h
e
da
t
a
,
a
n
d
t
h
e
pr
oj
e
c
t
i
o
ns
o
f
t
h
e
da
t
a
i
ns
t
a
n
c
e
s
o
n
to
t
h
e
s
e
pr
i
n
c
i
pa
l
a
x
e
s
a
r
e
kn
o
wn
a
s
t
h
e
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
.
T
h
e
pr
i
n
c
i
pa
l
c
o
m
po
n
e
n
t
s
c
a
n
be
o
b
t
a
i
n
e
d
i
n
o
r
de
r
o
f
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
c
e
b
y
o
r
de
r
i
n
g
y
o
ur
e
i
ge
nve
c
t
or
s
a
c
c
or
di
n
g
t
o
t
h
e
i
r
e
i
g
e
nv
a
l
ue
s
,
f
r
o
m
l
a
r
ge
s
t
to
l
e
a
s
t
[2
0
]
.
3.
6
.
M
od
e
l
s
e
l
e
c
t
ion
S
e
v
e
r
a
l
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
m
o
de
l
s
we
r
e
t
r
a
i
n
e
d
w
i
t
h
e
m
be
dd
i
ngs
m
a
de
u
s
i
ng
v
a
r
i
o
us
t
e
c
hni
qu
e
s
.
B
y
c
o
m
bi
n
i
ng
m
a
ny
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
f
o
r
e
c
a
s
t
s
i
ns
t
e
a
d
o
f
de
pe
n
d
i
ng
o
nly
o
n
o
n
e
t
r
e
e
’
s
o
u
t
pu
t,
t
h
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
(
R
F
)
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
pr
o
bl
e
m
a
n
d
hi
g
h
va
r
i
a
nc
e
i
s
s
ue
s
.
T
o
b
oo
s
t
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
A
da
B
oo
s
t
,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
“
a
da
pt
i
v
e
b
o
o
s
t
i
n
g,
”
i
s
a
n
e
n
s
e
m
ble
m
a
c
hi
ne
-
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
t
h
a
t
c
r
e
a
t
e
s
de
c
i
s
i
o
n
s
t
um
p
s
us
i
ng
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
a
n
d
c
o
m
bi
ne
s
we
a
k
l
e
a
r
n
e
r
s
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
,
po
we
r
f
u
l
c
l
a
s
s
if
i
e
r
.
I
t
b
u
i
l
d
s
t
h
e
m
o
de
l
by
f
i
r
s
t
g
i
vi
n
g
e
a
c
h
da
t
a
p
o
i
n
t
a
n
i
de
n
t
i
c
a
l
we
i
g
h
t
.
T
h
e
da
t
a
po
i
n
t
s
w
h
o
s
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
by
t
h
e
pr
e
vi
o
us
m
o
de
l
wa
s
wr
o
n
g
w
i
ll
be
g
i
ve
n
m
o
r
e
we
i
g
h
t
i
n
t
h
e
n
e
x
t
i
t
e
r
a
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
wa
y
,
i
t
tr
a
n
s
f
e
r
s
m
o
de
l
e
r
r
o
r
s
to
s
ub
s
e
que
n
t
m
o
de
l
s
a
n
d
a
tt
e
m
pt
s
to
e
nh
a
n
c
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
T
h
e
L
S
T
M
n
e
t
wo
r
k
i
s
o
n
e
v
a
r
i
a
n
t
o
f
a
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
R
NN
)
t
h
a
t
c
a
n
r
e
c
o
gni
z
e
a
n
d
de
t
e
c
t
o
r
de
r
de
pe
n
d
e
n
c
e
i
n
s
e
qu
e
n
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
.
T
he
i
n
put
,
f
o
r
ge
t,
a
n
d
o
u
t
pu
t
ga
t
e
s
a
r
e
t
h
e
t
h
r
e
e
ga
tes
i
n
t
he
m
e
m
o
r
y
t
h
a
t
r
e
gul
a
t
e
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
l
o
w
a
n
d
h
a
v
e
t
h
e
a
bi
li
t
y
t
o
a
dd
o
r
r
e
m
o
v
e
da
t
a
f
r
o
m
t
h
e
c
e
l
l
s
t
a
t
e
[2
1
]
.
1D
-
C
NN
i
s
a
C
NN
v
e
r
s
i
o
n
t
h
a
t
s
pe
c
i
a
li
z
e
s
i
n
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
o
n
e
-
d
i
m
e
n
s
i
o
na
l
da
t
a
s
e
que
n
c
e
s
,
s
uc
h
a
s
wo
r
ds
.
T
h
e
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
c
o
nv
o
l
ve
d
t
h
e
i
n
put
,
r
e
tr
i
e
v
e
d
f
e
a
t
ur
e
s
f
r
o
m
t
h
e
i
n
put
,
a
n
d
s
e
n
t
t
h
e
o
u
t
p
ut
to
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
l
a
y
e
r
by
s
w
i
p
i
ng
t
h
e
f
il
t
e
r
o
v
e
r
t
h
e
i
n
put
m
a
t
r
i
x
.
T
h
e
p
oo
l
i
ng
l
a
y
e
r
a
tt
e
m
pt
s
to
pr
o
g
r
e
s
s
i
ve
l
y
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
s
pa
t
i
a
l
d
i
m
e
ns
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
ti
o
n
i
n
o
r
de
r
to
m
i
n
im
i
z
e
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
s
i
n
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
by
m
u
l
t
i
p
lyi
ng
t
h
e
o
ut
pu
t
m
a
t
r
i
x
f
r
o
m
t
h
e
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
a
n
d
po
o
l
in
g
m
a
t
r
i
x
[2
2
]
,
[
2
3
]
.
3.
6.
1.
XG
B
oos
t
B
oo
s
t
i
n
g
i
s
a
ML
e
n
s
e
m
b
l
e
a
ppr
o
a
c
h
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
we
a
k
c
l
a
s
s
if
i
e
r
s
t
o
ge
n
e
r
a
t
e
s
t
r
o
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
,
whi
c
h
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
i
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
B
o
o
s
t
i
n
g
wo
r
ks
by
t
r
a
i
ni
ng
a
s
e
r
i
e
s
o
f
we
a
k
m
o
de
l
s
,
t
y
p
i
c
a
ll
y
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
,
o
n
e
a
f
t
e
r
t
h
e
ot
h
e
r
i
n
a
n
a
tt
e
m
pt
to
f
i
x
t
h
e
m
is
t
a
ke
s
o
f
t
h
e
e
a
r
l
i
e
r
m
o
de
l
s
de
p
i
c
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
lev
ati
ng
int
e
ll
igent
v
oice
as
s
is
tant
c
hatbot
s
w
i
th
natur
al
…
(
N
il
e
s
h
B
.
K
or
ade
)
513
F
i
gur
e
2
.
XG
B
oo
s
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
A
m
o
d
i
f
i
e
d
v
e
r
s
i
o
n
o
f
gr
a
d
i
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
kn
o
wn
a
s
XG
B
o
o
s
t
i
nv
o
l
v
e
s
pa
r
a
l
l
e
l
pr
o
c
e
s
s
i
ng
(
a
t
t
h
e
n
o
de
l
e
ve
l
)
to
b
oo
s
t
s
pe
e
d
a
n
d
i
n
c
o
r
por
a
t
e
s
a
n
u
m
b
e
r
o
f
r
e
gul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
to
m
i
n
im
i
z
e
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
a
n
d
e
nh
a
nc
e
o
v
e
r
a
ll
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[2
4
]
.
S
t
a
r
t
i
n
g
w
i
t
h
t
he
b
a
s
e
m
o
de
l
(
m
1)
,
whi
c
h
c
a
l
c
u
l
a
t
e
s
t
h
e
l
o
g
o
f
o
dds
g
i
v
e
n
i
n
(
8
)
,
us
e
s
(
9
)
to
c
o
m
put
e
pr
o
b
a
bil
i
t
y
,
a
n
d
c
o
m
put
e
s
t
h
e
ps
e
udo
r
e
s
i
dua
l
us
i
ng
(
10
)
.
(
)
=
(
1
−
)
(
8)
(
)
=
(
)
1
+
(
)
(
9)
e
s
id
u
a
l
(
R1
)
=
A
ctu
a
l
−
P
r
e
d
ict
e
d
(
10)
De
c
i
s
i
o
n
s
t
u
m
ps
a
r
e
c
r
e
a
t
e
d
by
s
e
n
d
i
ng
t
h
e
i
nput
a
n
d
c
o
m
put
e
d
r
e
s
i
dua
l
s
t
o
a
s
ub
s
e
que
n
t
m
o
de
l
.
On
c
e
t
h
e
da
t
a
h
a
s
b
e
e
n
s
o
r
t
e
d,
e
v
e
r
y
r
e
s
i
dua
l
i
s
a
dde
d
t
o
t
h
e
l
e
a
f
n
o
de
,
a
n
d
(
11
)
i
s
us
e
d
t
o
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
s
im
il
a
r
i
t
y
s
c
o
r
e
.
S
im
il
a
r
it
y
S
co
r
e
(
SS
)
=
(
∑
)
2
(
∑
(
∗
(
1
−
)
+
)
)
(
1
1)
Af
t
e
r
s
p
l
i
t
t
i
n
g
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
o
f
t
wo
c
o
n
s
e
c
ut
i
v
e
i
n
put
s
,
t
h
e
l
e
f
t
a
n
d
r
i
g
h
t
b
r
a
n
c
h
e
s
’
s
im
il
a
r
i
t
y
s
c
o
r
e
s
a
r
e
de
t
e
r
m
i
ne
d,
a
n
d
f
i
na
ll
y
t
h
e
ga
i
n
i
s
e
s
t
i
m
a
t
e
d
us
i
n
g
(
12
)
.
T
h
e
s
p
l
i
t
t
i
n
g
c
r
i
t
e
r
i
o
n
t
h
a
t
y
ie
l
d
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
ga
i
n
i
s
c
h
o
s
e
n
.
=
S
im
il
a
r
it
y
S
co
r
e
+
S
im
il
a
r
it
y
S
co
r
e
ℎ
−
S
im
il
a
r
it
y
S
co
r
e
(
12)
U
l
t
i
m
a
t
e
l
y
,
t
h
e
n
o
de
o
u
t
pu
t
v
a
l
ue
i
s
c
o
m
put
e
d
a
s
e
x
pr
e
s
s
e
d
i
n
(
13
)
,
f
o
l
l
o
we
d
by
t
h
e
m
o
de
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
g
i
v
e
n
i
n
put
a
s
e
x
pr
e
s
s
e
d
i
n
(
14
)
.
No
d
e
O
u
tp
u
t
V
a
l
u
e
=
(
∑
)
2
(
∑
(
∗
(
1
−
)
+
)
)
(
13)
=
1
+
(
2
)
+
(
3
)
…
.
ℎ
(
14)
Af
t
e
r
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
s
i
dua
l
,
t
h
e
r
e
s
i
dua
l
a
n
d
i
nput
a
r
e
us
e
d
to
p
r
o
duc
e
a
de
c
i
s
i
o
n
s
t
u
m
p
f
o
r
t
h
e
n
e
x
t
s
t
a
ge
o
f
m
o
de
l
b
u
il
d
i
ng.
Un
t
i
l
t
h
e
r
e
s
i
dua
l
r
e
a
c
he
s
o
r
e
qua
l
s
z
e
r
o
,
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
s
r
e
pe
a
t
e
d
[2
5
]
.
3.
7
.
Op
t
im
iz
at
ion
P
S
O
i
s
a
s
c
i
e
n
t
i
f
i
c
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
de
s
i
g
n
e
d
to
e
n
ha
n
c
e
a
p
ot
e
n
t
i
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
i
t
e
r
a
t
i
ve
ly
w
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
to
a
gi
v
e
n
qua
l
i
t
y
m
e
t
r
i
c
i
ns
p
i
r
e
d
by
t
h
e
s
o
c
i
a
l
b
e
h
a
vi
o
r
o
f
bi
r
d
s
wa
r
m
s
.
B
y
f
e
e
d
i
ng
a
pot
e
n
t
i
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
i
n
t
o
a
m
o
de
l
a
n
d
a
c
c
e
s
s
i
ng
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
ga
i
ns
t
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
t
h
e
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
a
tt
e
m
pt
s
to
r
a
i
s
e
o
r
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
c
o
s
t
o
f
a
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
u
n
c
t
i
o
n
[2
6
]
.
E
a
c
h
pa
r
t
i
c
l
e
i
n
a
P
S
O
ha
s
t
h
r
e
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
:
a
v
e
l
o
c
i
t
y
,
whi
c
h
i
s
a
m
o
vi
ng
pa
r
a
m
e
t
e
r
;
a
f
i
t
ne
s
s
v
a
l
ue
de
t
e
r
m
i
ne
d
by
a
n
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
u
n
c
t
i
o
n
t
h
a
t
t
a
ke
s
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
’
s
po
s
i
t
i
o
n
i
n
t
o
c
o
n
s
i
de
r
a
t
i
o
n;
a
n
d
a
po
s
i
t
i
o
n
t
h
a
t
c
or
r
e
l
a
t
e
s
to
a
s
o
l
ut
i
o
n
’
s
a
t
t
r
i
but
e
s
.
T
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
e
v
e
r
y
p
a
r
t
i
c
l
e
i
n
t
h
e
s
wa
r
m
i
s
m
o
d
i
f
i
e
d
i
n
s
u
c
h
a
wa
y
t
h
a
t
i
t
ge
t
s
c
l
o
s
e
r
to
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
w
i
t
h
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
po
s
i
t
i
o
n
.
T
o
upda
t
e
i
t
s
po
s
i
t
i
o
n
a
n
d
v
e
l
o
c
i
t
y
i
n
e
a
c
h
i
t
e
r
a
t
i
o
n
,
e
a
c
h
pa
r
t
i
c
l
e
ke
e
p
s
t
r
a
c
k
o
f
“
g
be
s
t
,
”
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
un
d
by
a
ll
pa
r
t
i
c
l
e
s
,
a
n
d
“
p
b
e
s
t
,
”
t
h
e
b
e
s
t
s
o
l
ut
i
o
n
i
t
i
n
de
pe
n
de
n
t
l
y
i
d
e
n
t
i
f
i
e
d.
B
e
l
o
w
i
s
a
n
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
t
h
e
s
t
a
ge
s
o
f
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
a
t
a
r
e
r
e
qui
r
e
d
to
i
m
p
l
e
m
e
n
t
t
h
e
P
S
O
a
l
go
r
i
t
hm
[2
7
]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
50
7
-
51
7
514
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
i
nput
s
a
r
e
us
e
d:
po
pul
a
t
i
o
n
s
i
z
e
(
n
)
,
n
u
m
b
e
r
o
f
d
im
e
ns
i
o
ns
(
d)
,
n
u
m
b
e
r
o
f
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
(
m
a
x
_
i
t
e
r
a
t
i
o
ns
)
,
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
u
n
c
t
i
o
n
f
(
X)
,
v
a
r
i
a
bl
e
b
o
un
da
r
y
,
i
ne
r
t
i
a
we
i
g
h
t
(
W
)
,
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
f
a
c
to
r
s
(
C
1
,
C
2)
,
a
n
d
r
a
n
do
m
n
u
m
be
r
(
r
1,
r
2)
.
T
h
e
o
u
t
c
o
m
e
:
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
S
t
a
ge
1
:
T
o
ge
n
e
r
a
t
e
r
a
n
do
m
po
s
i
t
i
o
n
p
a
n
d
ve
l
o
c
i
t
y
v
i
n
a
l
l
d
im
e
n
s
i
o
ns
,
us
e
t
h
e
m
e
n
t
i
o
n
e
d
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
:
(
)
=
_
+
_
∗
(
_
−
_
)
(
15)
V
e
l
o
cit
y
(
v
i
)
=
_
b
o
u
nd
+
_
no
∗
(
u
p
p
e
r
_
b
o
u
nd
−
l
o
w
e
r
_
b
o
u
nd
)
(
16)
S
t
a
ge
2
:
A
s
s
i
g
n
pbe
s
t
=
x
i
a
n
d
gbe
s
t
=
b
e
s
t
p
o
s
i
t
i
o
n
a
m
o
n
g
a
l
l
pa
r
t
i
c
l
e
s
a
f
t
e
r
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
u
n
c
t
i
o
n
v
a
l
ue
s
f
(
xi
)
,
wh
e
r
e
i
=
1.
n
,
f
o
r
e
a
c
h
pa
r
t
i
c
l
e
.
S
t
a
ge
3
:
F
o
r
i
t
e
r
a
t
i
o
n
(
i
tr
)
=
1
to
m
a
x
_
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
F
o
r
i
=
1
to
n
Af
t
e
r
upda
t
i
n
g
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
’
s
po
s
i
t
i
o
n
a
n
d
ve
l
o
c
i
t
y
us
i
ng
(
1
7
)
a
n
d
(
1
8
)
,
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
o
bj
e
c
t
i
v
e
f
u
nc
t
i
o
n
f
(
xi
)
,
a
n
d
t
h
e
pb
e
s
t
f
o
r
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
.
+
1
=
+
+
1
(
17)
+
1
=
+
1
1
(
−
)
+
2
2
(
−
)
(
18)
W
h
e
r
e
,
i
s
t
h
e
v
e
l
o
c
i
t
y
o
f
t
h
e
i
th
pa
r
t
i
c
l
e
a
t
i
t
e
r
a
t
i
o
n
t
,
i
s
t
h
e
po
s
i
t
i
o
n
o
f
a
pa
r
t
i
c
l
e
,
+
1
a
n
d
+
1
a
r
e
t
h
e
n
e
w
ly
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
v
e
l
o
c
i
t
y
a
n
d
po
s
i
t
i
o
n
.
T
h
e
i
s
t
h
e
pa
r
t
i
c
l
e
’
s
b
e
s
t
po
s
i
t
i
o
n
f
o
r
i
t
e
r
a
t
i
o
n
t
a
n
d
P
q
i
s
t
h
e
g
l
o
b
a
l
be
s
t
po
s
i
t
i
o
n
.
E
n
d
f
o
r
i
As
s
i
g
n
gbe
s
t
=
b
e
s
t
p
o
s
i
t
i
o
n
a
m
o
n
g
a
l
l
pa
r
t
i
c
l
e
s
.
E
n
d
f
o
r
i
t
r
3.
8
.
Voic
e
an
d
t
e
x
t
c
on
ve
r
s
ion
An
a
ut
o
m
a
t
e
d
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
c
a
ll
e
d
O
pe
nA
I
W
hi
s
pe
r
h
a
s
b
e
e
n
t
r
a
i
ne
d
w
i
t
h
0.
7
m
il
l
i
o
n
h
o
ur
s
o
f
m
u
l
t
il
i
ngua
l
,
m
u
l
t
i
t
a
s
k
-
s
up
e
r
vi
s
e
d
we
b
da
t
a
.
T
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
a
n
e
x
t
e
ns
i
ve
a
n
d
d
i
v
e
r
s
e
da
t
a
s
e
t
e
nh
a
nc
e
s
r
o
b
us
t
n
e
s
s
t
o
wa
r
ds
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
,
b
a
c
k
gr
o
un
d
n
o
i
s
e
,
a
n
d
t
e
c
hni
c
a
l
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
i
e
s
.
I
t
a
l
s
o
a
l
l
o
ws
t
r
a
n
s
c
r
i
pt
i
o
n
i
n
m
a
ny
l
a
n
gu
a
ge
s
a
n
d
t
r
a
n
s
l
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
o
s
e
l
a
n
gua
ge
s
i
n
t
o
E
n
g
l
i
s
h
.
An
A
I
m
o
de
l
c
a
ll
e
d
T
T
S
t
r
a
n
s
f
o
r
m
s
t
e
x
t
i
n
t
o
v
e
r
b
a
l
s
pe
e
c
h
t
h
a
t
s
o
un
ds
na
t
ur
a
l
.
T
wo
di
s
t
i
n
c
t
m
o
de
l
va
r
i
a
t
e
s
a
r
e
:
“
tts
-
1,
”
whi
c
h
i
s
o
p
t
i
mi
s
e
d
f
o
r
r
e
a
l
-
t
i
m
e
TTS
s
c
e
n
a
r
i
o
s
,
a
n
d
“
tts
-
1
-
h
d,
”
whi
c
h
i
s
o
pt
i
m
i
s
e
d
f
o
r
qua
l
i
t
y
[2
8
]
.
4.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
h
e
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
s
e
t
up,
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
t
e
c
hni
que
,
a
n
d
d
i
s
c
us
s
i
o
n
o
f
t
h
e
f
i
nd
i
n
g
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
b
e
l
o
w.
4
.
1.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
a
l
s
e
t
u
p
T
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
wa
s
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
us
i
n
g
t
h
e
J
up
y
t
e
r
No
t
e
b
oo
k
e
n
vi
r
o
nm
e
n
t
a
va
i
l
a
bl
e
o
n
G
oo
gl
e
C
o
l
a
b
.
T
h
e
P
y
t
h
o
n
l
i
br
a
r
y
P
a
n
da
s
wa
s
u
t
i
li
z
e
d
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
da
t
a
m
a
ni
pu
l
a
t
i
o
n
,
whi
l
e
N
L
T
K
a
n
d
s
pa
c
y
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
i
ni
t
i
a
l
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
a
s
ks
.
F
o
r
v
e
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
,
t
h
e
s
t
udy
m
a
de
us
e
o
f
Ge
ns
im
,
Ope
nA
I
too
l
s
,
a
n
d
s
c
i
k
i
t
-
l
e
a
r
n
li
b
r
a
r
y
.
M
o
de
l
b
u
il
d
i
ng
a
n
d
vi
s
u
a
l
i
z
a
t
i
o
n
we
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
us
i
n
g
s
c
ik
i
t
-
l
e
a
r
n
,
XG
B
o
o
s
t,
Te
n
s
o
r
F
l
o
w
,
a
n
d
S
e
a
b
o
r
n
l
i
b
r
a
r
y
.
A
w
ide
r
a
n
ge
o
f
s
o
ur
c
e
s
,
s
uc
h
a
s
f
i
r
s
t
a
i
d
pr
o
c
e
dur
e
s
,
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
a
n
d
ge
o
gr
a
phi
c
a
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
Ay
ur
ve
d
i
c
h
o
m
e
t
r
e
a
t
m
e
n
t
s
,
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
f
o
r
m
u
l
a
s
a
n
d
c
o
n
c
e
pt
s
,
I
n
d
i
a
n
f
o
o
d
r
e
c
i
pe
s
,
a
n
d
m
o
r
e
,
we
r
e
us
e
d
to
c
o
n
s
t
r
uc
t
t
h
e
10,
000
q
ue
s
t
i
o
n
s
a
n
d
a
n
s
w
e
r
s
da
t
a
s
e
t
.
Us
i
n
g
t
h
e
ph
r
a
s
e
’
s
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
l
i
s
t
e
d
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
,
n
e
w
f
e
a
t
ur
e
s
h
a
v
e
be
e
n
c
o
n
s
t
r
uc
t
e
d.
S
e
v
e
r
a
l
e
m
b
e
dd
i
ng
t
e
c
h
ni
q
ue
s
we
r
e
us
e
d
to
tr
a
i
n
t
h
e
va
r
i
o
us
m
o
de
l
s
o
n
da
t
a
s
e
t.
I
n
or
de
r
to
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
,
1000
que
s
t
i
o
n
s
w
i
t
h
i
de
n
t
i
c
a
l
m
e
a
ni
ng
s
b
ut
di
s
t
i
n
c
t
t
e
x
t
we
r
e
ge
n
e
r
a
t
e
d
.
4.
2
.
P
e
r
f
o
r
m
an
c
e
v
al
id
at
ion
T
a
bl
e
2
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
v
a
r
i
o
us
v
e
c
t
or
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
q
ue
s
a
n
d
h
o
w
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
h
e
y
wo
r
k
wi
t
h
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
T
h
e
n
u
m
be
r
o
f
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
i
na
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
a
ll
m
o
de
l
s
u
s
i
ng
t
h
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
e
m
b
e
dd
i
ng
s
t
r
a
t
e
gy
i
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
s
3
a
n
d
4.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2
5
0
2
-
4
7
52
E
lev
ati
ng
int
e
ll
igent
v
oice
as
s
is
tant
c
hatbot
s
w
i
th
natur
al
…
(
N
il
e
s
h
B
.
K
or
ade
)
515
T
a
bl
e
2
.
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
e
m
b
e
dd
i
ng
s
w
i
t
h
v
a
r
i
o
us
a
l
go
r
i
t
hm
s
M
o
de
l
TF
-
I
D
F
W
o
r
d2V
e
c
F
a
s
tT
e
x
t
O
pe
nA
I
A
ns
w
e
r
e
d
c
o
r
r
e
c
tl
y
A
ns
w
e
r
e
d
i
nc
o
r
r
e
c
tl
y
A
c
c
u
r
a
c
y
A
ns
w
e
r
e
d
c
o
r
r
e
c
tl
y
A
ns
w
e
r
e
d
i
nc
o
r
r
e
c
tl
y
A
c
c
u
r
a
c
y
A
ns
w
e
r
e
d
c
o
r
r
e
c
tl
y
A
ns
w
e
r
e
d
i
nc
o
r
r
e
c
tl
y
A
c
c
u
r
a
c
y
A
ns
w
e
r
e
d
c
o
r
r
e
c
tl
y
A
ns
w
e
r
e
d
i
nc
o
r
r
e
c
tl
y
A
c
c
u
r
a
c
y
RF
787
213
78.7
806
194
80.6
804
196
80.4
812
188
81.20
A
da
boo
s
t
792
208
79.2
834
166
83.4
838
162
83.8
844
156
84.40
X
G
B
oo
s
t
861
139
86.1
908
92
90.8
912
88
91.2
923
77
92.30
L
S
T
M
815
185
81.5
839
161
83.9
837
163
83.7
862
138
86.20
C
N
N
858
142
85.8
901
99
90.1
897
103
89.7
908
92
90.80
F
i
gur
e
3
.
Num
b
e
r
o
f
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
s
F
i
gur
e
4
.
Num
b
e
r
o
f
in
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
s
po
n
s
e
s
4.
3
.
Re
s
u
l
t
s
d
is
c
u
s
s
ion
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
Ope
n
A
I
e
m
be
dd
i
ng
h
a
s
a
g
r
e
a
t
de
a
l
o
f
po
t
e
n
t
i
a
l
f
o
r
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
t
he
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng
o
f
que
s
t
i
o
n
s
a
s
ke
d,
a
s
i
t
c
a
n
i
m
pr
o
v
e
c
h
a
t
b
o
t
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
by
c
r
e
a
t
i
n
g
ve
c
t
or
s
o
f
que
s
t
i
o
n
s
w
i
t
h
s
i
mi
l
a
r
m
e
a
ni
ng
s
t
h
a
t
a
r
e
c
l
o
s
e
r
to
o
n
e
a
n
o
t
h
e
r
.
C
om
pa
r
i
ng
t
h
e
XG
B
o
o
s
t
to
C
NN
,
L
S
T
M
,
A
da
b
o
o
s
t,
a
n
d
RF
,
t
h
e
XG
B
o
s
t
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
gr
e
a
t
e
r
p
ot
e
n
t
i
a
l
f
o
r
c
o
r
r
e
c
t
l
y
a
c
k
n
o
w
l
e
dg
i
ng
t
h
e
que
s
t
i
o
n
.
P
S
O
o
p
t
i
m
i
s
a
t
i
o
n
i
s
us
e
d
f
o
r
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
t
h
e
o
p
t
i
m
a
l
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
v
a
l
ue
i
n
o
r
de
r
to
f
ur
t
h
e
r
i
m
pr
o
v
e
XG
B
oo
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
R
e
s
u
l
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
t
h
a
t
P
S
O
f
i
n
d
s
t
h
e
i
de
a
l
X
GB
o
o
s
t
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
nl
y
i
n
t
h
e
f
i
r
s
t
i
t
e
r
a
t
i
o
n
,
a
n
d
i
n
c
r
e
a
s
e
s
i
t
s
a
c
c
ur
a
c
y
by
2%
.
T
a
bl
e
3
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
’
s
o
pt
i
m
a
l
v
a
l
u
e
f
o
r
XG
B
oo
s
t
a
s
we
l
l
a
s
t
h
e
i
r
l
o
we
r
a
n
d
uppe
r
b
o
un
ds
.
T
a
bl
e
3
.
XG
B
oo
s
t
h
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
P
a
r
a
me
t
e
r
n_e
s
ti
ma
t
o
r
s
ma
x
_d
e
pt
h
le
a
r
ni
ng_r
a
t
e
ga
mm
a
e
ta
L
o
w
e
r
b
o
und
100
3
0.001
0
0
U
ppe
r
b
o
und
1000
10
0.3
5
1
O
pt
im
a
l
v
a
lu
e
150
5
0.004
1
0.01
5.
CONC
L
USI
ON
C
o
m
pa
r
e
d
to
h
u
m
a
n
a
ge
n
t
s
,
c
h
a
t
b
ot
s
a
r
e
m
uc
h
m
o
r
e
s
c
a
l
a
bl
e
s
i
nc
e
t
h
e
y
c
a
n
ha
n
d
l
e
s
e
ve
r
a
l
r
e
que
s
t
s
a
t
o
n
c
e
,
pr
o
v
i
d
e
c
us
t
o
m
e
r
s
e
r
vi
c
e
o
ut
s
i
de
o
f
r
e
gu
l
a
r
b
us
i
ne
s
s
h
o
ur
s
,
a
n
d
f
u
n
c
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
t
i
m
e
z
o
n
e
s
.
T
h
e
us
e
r
c
a
n
c
o
nv
e
r
s
e
w
i
t
h
t
h
e
c
h
a
t
b
o
t
a
n
d
r
e
c
e
i
v
e
v
o
c
a
l
r
e
s
po
n
s
e
s
.
T
h
e
o
u
t
c
o
m
e
r
e
v
e
a
l
s
t
h
a
t
Ope
n
A
I
e
m
be
dd
i
ng
b
u
il
ds
ve
c
t
or
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
i
n
a
wa
y
t
h
a
t
m
a
k
e
s
que
s
t
i
o
ns
w
i
t
h
s
i
mi
l
a
r
m
e
a
ni
ng
s
c
l
o
s
e
r
to
o
n
e
a
n
ot
h
e
r
,
im
pr
o
vi
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
.
XG
B
o
o
s
t
t
r
a
i
n
e
d
o
n
Ope
nA
I
e
m
be
dd
i
ng
a
c
c
ur
a
t
e
ly
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
que
s
t
i
o
n
a
n
d
i
t
s
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
r
e
s
po
n
s
e
,
a
n
d
P
S
O
de
t
e
r
m
i
ne
s
t
h
e
i
d
e
a
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
h
a
t
i
m
pr
o
v
e
s
XG
B
o
o
s
t
’
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
E
ve
n
t
h
o
ug
h
a
us
e
r
m
a
y
po
s
e
t
h
e
s
a
m
e
que
s
t
i
o
n
i
n
a
d
if
f
e
r
e
n
t
wa
y
,
t
h
e
c
h
a
t
b
o
t
s
h
o
u
l
d
b
e
a
bl
e
t
o
di
s
c
o
v
e
r
i
t
s
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ng.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
s
h
o
ws
pr
o
m
i
s
e
in
r
e
s
po
n
d
i
n
g
to
que
r
i
e
s
w
i
t
h
s
e
m
a
n
t
i
c
m
e
a
ni
ngs
s
im
il
a
r
to
t
h
o
s
e
i
n
t
h
e
da
t
a
b
a
s
e
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
we
c
a
n
t
r
y
d
i
f
f
e
r
e
n
t
e
m
b
e
dd
i
ngs
,
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
a
n
d
o
pt
i
m
i
s
a
t
i
o
n
s
i
n
s
u
b
s
e
que
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
t
o
a
c
hi
e
v
e
b
e
t
t
e
r
r
e
s
u
l
t
s
.
B
y
r
e
m
e
m
be
r
i
ng
a
n
d
r
e
f
e
r
r
i
n
g
t
o
pr
e
vi
o
us
i
n
t
e
r
a
c
ti
o
n
s
o
v
e
r
e
x
t
e
n
de
d
pe
r
i
o
ds
o
f
t
i
m
e
,
v
o
i
c
e
a
s
s
i
s
t
a
n
t
s
c
a
n
be
e
x
p
l
o
r
e
d
to
f
a
c
il
i
t
a
t
e
m
e
a
ni
ng
f
u
l
a
n
d
c
o
n
t
i
n
uo
us
c
o
n
v
e
r
s
a
t
i
o
ns
w
i
t
h
us
e
r
s
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
N
.
B
.
K
or
a
de
e
t
al
.
,
“
E
x
pl
o
r
in
g
N
L
P
te
c
hni
qu
e
s
f
or
dupl
i
c
a
t
e
que
s
ti
o
n
d
e
t
e
c
ti
o
n
t
o
ma
x
im
i
z
in
g
r
e
s
po
ns
e
s
o
n
Q
&A
w
e
bs
it
e
s
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
I
nt
e
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
and A
ppl
ic
at
io
ns
i
n
E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
12, n
o
. 3, pp. 11
–
20, 2024.
[
2]
V
.
O
gunt
o
s
in
a
nd
A
.
O
l
om
o
,
“
D
e
ve
l
o
pm
e
nt
of
a
n
e
-
c
o
mm
e
r
c
e
c
ha
tb
o
t
f
or
a
uni
ve
r
s
it
y
s
h
o
ppi
ng
m
a
ll
,”
A
ppl
ie
d
C
om
put
at
i
onal
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and Sof
t
C
om
put
in
g
, v
o
l.
2021, pp. 1
–
14, M
a
r
. 202
1, do
i:
10.1155/2021/
6630326.
[
3]
S
.
H
.
A
nw
a
r
,
K
.
M
.
A
bo
ua
is
h,
E
.
M
.
M
a
tt
a
,
A
.
K
.
F
a
r
o
uq,
A
.
A
.
A
hme
d,
a
nd
N
.
K
.
N
e
gi
e
d,
“
A
c
a
d
e
m
i
c
a
s
s
is
ta
nc
e
c
ha
t
bo
t
-
a
c
o
mpr
e
h
e
ns
iv
e
N
L
P
a
nd
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
a
ppr
o
a
c
he
s
,”
I
n
done
s
ia
n
J
ou
r
nal
o
f
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
33, n
o
. 2, pp. 1042
–
1056,
F
e
b. 2024, d
o
i
:
10.11
591/
ij
e
e
c
s
.v
33.i
2.pp1042
-
1056.
[
4]
E
.
A
da
mo
p
o
ul
o
u
a
nd
L
.
M
o
us
s
ia
de
s
,
“
C
ha
tb
o
ts
:
h
is
to
r
y
,
te
c
hno
l
o
g
y
,
a
nd
a
ppl
i
c
a
ti
o
ns
,”
M
ac
hi
ne
L
e
ar
ni
ng
w
it
h
A
ppl
ic
at
i
ons
,
vo
l.
2, p. 100006, D
e
c
. 2020, d
o
i:
10.1016/j
.ml
w
a
.2020.100006
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2
5
0
2
-
4
7
52
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
3
7
,
N
o
.
1
,
J
a
n
ua
r
y
20
2
5
:
50
7
-
51
7
516
[
5]
C
.
R
z
e
pka
,
B
.
B
e
r
g
e
r
,
a
nd
T
.
H
e
s
s
,
“
V
o
ic
e
A
s
s
is
ta
nt
v
s
.
c
ha
t
bo
t
–
e
x
a
mi
n
in
g
th
e
f
it
be
twe
e
n
c
o
n
ve
r
s
a
ti
o
na
l
a
ge
nt
s
’
in
t
e
r
a
c
ti
o
n
mo
da
li
ti
e
s
a
nd
in
f
or
ma
ti
o
n
s
e
a
r
c
h
ta
s
k
s
,”
I
nf
or
m
at
io
n
Sy
s
te
m
s
F
r
ont
ie
r
s
,
vo
l.
24,
n
o
.
3,
pp.
839
–
856,
J
un.
2
022,
do
i:
10.1007/s
10796
-
021
-
10226
-
5.
[
6]
A
.
P
a
nde
a
nd
D
.
M
is
hr
a
,
“
T
h
e
s
y
ne
r
g
y
b
e
tw
e
e
n
a
huma
noi
d
r
o
b
o
t
a
nd
w
hi
s
pe
r
:
br
id
g
in
g
a
ga
p
in
e
du
c
a
ti
o
n,”
E
le
c
tr
oni
c
s
(
Sw
it
z
e
r
la
nd)
,
vo
l.
12, n
o
. 19, p. 3995, S
e
p. 2023, d
o
i:
10.3390/
e
l
e
c
t
r
o
ni
c
s
12193995.
[
7]
K
.
I
.
R
o
u
me
l
i
o
ti
s
a
nd
N
.
D
.
T
s
e
li
ka
s
,
“
C
ha
tG
P
T
a
nd
O
pe
n
-
A
I
mo
d
e
ls
:
a
pr
e
li
m
in
a
r
y
r
e
vi
e
w
,”
F
ut
ur
e
I
nt
e
r
ne
t
,
vo
l.
15,
no
.
6,
p. 192, M
a
y
2023, d
o
i
:
10.3390/
f
i1
5060192.
[
8]
Z
.
D
o
ng,
Q
.
D
in
g,
W
.
Z
ha
i,
a
nd
M
.
Z
h
o
u,
“
A
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
ti
o
n
m
e
th
o
d
ba
s
e
d
o
n
d
o
ma
in
-
s
pe
c
i
f
i
c
da
ta
s
e
ts
a
nd
c
o
n
f
id
e
nc
e
de
c
is
io
n n
e
tw
o
r
ks
,”
Se
ns
or
s
, v
o
l.
23, n
o
. 13, p. 6036, J
un. 2023
, do
i:
10.
3390/s
23136036.
[
9]
R
.
J
e
ga
de
e
s
a
n,
D
.
S
r
in
iv
a
s
,
N
.
U
ma
pa
th
i,
G
.
K
a
r
th
ic
k,
a
n
d
N
.
V
e
nka
te
s
w
a
r
a
n,
“
P
e
r
s
o
na
l
he
a
lt
h
c
a
r
e
c
ha
tb
o
t
f
o
r
m
e
d
ic
a
l
s
ugge
s
ti
o
ns
us
in
g
a
r
ti
f
ic
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
nc
e
a
nd
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng,
”
E
ur
ope
an
C
he
m
ic
al
B
ul
le
ti
n
,
vol
.
12,
n
o
.
S
3,
pp.
6004
–
6
012,
2023, do
i:
10.31838/
e
c
b/
2023.12.s
3.670.
[
10]
P
.
I
.
P
r
a
y
it
n
o
,
R
.
P
.
P
uj
o
L
e
ks
o
n
o
,
F
.
C
ha
i,
R
.
A
ld
y
,
a
nd
W
.
B
udi
ha
r
t
o
,
“
H
e
a
lt
h
c
ha
tb
o
t
us
in
g
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
pr
oc
e
s
s
in
g
f
or
di
s
e
a
s
e
pr
e
di
c
ti
o
n
a
nd
tr
e
a
tm
e
n
t,
”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
2021
1
s
t
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
o
m
put
e
r
S
c
ie
nc
e
and
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, I
C
C
SA
I
2021
, O
c
t.
2021, pp. 62
–
67, d
o
i:
10.1109/
I
C
C
S
A
I
53272.2021.9609784.
[
11]
M
.
V
.
V
a
s
il
e
io
u
a
nd
I
.
G
.
M
a
gl
o
gi
a
nni
s
,
“
T
he
h
e
a
lt
h
c
ha
tb
ot
s
in
te
le
m
e
di
c
in
e
:
in
te
ll
ig
e
nt
di
a
l
o
g
s
y
s
t
e
m
f
o
r
r
e
m
o
t
e
s
u
p
po
r
t,
”
J
our
nal
of
H
e
al
th
c
ar
e
E
ngi
ne
e
r
in
g
, v
o
l.
2022, pp. 1
–
12, O
c
t.
2
022, do
i:
10.1155/2022/
4876512.
[
12]
S
.
Z
h
o
u,
J
.
S
i
l
v
a
s
s
ta
r
,
C
.
C
la
r
k,
A
.
J
.
S
a
l
y
e
r
s
,
C
.
C
ha
ve
z
,
a
nd
S
.
S
.
B
ul
l,
“
A
n
a
r
ti
f
i
c
ia
ll
y
in
t
e
ll
ig
e
nt
,
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
in
g
c
ha
tb
o
t
de
s
ig
n
e
d
t
o
pr
o
m
ot
e
C
O
V
I
D
-
19
v
a
c
c
in
a
ti
o
n:
a
pr
oof
-
of
-
c
o
n
c
e
pt
pi
l
o
t
s
tu
d
y
,”
D
ig
it
al
H
e
al
th
,
vo
l.
9, J
a
n. 2023
.
[
13]
S
.
R
a
th
,
A
.
P
a
tt
a
n
a
y
a
k,
S
.
T
r
ip
a
th
y
,
S
.
B
.
B
.
P
r
i
y
a
da
r
s
hi
ni
,
A
.
T
r
ip
a
th
y
,
a
nd
S
.
T
a
n
v
i,
“
P
r
e
di
c
ti
o
n
of
a
n
ov
e
l
r
ul
e
-
ba
s
e
d
c
ha
t
bo
t
a
ppr
o
a
c
h
(
R
C
A
)
us
in
g
na
tu
r
a
l
la
ngua
g
e
pr
oc
e
s
s
in
g
te
c
hni
qu
e
s
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
I
nt
e
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
and
A
ppl
ic
at
io
ns
in
E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
11, n
o
. 3, pp. 318
–
325, 2023.
[
14]
K
.
E
l
-
a
z
ha
r
i,
I
.
H
il
a
l,
N
.
D
a
o
udi
,
R
.
A
jh
o
un,
a
nd
I
.
B
e
lg
a
s
,
“
A
n
e
vo
lu
t
i
v
e
kn
o
w
l
e
dge
ba
s
e
f
o
r
‘
A
s
kB
ot
’
t
o
w
a
r
d
in
c
lu
s
i
ve
a
nd
s
ma
r
t
le
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
N
L
P
t
e
c
hni
qu
e
s
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
A
dv
anc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
A
ppl
ic
at
io
ns
,
v
o
l.
14,
n
o
.
5,
pp. 413
–
422, 2023, do
i:
10.14569/
I
J
A
C
S
A
.2023.0140544.
[
15]
S
.
H
.
A
nw
a
r
,
K
.
M
.
A
bo
ua
is
h,
E
.
M
.
M
a
tt
a
,
A
.
K
.
F
a
r
o
uq,
A
.
A
.
A
hme
d,
a
nd
N
.
K
.
N
e
gi
e
d,
“
A
c
a
d
e
mi
c
a
s
s
is
ta
nc
e
c
ha
t
bo
t
-
a
c
o
mpr
e
h
e
ns
iv
e
N
L
P
a
nd
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
a
ppr
o
a
c
he
s
,”
I
n
done
s
ia
n
J
ou
r
nal
o
f
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
33, n
o
. 2, pp. 1042
–
1056,
F
e
b. 2024, d
o
i
:
10.1
1
591/
ij
e
e
c
s
.v
33.i
2.pp1042
-
1056.
[
16]
S
.
K
ot
ha
r
i,
P
.
B
a
ga
n
e
,
M
.
M
is
hr
a
,
S
.
K
ul
s
hr
e
s
th
a
,
Y
.
A
s
r
a
ni
,
a
nd
V
.
M
a
he
s
w
a
r
i,
“
C
r
o
p
G
ua
r
d:
e
mp
o
w
e
r
in
g
a
gr
i
c
ul
tu
r
e
w
it
h
A
I
dr
iv
e
n
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
ti
o
n
C
ha
tb
o
t,
”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
I
nt
e
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
and
A
ppl
ic
a
ti
ons
in
E
ngi
ne
e
r
in
g
,
v
o
l.
12,
no
. 12s
, pp. 530
–
537, 2024.
[
17]
H
.
V
r
a
nke
n
a
nd
H
.
A
li
z
a
d
e
h,
“
D
e
t
e
c
ti
o
n
of
D
G
A
-
ge
n
e
r
a
t
e
d
do
ma
in
na
m
e
s
w
it
h
T
F
-
I
D
F
,”
E
le
c
tr
oni
c
s
(
Sw
it
z
e
r
la
nd)
,
vo
l.
11,
no
. 3, p. 414, J
a
n. 2022, do
i
:
10.3390/e
le
c
tr
o
n
ic
s
11030414.
[
18]
Q
.
D
u,
N
.
L
i,
W
.
L
iu
,
D
.
S
un,
S
.
Y
a
ng,
a
nd
F
.
Y
ue
,
“
A
t
opi
c
r
e
c
o
gni
ti
o
n
m
e
th
o
d
of
ne
w
s
t
e
x
t
ba
s
e
d
o
n
w
or
d
e
mb
e
dd
in
g
e
nha
nc
e
m
e
nt
,”
C
om
put
at
io
nal
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and N
e
ur
os
c
ie
nc
e
,
vo
l.
2022, pp. 1
–
15, F
e
b. 2022, d
o
i:
10.1155/2022
/4
582480.
[
19]
N
.
B
.
K
o
r
a
d
e
,
M
.
B
.
S
a
l
unke
,
A
.
A
.
B
ho
s
l
e
,
P
.
B
.
K
umbha
r
ka
r
,
G
.
G
.
A
s
a
lk
a
r
,
a
nd
R
.
G
.
K
he
dka
r
,
“
S
tr
e
ngt
h
e
ni
ng
s
e
nt
e
nc
e
s
im
il
a
r
it
y
id
e
nt
i
f
ic
a
ti
o
n
th
r
o
ugh
O
pe
nA
I
e
mb
e
ddi
ngs
a
nd
de
e
p
le
a
r
ni
ng,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
A
dv
anc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
i
e
nc
e
and A
ppl
ic
at
io
ns
, vo
l.
15, n
o
. 4, pp.
821
–
829, 2024, d
o
i
:
10.14
569/
I
J
A
C
S
A
.2024.0150485.
[
20]
R
.
D
r
ik
v
a
ndi
a
nd
O
.
L
a
w
a
l,
“
S
pa
r
s
e
pr
in
c
ip
a
l
c
o
mp
o
n
e
nt
a
n
a
l
y
s
is
f
or
na
tu
r
a
l
la
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
in
g,”
A
nnal
s
of
D
at
a
Sc
ie
nc
e
,
vo
l.
10, n
o
. 1, pp. 25
–
41, F
e
b. 2023, d
o
i:
10.1007/s
40745
-
020
-
00277
-
x.
[
21]
N
.
B
.
K
o
r
a
d
e
a
nd
M
.
Z
ub
e
r
,
“
B
oo
s
t
s
to
c
k
f
or
e
c
a
s
ti
ng
a
c
c
ur
a
c
y
us
in
g
th
e
m
o
di
f
i
e
d
f
ir
e
f
l
y
a
lg
or
it
hm
a
nd
mul
t
ic
ha
n
ne
l
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k,”
J
our
nal
of
T
he
or
e
ti
c
al
and A
pp
li
e
d I
nf
or
m
at
io
n T
e
c
hnol
ogy
,
v
o
l
.
1
0
1
,
n
o
.
7
,
p
p
.
2
6
6
8
–
2
6
7
7
,
2
0
2
3
.
[
22]
N
.
B
.
K
o
r
a
d
e
a
nd
M
.
Z
ub
e
r
,
“
S
t
oc
k
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng
us
in
g
mul
t
ic
ha
nne
l
C
N
N
a
nd
f
i
r
e
f
l
y
a
lg
o
r
it
h
m,”
in
C
ogni
ti
v
e
Sc
ie
nc
e
and
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
P
a
r
t
F
1466, 2023, pp. 447
–
458.
[
23]
N
.
B
.
K
o
r
a
d
e
a
nd
M
.
Z
ub
e
r
,
“
F
o
r
e
c
a
s
ti
ng
s
to
c
k
pr
ic
e
us
in
g
t
i
me
-
s
e
r
i
e
s
a
na
l
y
s
is
a
nd
de
e
p
le
a
r
n
i
ng
t
e
c
hn
iq
ue
s
,”
in
L
e
c
tu
r
e
N
ot
e
s
in
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
1146
L
N
E
E
, 2024, pp. 403
–
421.
[
24]
L
.
G
a
n,
“
X
G
B
oo
s
t
-
ba
s
e
d
e
-
c
o
mm
e
r
c
e
c
us
t
o
m
e
r
l
o
s
s
pr
e
di
c
t
io
n,”
C
om
put
at
io
nal
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
N
e
ur
os
c
ie
n
c
e
,
v
o
l.
20
22,
pp. 1
–
10, J
ul
. 2022, do
i:
10.1155/2022
/1
858300.
[
25]
Z
.
S
ha
o
,
M
.
N
.
A
hma
d,
a
nd
A
.
J
a
v
e
d,
“
C
o
mpa
r
is
o
n
of
r
a
ndom
f
o
r
e
s
t
a
nd
X
G
B
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
s
us
in
g
in
te
g
r
a
te
d
o
p
ti
c
a
l
a
nd
S
A
R
f
e
a
tu
r
e
s
f
o
r
ma
ppi
ng u
r
ba
n i
mpe
r
v
i
o
us
s
ur
f
a
c
e
,”
R
e
m
ot
e
Se
ns
in
g
, vo
l.
16, n
o
. 4, p. 665, F
e
b. 2024, d
o
i:
10.3390/
r
s
16040665.
[
26]
J
.
K
e
nn
e
d
y
a
nd
R
.
E
be
r
ha
r
t,
“
P
a
r
ti
c
l
e
s
w
a
r
m
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
I
C
N
N
’
95
-
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
, v
o
l.
4, pp. 1942
–
1948, d
o
i:
10.1109
/I
C
N
N
.1995.488968.
[
27]
N
.
B
.
K
o
r
a
d
e
a
nd
M
.
Z
ube
r
,
“
S
to
c
k
pr
i
c
e
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng
us
in
g
c
o
n
vol
ut
i
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
a
nd
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
te
c
hni
qu
e
s
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
A
dv
anc
e
d
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
A
pp
li
c
at
io
ns
,
vo
l.
13,
n
o
.
11,
pp.
378
–
385,
2022,
do
i:
10.14569/
I
J
A
C
S
A
.2022.0131142.
[
28]
L
.
O
r
y
nba
y
,
B
.
R
a
z
a
khov
a
,
P
.
P
e
e
r
,
B
.
M
e
d
e
n,
a
nd
Ž
.
E
m
e
r
š
i
č
,
“
R
e
c
e
n
t
a
dv
a
n
c
e
s
in
s
y
nt
h
e
s
is
a
nd
in
te
r
a
c
ti
o
n
of
s
pe
e
c
h,
t
e
x
t,
a
nd
v
is
i
o
n,”
E
le
c
tr
oni
c
s
(
Sw
it
z
e
r
la
nd)
, vo
l.
13, n
o
. 9, p. 1726, Ap
r
.
2024, do
i:
10.3390/
e
l
e
c
tr
o
ni
c
s
13091726.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
N
i
l
es
h
B.
Ko
ra
de
i
s
an
A
s
s
i
s
t
an
t
Pro
f
e
s
s
o
r
at
J
SPM
’
s
Raj
ars
h
i
Sh
a
h
u
Co
l
l
eg
e
o
f
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
P
u
n
e,
I
n
d
i
a
.
H
e
i
s
a
d
at
a
s
ci
e
n
ce
p
ro
f
e
s
s
i
o
n
al
w
i
t
h
a
Ph
.
D
.
in
C
o
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
an
d
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
ar
e
as
ar
e
d
at
a
s
c
i
en
ce,
d
at
a
an
a
l
y
s
i
s
,
t
i
me
s
e
r
i
e
s
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
,
N
L
P
,
an
d
d
ee
p
l
e
arn
i
n
g
.
H
e
h
as
w
o
rk
ed
o
n
s
e
v
e
ra
l
co
n
s
u
l
t
an
cy
p
ro
j
ec
t
s
,
fi
l
e
d
s
e
v
e
ral
I
n
d
i
a
n
p
at
en
t
s
,
an
d
o
b
t
ai
n
e
d
c
o
p
y
r
i
g
h
t
s
fo
r
h
i
s
c
r
e
at
i
v
e
i
d
e
as
.
H
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
n
i
l
e
s
h
.
k
o
ra
d
e
.
ml
@
g
m
ai
l
.
c
o
m.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.