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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
,
pp.
1
88
7
~
1
89
8
I
S
S
N:
2
502
-
4
7
52
,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
cs
.v
3
7
.
i
3
.
pp
1
88
7
-
1
89
8
1887
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
cs
.
iaes
c
or
e
.
c
om
F
or
e
c
ast
in
g v
ir
t
u
al
m
ac
h
in
e
r
e
sou
r
c
e
u
t
il
iz
at
io
n
i
n
c
lo
u
d
c
om
p
u
t
in
g:
a
h
y
b
r
id
ar
t
ific
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
ap
p
r
oac
h
Rim
Douk
h
a,
Abd
e
r
r
ah
m
an
e
E
z
-
Z
ah
ou
t
,
Ar
is
t
i
d
e
Ndayi
k
e
n
gu
r
u
k
iye
I
nt
e
ll
ig
e
nt
P
r
oc
e
s
s
in
g a
nd S
e
c
u
r
it
y
of
S
y
s
t
e
ms
T
e
a
m, F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
n
c
e
s
, M
o
ha
mm
e
d V
U
ni
ve
r
s
it
y
, R
a
ba
t,
M
or
o
c
c
o
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
M
a
y
17
,
202
4
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
1
,
202
4
A
c
c
e
pt
e
d
Oc
t
7
,
202
4
Cl
o
u
d
c
o
m
p
u
t
i
n
g
h
as
t
ran
s
fo
r
med
t
h
e
m
an
a
g
eme
n
t
o
f
I
T
i
n
fras
t
ru
c
t
u
r
e
s
b
y
p
ro
v
i
d
i
n
g
s
c
al
ab
l
e,
fl
e
x
i
b
l
e,
an
d
co
s
t
-
e
ff
ec
t
i
v
e
s
o
l
u
t
i
o
n
s
.
H
o
w
ev
e
r,
e
ffi
ci
e
n
t
re
s
o
u
r
ce
m
an
a
g
eme
n
t
i
n
c
l
o
u
d
en
v
i
ro
n
me
n
t
s
r
em
ai
n
s
a
s
i
g
n
i
fi
c
a
n
t
c
h
a
l
l
en
g
e,
as
o
v
e
r
-
p
ro
v
i
s
i
o
n
i
n
g
o
r
u
n
d
e
r
-
p
ro
v
i
s
i
o
n
i
n
g
o
f
r
e
s
o
u
rce
s
c
a
n
l
e
ad
t
o
u
n
n
ece
s
s
ar
y
co
s
t
s
o
r
d
e
g
ra
d
ed
p
e
rfo
r
m
a
n
ce
.
A
cc
u
rat
e
f
o
rec
as
t
i
n
g
o
f
v
i
rt
u
al
m
a
c
h
i
n
e
(
V
M)
r
e
s
o
u
r
ce
u
t
i
l
i
zat
i
o
n
i
s
c
ru
ci
al
f
o
r
o
p
t
i
mi
zi
n
g
r
e
s
o
u
r
ce
al
l
o
c
at
i
o
n
,
r
e
d
u
c
i
n
g
o
p
e
rat
i
o
n
al
e
x
p
en
s
e
s
,
an
d
e
n
s
u
r
i
n
g
c
o
m
p
l
i
an
ce
w
i
t
h
se
rv
i
ce
l
ev
e
l
ag
r
eemen
t
s
(SL
A
s
).
T
h
i
s
s
t
u
d
y
a
i
ms
t
o
ad
d
re
s
s
t
h
e
s
e
c
h
a
l
l
en
g
e
s
b
y
d
ev
e
l
o
p
i
n
g
a
h
y
b
ri
d
f
o
r
ec
as
t
i
n
g
mo
d
el
t
h
at
c
o
m
b
i
n
e
s
t
h
e
s
t
re
n
g
t
h
s
o
f
a
u
t
o
r
eg
r
e
s
s
i
v
e
i
n
t
eg
rat
ed
m
o
v
i
n
g
av
e
ra
g
e
(
A
R
I
MA
),
l
i
n
e
ar
r
eg
r
e
s
s
i
o
n
(
L
R)
,
a
n
d
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
memo
r
y
(L
ST
M)
t
e
ch
n
i
q
u
e
s
.
B
y
i
n
t
e
g
rat
i
n
g
t
h
e
s
e
me
t
h
o
d
s
,
o
u
r
mo
d
el
p
ro
v
i
d
e
s
m
o
r
e
acc
u
rat
e
p
red
i
c
t
i
o
n
s
an
d
b
e
t
t
e
r
a
d
ap
t
ab
i
l
i
t
y
t
o
v
ari
o
u
s
w
o
r
k
l
o
ad
p
at
t
e
rn
s
,
h
e
l
p
i
n
g
c
l
o
u
d
s
e
rv
i
ce
p
ro
v
i
d
e
rs
a
n
d
u
s
e
rs
t
o
m
a
k
e
i
n
fo
r
med
d
ec
i
s
i
o
n
s
ab
o
u
t
re
s
o
u
r
ce
a
l
l
o
c
at
i
o
n
,
u
l
t
i
m
at
el
y
r
e
d
u
c
i
n
g
co
s
t
s
.
T
h
e
d
at
a
w
as
co
l
l
ec
t
ed
fro
m
m
u
l
t
i
p
l
e
E
C2
i
n
s
t
an
ce
s
a
n
d
p
ro
c
e
s
s
ed
u
s
i
n
g
a
m
az
o
n
w
e
b
s
e
r
v
i
ce
s
(
AWS
)
G
l
u
e
w
i
t
h
Sp
ark
.
T
h
e
e
x
p
e
ri
men
t
al
r
e
s
u
l
t
s
d
em
o
n
s
t
rat
e
t
h
at
t
h
e
h
y
b
r
i
d
mo
d
el
o
u
t
p
e
rfo
r
m
s
i
n
d
i
v
i
d
u
al
m
o
d
e
l
s
s
u
ch
as
A
R
I
M
A
,
LR
,
an
d
L
ST
M
i
n
t
e
r
m
s
o
f
acc
u
ra
cy
fo
r
fo
r
ec
as
t
i
n
g
memo
r
y
,
CP
U
,
an
d
d
i
s
k
u
t
i
l
i
za
t
i
o
n
,
o
ff
e
r
i
n
g
a
mo
r
e
e
ff
ec
t
i
v
e
s
o
l
u
t
i
o
n
fo
r
m
an
a
g
i
n
g
cl
o
u
d
re
s
o
u
r
ce
s
e
ffi
ci
e
n
t
l
y
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
R
I
M
A
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
g
e
n
c
e
C
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
L
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
L
S
T
M
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
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
:
R
i
m
Do
ukh
a
I
n
t
e
l
l
i
g
e
n
t
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
S
e
c
ur
i
t
y
o
f
S
y
s
t
e
m
s
T
e
a
m
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
s
,
M
o
h
a
mm
e
d
V
Uni
ve
r
s
i
t
y
R
a
b
a
t
,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
do
ukh
a
r
i
m
@g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
C
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
p
l
a
t
f
o
r
m
s
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
i
n
t
o
da
y
’
s
I
T
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
,
pr
o
vi
d
i
ng
v
a
s
t
r
e
s
o
u
r
c
e
s
a
n
d
s
e
r
vi
c
e
s
,
s
uc
h
a
s
c
o
m
put
i
n
g
po
we
r
,
s
tor
a
ge
,
a
n
d
ba
n
dw
i
dt
h
,
to
c
us
to
m
e
r
s
o
n
de
m
a
n
d.
T
h
e
s
e
p
l
a
t
f
o
r
m
s
o
f
f
e
r
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
a
n
d
de
pe
n
da
bil
i
t
y
t
o
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
qua
l
i
t
y
o
f
s
e
r
vi
c
e
(
Qo
S
)
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
s
o
u
t
l
i
ne
d
i
n
s
e
r
vi
c
e
l
e
v
e
l
a
gr
e
e
m
e
n
t
s
(
S
L
A
)
a
r
e
m
e
t
,
m
a
k
i
ng
us
e
o
f
vi
r
t
ua
l
i
z
a
t
i
o
n
to
o
p
t
i
mi
z
e
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
[
1]
.
W
i
t
hi
n
t
he
s
e
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
s
,
C
P
U
c
a
pa
c
i
t
y
,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
a
r
e
i
n
d
i
s
pe
n
s
a
bl
e
f
o
r
de
pl
o
yi
ng
a
n
y
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
c
l
o
ud.
F
a
i
l
ur
e
to
m
a
na
ge
a
n
d
ut
i
li
z
e
t
h
e
s
e
s
e
r
vi
c
e
s
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
c
a
n
r
e
s
u
l
t
i
n
e
s
c
a
l
a
t
i
n
g
c
o
s
t
s
[
2]
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
o
p
t
i
mi
z
i
ng
vi
r
t
ua
l
m
a
c
hi
ne
s
(
VM
s
)
i
s
pa
r
a
m
o
u
n
t
to
e
n
s
ur
e
pe
a
k
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
o
p
t
i
m
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
l
i
z
a
t
i
o
n
[
3]
.
T
hi
s
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
a
l
s
o
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
c
o
s
t
-
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
[
4]
.
I
n
t
h
e
r
e
a
l
m
o
f
o
pt
i
m
i
z
i
ng
V
M
s
i
n
t
h
e
c
l
o
ud,
t
w
o
p
r
i
m
a
r
y
a
ppr
o
a
c
h
e
s
e
m
e
r
ge
,
h
u
m
a
n
-
dr
i
ve
n
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
i
ng
w
i
t
h
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
h
u
m
a
n
-
dr
i
v
e
n
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
r
e
l
i
e
s
o
n
h
u
m
a
n
e
x
pe
r
t
i
s
e
t
o
i
n
t
e
r
pr
e
t
s
y
s
t
e
m
be
h
a
vi
o
r
[
5]
,
a
n
a
l
y
z
e
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
,
a
n
d
m
a
ke
i
nf
o
r
m
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
a
b
o
ut
f
ut
ur
e
w
o
r
kl
o
a
ds
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
x
c
e
l
s
i
n
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
p
a
t
t
e
r
n
s
a
n
d
a
da
pt
i
n
g
VM
s
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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
:
1
88
7
-
1
89
8
1888
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
v
a
l
u
a
bl
e
w
h
e
n
de
a
li
ng
w
i
t
h
i
n
t
r
i
c
a
t
e
,
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
pa
tt
e
r
n
s
a
n
d
d
y
n
a
mi
c
wo
r
kl
o
a
ds
t
h
a
t
m
a
y
b
e
c
ha
l
l
e
ng
i
n
g
f
o
r
a
uto
m
a
t
e
d
s
y
s
t
e
m
s
to
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
i
ng
a
n
d
s
t
a
ti
s
t
i
c
a
l
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
o
f
f
e
r
a
m
o
r
e
a
u
to
m
a
t
e
d
a
n
d
pr
o
a
c
t
i
v
e
s
o
l
ut
i
o
n
to
VM
s
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
n
g
a
d
v
a
n
c
e
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
s
uc
h
a
s
a
uto
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
m
o
vi
ng
a
ve
r
a
ge
(
A
R
I
M
A
)
,
l
i
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
L
R
)
,
a
n
d
l
o
ng
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
,
t
h
e
s
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
e
n
a
bl
e
us
e
r
s
to
f
o
r
e
c
a
s
t
r
e
s
o
ur
c
e
r
e
qui
r
e
m
e
n
t
s
a
n
d
d
y
n
a
mi
c
a
ll
y
a
d
j
u
s
t
VM
s
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
.
T
he
a
ut
o
m
a
t
e
d
n
a
t
ur
e
o
f
t
hi
s
m
e
t
h
o
d
e
ns
ur
e
s
qu
i
c
k
r
e
s
p
o
n
s
e
s
t
o
c
h
a
n
g
i
ng
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
,
a
l
l
o
w
i
n
g
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
w
i
t
h
o
ut
c
o
n
s
t
a
n
t
h
u
m
a
n
i
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
b
e
c
o
m
e
s
c
r
uc
i
a
l
i
n
s
c
e
n
a
r
i
o
s
wh
e
r
e
wo
r
kl
o
a
ds
e
xhi
bi
t
pa
tt
e
r
n
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
d
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
e
d
t
h
r
o
ugh
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
i
ng.
T
y
p
i
c
a
ll
y
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
e
n
h
a
nc
e
d
by
c
o
m
bi
n
i
ng
s
e
v
e
r
a
l
t
e
c
h
ni
que
s
[
6]
.
F
o
r
i
ns
t
a
n
c
e
,
AR
I
M
A
i
s
a
de
pt
a
t
c
a
pt
ur
i
n
g
t
e
m
po
r
a
l
pa
tt
e
r
n
s
,
L
R
pr
o
vi
d
e
s
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
,
a
n
d
L
S
T
M
e
x
c
e
l
s
i
n
m
o
de
li
ng
i
n
t
r
i
c
a
t
e
s
e
que
n
c
e
s
a
n
d
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
c
o
m
b
ini
ng
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
o
f
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
c
a
n
r
e
s
u
l
t
i
n
a
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
m
o
de
l
.
B
y
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
VM
s
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
,
c
l
o
ud
pr
o
vi
de
r
s
c
a
n
b
e
t
t
e
r
u
t
i
li
z
e
t
h
e
i
r
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
s
,
e
n
s
ur
i
n
g
t
h
a
t
r
e
s
o
u
r
c
e
s
a
r
e
a
l
l
o
c
a
t
e
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
o
m
e
e
t
v
a
r
y
i
ng
wo
r
k
l
o
a
d
de
m
a
n
ds
.
T
hi
s
he
l
p
s
a
s
we
ll
t
o
r
e
duc
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
,
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
d
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
.
Va
r
i
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
e
f
f
o
r
t
s
h
a
v
e
f
o
c
us
e
d
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
VM
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
F
o
r
i
ns
t
a
n
c
e
,
W
u
e
t
al.
[
7]
de
v
e
l
o
pe
d
a
n
a
d
a
pt
i
ve
hy
br
i
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
c
h
e
m
e
b
a
s
e
d
o
n
a
ut
o
-
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
C
P
U
l
o
a
d
i
n
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
gr
i
ds
.
T
he
y
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
a
da
pt
i
v
e
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
t
h
e
S
a
vi
t
z
k
y
-
Go
l
a
y
f
i
l
t
e
r
to
e
n
ha
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
H
y
b
r
i
d
m
o
de
l
s
,
m
e
r
g
i
ng
A
R
I
M
A
a
n
d
A
NN
t
e
c
hni
que
s
,
ha
v
e
s
h
o
wn
s
u
pe
r
i
o
r
i
t
y
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
C
P
U
a
n
d
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
.
B
i
e
t
al.
[
8]
,
pr
o
p
o
s
e
a
hy
b
r
i
d
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
,
B
G
-
L
S
T
M
,
whi
c
h
c
o
m
bi
ne
s
B
i
-
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
L
S
T
M
(
B
i
-
L
S
T
M
)
a
n
d
g
r
i
d
L
S
T
M
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
ng
w
o
r
kl
o
a
d
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
i
n
c
l
o
ud
s
y
s
t
e
m
s
.
T
h
e
i
r
a
ppr
o
a
c
h
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
s
bi
-
d
i
r
e
c
t
i
o
n
a
l
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
t
i
me
-
f
r
e
que
nc
y
do
m
a
i
n
f
e
a
t
ur
e
s
,
l
e
a
d
i
n
g
to
im
pr
o
v
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
y
a
pp
li
e
d
a
S
a
vi
t
z
k
y
-
Go
l
a
y
f
il
t
e
r
t
o
s
m
o
ot
h
t
h
e
da
t
a
a
n
d
t
e
s
t
e
d
t
h
e
m
o
de
l
o
n
G
oo
gl
e
C
l
us
t
e
r
t
r
a
c
e
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
we
d
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
m
o
de
l
s
l
i
ke
A
R
I
M
A
a
n
d
o
t
h
e
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
s
t
a
n
da
r
d
L
S
T
M
a
n
d
S
VM
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
l
o
n
g
-
t
e
r
m
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
K
a
r
im
e
t
al.
[
9]
,
pr
e
s
e
n
t
B
H
y
P
r
e
C
,
a
hy
br
i
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
R
NN
)
m
o
de
l
de
s
i
g
n
e
d
to
pr
e
d
i
c
t
C
P
U
wo
r
kl
o
a
d
i
n
c
l
o
ud
VM
s
.
T
h
e
m
o
d
e
l
c
o
m
bi
ne
s
B
i
-
L
S
T
M
,
L
S
T
M
,
a
n
d
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
(
GR
U)
l
a
y
e
r
s
to
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
n
o
n
-
li
ne
a
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
nc
l
ude
s
a
1D
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
(
C
NN
)
l
a
y
e
r
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
a
n
d
a
pp
li
e
s
a
s
li
d
i
ng
w
i
ndo
w
a
ppr
o
a
c
h
to
m
a
n
a
ge
s
e
que
n
t
i
a
l
da
t
a
.
E
x
pe
r
i
m
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
B
H
y
P
r
e
C
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
s
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
li
ke
A
R
I
M
A
a
n
d
o
t
h
e
r
R
NN
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
l
o
n
g
-
t
e
r
m
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
,
o
f
f
e
r
i
ng
a
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
s
t
a
bl
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
too
l
f
o
r
c
l
o
ud
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
.
B
a
n
e
r
j
e
e
e
t
al
.
[
10]
,
pr
o
p
o
s
e
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
i
mpr
o
vi
n
g
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
a
n
d
e
ne
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
c
l
o
ud
da
t
a
c
e
n
t
e
r
s
t
h
r
o
ugh
a
m
u
l
t
i
-
s
t
e
p
-
a
h
e
a
d
C
P
U
w
o
r
kl
o
a
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
l
e
v
e
r
a
ge
s
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
t
o
pr
e
di
c
t
t
h
e
f
ut
ur
e
C
P
U
r
e
s
o
ur
c
e
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
o
f
VM
s
b
a
s
e
d
o
n
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
.
A
s
l
i
d
i
n
g
w
i
ndo
w
a
ppr
o
a
c
h
i
s
e
m
p
l
o
y
e
d
to
m
a
n
a
ge
t
h
e
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
da
t
a
,
a
n
d
a
r
e
-
tr
a
i
ni
n
g
m
e
c
h
a
ni
s
m
i
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
to
m
a
i
n
t
a
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
v
e
r
t
i
m
e
.
T
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
C
P
U
wo
r
kl
o
a
d
i
s
t
h
e
n
u
s
e
d
to
o
p
t
i
mi
z
e
t
h
e
p
l
a
c
e
m
e
n
t
o
f
VM
s
o
n
phy
s
ica
l
m
a
c
hi
ne
s
(
P
M
s
)
,
l
e
a
d
i
ng
to
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
r
e
du
c
t
i
o
n
i
n
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
i
m
pr
o
v
e
d
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
c
o
m
p
a
r
e
d
to
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
m
e
t
h
o
ds
.
T
h
e
a
ppr
o
a
c
h
i
s
v
a
li
da
t
e
d
us
i
n
g
r
e
a
l
wo
r
k
l
o
a
d
da
t
a
f
r
o
m
B
i
t
b
r
a
i
ns
,
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
da
t
a
c
e
n
t
e
r
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
M
a
t
o
us
s
i
a
n
d
Ha
m
r
o
uni
[
11]
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
t
h
e
i
nf
l
u
x
o
f
r
e
que
s
t
s
to
a
s
o
f
t
wa
r
e
a
s
a
s
e
r
vi
c
e
(
S
a
a
S
)
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
,
a
i
mi
ng
to
o
p
t
i
m
i
z
e
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
nt
s
.
T
h
e
i
r
m
e
t
h
o
d
l
e
v
e
r
a
ge
s
t
h
e
t
e
m
po
r
a
l
l
o
c
a
l
i
t
y
pr
i
nc
i
p
l
e
a
n
d
d
y
n
a
mi
c
a
l
ly
a
s
s
i
g
ns
we
i
g
h
t
s
to
r
e
c
e
n
t
da
t
a
p
o
i
n
t
s
to
f
o
r
e
c
a
s
t
f
ut
ur
e
de
m
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
.
T
h
e
s
t
ud
y
a
d
dr
e
s
s
e
s
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
c
h
a
l
l
e
nge
s
i
n
t
he
c
l
o
ud
b
y
e
m
p
l
o
yi
ng
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
qu
e
s
to
a
n
t
i
c
i
pa
t
e
s
e
r
vi
c
e
de
m
a
n
d.
I
t
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
s
e
xi
s
t
i
n
g
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
p
pr
o
a
c
h
e
s
i
n
t
o
f
o
ur
d
i
m
e
ns
i
o
ns
a
n
d
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
i
r
ke
y
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
.
B
y
c
o
n
s
i
de
r
i
ng
v
a
r
i
o
us
f
a
c
t
o
r
s
s
uc
h
a
s
s
e
r
vi
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
wo
r
kl
o
a
d,
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
,
t
h
e
m
e
t
h
o
d
a
d
j
us
t
s
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
i
m
e
us
i
ng
a
s
l
i
d
i
ng
w
i
n
do
w
a
n
d
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
s
t
a
bil
i
t
y
o
f
r
e
c
e
n
t
wor
kl
o
a
d.
Ya
v
a
d
a
n
d
Ya
v
a
d
[
12]
i
n
t
r
o
duc
e
a
pr
e
di
c
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
ut
i
l
i
z
i
ng
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
L
S
T
M
,
to
f
o
r
e
c
a
s
t
f
ut
ur
e
s
e
r
v
e
r
l
o
a
ds
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
.
T
h
e
i
r
s
t
ud
y
e
m
p
l
o
y
s
t
hi
s
a
na
l
y
s
i
s
t
o
a
l
l
o
c
a
t
e
t
h
e
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
n
u
m
be
r
o
f
c
o
n
t
a
i
ne
r
s
f
o
r
r
un
ni
ng
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
m
a
n
a
g
i
ng
wo
r
kl
o
a
d
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
i
r
m
o
de
l
i
m
p
l
e
m
e
n
t
s
a
hy
b
r
i
d
a
ppr
o
a
c
h
o
f
ve
r
t
i
c
a
l
a
n
d
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
e
l
a
s
t
i
c
i
t
y
t
o
e
ns
ur
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
a
n
d
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
.
C
he
n
e
t
al.
[
13
]
p
r
o
p
o
s
e
a
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
c
a
l
l
e
d
R
P
T
C
N,
whi
c
h
ut
i
li
z
e
s
t
e
m
po
r
a
l
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
ne
t
wor
ks
(
T
C
Ns
)
,
a
f
o
r
m
o
f
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng,
i
n
c
l
o
ud
s
y
s
t
e
m
s
.
T
h
e
y
e
nh
a
n
c
e
T
C
Ns
by
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
F
or
e
c
as
ti
ng
v
ir
tual
mac
hine
r
e
s
ou
r
c
e
uti
li
z
ati
on
in
c
loud
c
omputing:
a
hy
br
id
ar
ti
f
icial
…
(
R
im
Dou
k
ha
)
1889
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
a
f
u
ll
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
a
n
d
a
n
a
tt
e
n
t
i
o
n
m
e
c
ha
ni
s
m
t
o
e
n
h
a
n
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
o
un
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
a
c
r
o
s
s
di
f
f
e
r
e
n
t
di
m
e
ns
i
o
n
s
o
v
e
r
t
i
m
e
,
t
h
e
a
ut
h
or
s
c
o
n
duc
t
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
a
n
a
ly
s
i
s
t
o
i
de
n
t
i
f
y
r
e
l
e
v
a
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
d
i
c
a
t
o
r
s
a
s
m
u
l
t
i
d
im
e
ns
i
o
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
i
n
put
s
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
o
n
.
T
h
e
i
r
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
c
o
m
pa
r
e
d
to
b
a
s
e
li
ne
m
e
t
h
o
ds
.
De
vi
a
n
d
Va
ll
i
[
14]
f
o
c
us
e
d
o
n
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
w
i
t
hi
n
i
nf
r
a
s
t
r
u
c
t
u
r
e
a
s
a
s
e
r
vi
c
e
(
I
a
a
S
)
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
I
t
e
m
p
h
a
s
i
z
e
s
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
e
f
f
e
c
t
i
v
e
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
to
m
e
e
t
de
m
a
n
d
a
s
i
t
a
r
i
s
e
s
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
,
t
h
e
s
t
udy
e
x
p
l
o
r
e
s
t
h
e
r
o
l
e
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
C
P
U
a
n
d
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
r
e
s
o
ur
c
e
pr
o
vi
s
i
o
ni
ng.
T
o
a
c
hi
e
v
e
t
hi
s
,
t
h
e
s
t
udy
pr
o
p
o
s
e
d
a
hy
br
i
d
AR
I
M
A
-
A
NN
m
o
de
l
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
f
utur
e
C
P
U
a
n
d
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
c
o
m
bin
e
s
l
i
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
s
de
t
e
c
t
e
d
by
t
h
e
AR
I
M
A
mo
de
l
w
i
t
h
n
o
nli
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
s
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
t
h
e
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
ne
ur
a
l
n
e
t
wor
k.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
h
e
r
e
s
i
dua
l
s
de
r
i
ve
d
f
r
o
m
t
h
e
A
R
I
M
A
m
o
de
l
,
t
h
e
A
NN
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
n
d
a
m
p
li
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
n
o
nli
ne
a
r
pa
tt
e
r
n
s
i
n
C
P
U
a
n
d
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
t
r
a
c
e
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
o
f
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
by
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
b
o
t
h
l
i
ne
a
r
a
n
d
n
o
nli
ne
a
r
c
o
m
po
n
e
n
t
s
,
pr
o
vi
d
i
n
g
va
l
ua
bl
e
i
n
s
i
g
h
t
s
f
o
r
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
na
g
e
m
e
n
t
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
V
i
l
a
e
t
al.
[
15]
e
x
p
l
o
r
e
s
t
h
e
us
e
o
f
tr
e
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
a
n
d
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
e
c
h
ni
que
s
to
e
n
ha
n
c
e
VM
c
o
n
s
o
l
i
da
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
da
t
a
c
e
n
t
e
r
s
.
B
y
pr
e
di
c
t
i
n
g
n
e
a
r
-
f
ut
ur
e
t
r
e
n
ds
i
n
VM
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
a
n
d
h
o
s
t
a
v
a
il
a
bil
i
t
y
,
t
h
e
s
t
ud
y
a
im
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
s
c
h
e
du
l
e
r
de
c
i
s
i
o
n
s
r
e
ga
r
d
i
ng
VM
m
i
gr
a
t
i
o
n
a
n
d
h
o
s
t
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
.
R
e
s
u
l
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
r
e
duc
t
i
o
n
s
i
n
mi
gr
a
t
i
o
ns
,
S
L
A
vi
o
l
a
t
i
o
ns
,
a
n
d
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
.
U
l
l
a
h
e
t
al.
[
16
]
p
r
o
p
o
s
e
d
a
n
i
n
t
e
l
li
ge
n
t
c
o
m
put
i
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
n
g
c
l
o
ud
VM
r
e
s
o
ur
c
e
s
i
n
m
u
l
t
i
va
r
i
a
t
e
t
i
m
e
-
s
e
r
i
e
s
da
t
a
.
T
h
e
f
r
a
m
e
wo
r
k
ut
i
l
i
z
e
s
B
i
-
L
S
T
M
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
c
o
n
s
i
d
e
r
i
n
g
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
s
o
ur
c
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
uc
h
a
s
C
P
U
us
a
ge
,
m
e
m
o
r
y
us
a
g
e
,
C
P
U
c
o
r
e
s
,
di
s
k
t
h
r
o
ugh
put
,
a
n
d
n
e
t
wo
r
k
t
h
r
o
ugh
put.
B
y
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
t
e
c
hni
que
s
,
t
h
e
s
t
udy
a
i
m
s
t
o
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
wo
r
kl
o
a
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
i
n
c
l
o
ud
da
t
a
c
e
n
t
e
r
s
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
us
i
ng
r
e
a
l
wo
r
k
l
o
a
d
t
r
a
c
e
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
c
l
o
ud
r
e
s
o
u
r
c
e
s
,
p
ot
e
n
t
i
a
ll
y
e
nh
a
n
c
i
ng
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
nt
s
.
I
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
VM
r
e
s
o
ur
c
e
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
e
xi
s
t
i
n
g
r
e
s
e
a
r
c
h
d
e
b
a
t
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
v
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
li
ne
a
r
v
e
r
s
us
n
o
nl
i
ne
a
r
m
e
t
h
o
ds
[
17]
.
W
hil
e
s
o
m
e
s
t
ud
i
e
s
s
ugge
s
t
t
h
a
t
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
nd
l
i
ne
a
r
m
o
de
l
s
o
ut
pe
r
f
o
r
m
A
NN
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
w
h
e
n
s
t
r
on
g
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
e
xi
s
t
b
e
t
we
e
n
i
n
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bles
,
ot
h
e
r
s
a
r
gue
t
h
a
t
A
NN
s
a
r
e
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
c
a
pt
ur
i
n
g
c
o
m
p
l
e
x
,
n
o
nli
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
.
G
i
v
e
n
t
h
e
s
e
c
on
t
r
a
s
t
i
n
g
pe
r
s
pe
c
t
i
ve
s
,
hy
br
i
d
m
o
de
l
s
h
a
v
e
ga
i
ne
d
a
tt
e
n
t
i
o
n
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
a
s
t
h
e
y
c
o
m
bi
ne
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
,
t
h
e
r
e
by
mi
n
im
i
z
i
ng
t
h
e
r
i
s
k
o
f
e
r
r
o
r
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
wi
t
h
r
e
l
yi
ng
o
n
a
s
i
n
g
l
e
m
e
t
h
o
d.
B
u
i
l
d
i
ng
o
n
t
hi
s
f
o
u
n
da
t
i
o
n
,
o
ur
s
t
udy
pr
o
p
o
s
e
s
a
n
o
v
e
l
hy
br
i
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
de
s
i
g
n
e
d
t
o
pr
e
d
i
c
t
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
Unl
i
ke
pr
e
vi
o
us
m
o
de
l
s
t
h
a
t
pr
i
m
a
r
i
ly
f
o
c
us
o
n
a
s
i
ng
l
e
r
e
s
o
ur
c
e
t
y
p
e
,
o
ur
h
y
br
i
d
a
ppr
o
a
c
h
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
t
h
e
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
o
f
A
R
I
M
A
f
o
r
t
e
m
po
r
a
l
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
L
R
f
o
r
i
de
n
t
i
f
yi
ng
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
,
a
n
d
L
S
T
M
f
o
r
m
o
de
l
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
s
e
que
n
c
e
s
a
n
d
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
.
T
hi
s
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
i
s
i
n
t
e
n
de
d
to
p
r
o
vi
d
e
a
m
o
r
e
h
o
l
i
s
t
i
c
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
,
a
da
pt
a
bl
e
t
o
v
a
r
y
i
ng
wo
r
kl
o
a
d
pa
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
i
s
de
s
i
g
n
e
d
w
i
t
h
a
da
p
t
a
bi
li
t
y
,
m
a
k
i
ng
i
t
a
pp
l
i
c
a
bl
e
a
c
r
o
s
s
a
wi
de
r
a
n
ge
o
f
c
l
o
ud
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
.
T
hi
s
a
da
pt
a
bil
i
t
y
n
o
t
o
nl
y
o
pt
i
mi
z
e
s
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
b
ut
a
l
s
o
l
a
y
s
t
h
e
gr
o
un
dwor
k
f
o
r
f
ut
ur
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
VM
p
l
a
c
e
men
t
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
,
a
n
a
r
e
a
c
r
i
t
i
c
a
l
f
o
r
e
nh
a
n
c
i
ng
c
o
s
t
-
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
o
v
e
r
a
ll
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
c
l
o
ud
da
t
a
c
e
n
t
e
r
s
.
T
a
bl
e
1
(
i
n
A
ppe
n
d
i
x
)
pr
o
vi
de
s
a
s
u
mm
a
r
y
o
f
t
h
e
m
a
i
n
wo
r
ks
pr
e
s
e
n
t
e
d,
o
f
f
e
r
i
n
g
a
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
t
h
e
i
r
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
t
o
th
e
f
i
e
l
d.
T
h
e
r
e
s
t
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
s
e
c
t
i
o
n
2
de
s
c
r
i
b
e
d
t
h
e
m
e
t
h
o
d
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
.
R
e
s
u
l
t
s
a
n
d
d
i
s
c
us
s
i
o
n
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
s
e
c
t
i
o
n
3
a
n
d
s
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
c
l
ude
s
t
hi
s
wo
r
k
a
n
d
pr
o
vi
de
s
f
ut
ur
e
d
i
r
e
c
t
i
o
ns
.
2.
M
E
T
HO
D
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
we
de
v
e
l
o
p
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
hyb
r
i
d
m
o
de
l
to
p
r
e
d
i
c
t
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
e
c
t
i
o
n
o
ut
l
i
n
e
s
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
s
t
e
ps
a
n
d
t
e
c
hni
que
s
e
m
p
l
o
y
e
d
i
n
d
e
v
e
l
o
p
i
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
n
g
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
,
s
t
a
r
t
i
n
g
w
i
t
h
da
t
a
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
m
o
vi
ng
t
h
r
o
ugh
to
m
o
de
l
im
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
e
va
l
u
a
t
i
o
n
.
Our
a
ppr
oa
c
h
i
s
de
s
i
g
n
e
d
t
o
pr
o
v
i
d
e
a
r
o
b
us
t
a
n
d
a
da
pt
a
bl
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
e
f
f
i
c
i
e
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
a
c
r
o
s
s
di
v
e
r
s
e
c
l
o
ud
p
l
a
t
f
o
r
m
s
.
2.
1.
Hi
gh
l
e
ve
l
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
f
o
r
p
r
e
d
ict
in
g
VM
r
e
s
ou
r
c
e
s
T
o
e
s
t
a
bl
i
s
h
a
r
o
b
us
t
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
y
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
VM
r
e
s
o
ur
c
e
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
,
i
n
c
l
ud
i
ng
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
n
d
di
s
k
us
a
ge
,
we
b
e
g
i
n
by
c
o
l
l
e
c
t
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
f
r
o
m
a
r
a
n
ge
o
f
VM
us
i
n
g
a
m
a
z
o
n
we
b
s
e
r
vi
c
e
s
(
AW
S
)
.
I
n
t
hi
s
s
e
t
up,
t
h
r
e
e
di
s
t
i
n
c
t
VM
s
a
r
e
i
ns
t
a
n
t
i
a
t
e
d,
e
a
c
h
r
unni
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
wor
k
l
o
a
ds
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
s
to
r
e
d
i
n
C
S
V
f
o
r
m
a
t
w
i
t
hi
n
a
m
a
z
o
n
s
im
p
l
e
s
to
r
a
ge
s
e
r
vi
c
e
(
S
3)
,
a
hi
g
hly
s
c
a
l
a
bl
e
s
to
r
a
ge
s
o
l
ut
i
o
n
k
n
o
wn
f
o
r
i
t
s
dur
a
bi
li
t
y
,
a
v
a
il
a
bil
it
y
,
s
e
c
ur
i
t
y
,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
[
18]
.
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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
:
1
88
7
-
1
89
8
1890
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
us
e
d
to
c
o
l
l
e
c
t
,
pr
o
c
e
s
s
,
a
n
d
a
n
a
ly
z
e
t
h
e
da
t
a
i
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
1.
T
hi
s
f
i
gur
e
pr
o
vi
de
s
a
vi
s
ua
l
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
f
l
o
w,
f
r
o
m
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
to
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
.
S
ub
s
e
qu
e
n
t
l
y
,
S
pa
r
k
AW
S
G
l
ue
w
i
t
h
s
p
a
r
k
wa
s
us
e
d
to
e
x
e
c
ut
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
pr
o
c
e
s
s
i
ng
t
a
s
ks
o
n
t
h
e
a
c
c
u
m
u
lat
e
d
da
t
a
to
e
n
s
ur
e
i
t
s
qua
l
i
t
y
a
n
d
c
o
n
s
i
s
t
e
nc
y
.
AW
S
G
l
ue
o
f
f
e
r
s
a
s
e
r
v
e
r
l
e
s
s
da
t
a
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
s
o
l
ut
i
o
n
,
e
m
po
we
r
i
n
g
a
n
a
ly
t
i
c
s
us
e
r
s
to
s
e
a
m
l
e
s
s
ly
d
i
s
c
o
v
e
r
,
pr
e
p
a
r
e
,
a
n
d
i
n
t
e
gr
a
t
e
da
t
a
f
r
o
m
d
i
v
e
r
s
e
s
o
ur
c
e
s
.
T
h
i
s
s
e
r
vi
c
e
s
uppo
r
t
s
a
s
pe
c
tr
um
o
f
f
u
n
c
t
i
o
n
a
li
t
i
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
a
n
a
ly
t
i
c
s
,
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng,
a
n
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
.
AW
S
G
l
ue
e
n
a
bl
e
s
c
o
nn
e
c
t
i
vi
t
y
t
o
o
v
e
r
70
da
t
a
s
o
ur
c
e
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
s
c
e
n
t
r
a
l
i
z
e
d
da
t
a
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
t
h
r
o
ugh
a
unif
i
e
d
c
a
t
a
l
o
g.
F
i
gur
e
1.
A
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
a
n
d
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
F
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
p
h
a
s
e
,
t
h
e
r
e
f
i
ne
d
da
t
a
wa
s
s
t
or
e
d
i
n
a
de
d
i
c
a
t
e
d
S
3
b
uc
ke
t
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
de
s
i
g
n
a
t
e
d
f
o
r
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
.
A
t
t
h
i
s
pr
e
pa
r
a
to
r
y
s
t
a
ge
,
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
e
m
p
l
o
y
s
o
ur
pr
o
p
o
s
e
d
hy
b
r
id
m
o
de
l
o
n
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
da
t
a
to
f
o
r
e
c
a
s
t
f
ut
ur
e
r
e
s
o
ur
c
e
de
m
a
n
d
s
f
o
r
VM
s
.
T
h
e
m
o
de
l
c
o
m
bi
ne
s
LR
s
i
m
p
li
c
i
t
y
,
A
R
I
M
A
’
s
t
e
m
po
r
a
l
i
n
s
i
g
h
t
s
,
a
n
d
L
S
T
M
’
s
a
bil
i
t
y
to
l
e
a
r
n
i
n
t
r
i
c
a
t
e
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
a
n
d
r
o
b
us
t
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
m
e
t
r
i
c
s
us
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
whi
c
h
a
r
e
c
r
i
t
i
c
a
l
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
r
e
s
o
ur
c
e
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
wor
kl
o
a
ds
,
a
r
e
pr
e
s
e
n
ted
i
n
T
a
bl
e
2.
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
u
bs
e
c
t
i
o
n
go
e
s
i
n
t
o
de
t
a
i
ls
a
b
o
ut
LR
,
A
R
I
M
A
,
a
n
d
L
S
T
M
,
e
x
p
l
a
i
n
i
ng
t
h
e
i
r
i
nd
i
v
i
dua
l
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
a
dv
a
n
t
a
ge
s
i
n
t
h
e
c
o
n
t
e
xt
o
f
VM
r
e
s
o
ur
c
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
t
o
u
t
l
i
ne
s
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
f
e
r
e
d
by
t
h
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
h
o
w
t
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
t
e
c
hni
que
s
i
m
pr
o
v
e
s
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
a
da
pt
a
bil
i
t
y
.
2.
2.
Hyb
r
id
m
od
e
l
d
e
s
c
r
ip
t
ion
T
h
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
us
e
d
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
VM
s
m
e
t
r
i
c
s
m
e
r
ge
s
t
h
r
e
e
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
.
I
n
t
hi
s
pa
r
t
,
we
wi
ll
s
t
udy
t
h
e
a
d
v
a
n
t
a
ge
s
a
n
d
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
o
f
e
a
c
h
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
us
e
d
s
e
pa
r
a
t
e
l
y
a
n
d
d
i
s
c
us
s
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
.
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
F
or
e
c
as
ti
ng
v
ir
tual
mac
hine
r
e
s
ou
r
c
e
uti
li
z
ati
on
in
c
loud
c
omputing:
a
hy
br
id
ar
ti
f
icial
…
(
R
im
Dou
k
ha
)
1891
T
a
bl
e
2.
VM
s
m
e
t
r
i
c
s
M
e
tr
i
c
D
e
f
in
it
i
o
n
T
im
e
s
ta
mp
T
im
e
w
h
e
n t
h
e
da
ta
w
a
s
r
e
c
o
r
d
e
d
C
P
U
p
e
r
c
e
n
t
1 t
o
8
C
P
U
pe
r
c
e
n
ta
ge
us
a
ge
f
or
e
a
c
h
of
t
h
e
e
ig
ht
c
o
r
e
s
C
P
U
s
ta
ts
c
tx
s
w
it
c
h
e
s
N
umbe
r
of
c
o
nt
e
x
t
s
w
it
c
he
s
i
n t
h
e
C
P
U
C
P
U
s
ta
ts
i
nt
e
r
r
upt
s
N
umbe
r
of
in
te
r
r
upt
s
ha
ndl
e
d b
y
t
h
e
C
P
U
C
P
U
s
ta
ts
s
of
t
in
t
e
r
r
upt
s
N
umbe
r
of
s
of
twa
r
e
i
nt
e
r
r
upt
s
ha
ndl
e
d b
y
t
h
e
C
P
U
C
P
U
s
ta
ts
s
y
s
c
a
ll
s
N
umbe
r
of
s
y
s
te
m c
a
ll
s
ma
de
b
y
th
e
C
P
U
C
P
U
f
r
e
qu
e
n
c
y
c
u
r
e
nt
C
ur
r
e
nt
f
r
e
que
n
c
y
of
th
e
C
P
U
C
P
U
us
e
d pe
r
c
e
nt
a
ge
O
ve
r
a
ll
C
P
U
us
a
ge
p
e
r
c
e
n
ta
ge
C
P
U
c
o
unt
N
umbe
r
of
C
P
U
s
i
n t
h
e
s
y
s
t
e
m
V
ir
tu
a
l
me
m
or
y
t
o
ta
l
T
ot
a
l
vi
r
tu
a
l
m
e
m
o
r
y
i
n t
h
e
s
y
s
t
e
m
V
ir
tu
a
l
me
m
or
y
us
e
d
V
ir
tu
a
l
me
m
or
y
us
e
d
V
ir
tu
a
l
me
m
or
y
f
r
e
e
F
r
e
e
v
i
r
tu
a
l
me
m
or
y
V
ir
tu
a
l
me
m
or
y
pe
r
c
e
nt
P
e
r
c
e
nt
a
ge
of
v
ir
tu
a
l
m
e
m
o
r
y
us
e
d
S
w
a
p me
m
o
r
y
t
o
ta
l
T
ot
a
l
s
w
a
p me
m
o
r
y
a
v
a
il
a
bl
e
S
w
a
p me
m
o
r
y
us
e
d
S
w
a
p me
m
o
r
y
us
e
d
S
w
a
p me
m
o
r
y
f
r
e
e
F
r
e
e
s
w
a
p me
m
or
y
S
w
a
p me
m
o
r
y
p
e
r
c
e
nt
P
e
r
c
e
nt
a
ge
of
s
w
a
p me
m
o
r
y
us
e
d
S
w
a
p me
m
o
r
y
s
in
S
w
a
p
me
m
o
r
y
i
n
(
f
r
o
m di
s
k)
S
w
a
p me
m
o
r
y
s
o
ut
S
w
a
p me
m
o
r
y
o
ut
(
t
o
di
s
k)
D
is
k us
a
ge
t
o
ta
l
T
ot
a
l
di
s
k s
pa
c
e
D
is
k us
a
ge
us
e
d
U
s
e
d di
s
k s
pa
c
e
D
is
k us
a
ge
f
r
e
e
F
r
e
e
di
s
k s
pa
c
e
D
is
k us
a
ge
pe
r
c
e
nt
P
e
r
c
e
nt
a
ge
of
di
s
k s
pa
c
e
us
e
d
D
is
k i
o
r
e
a
d c
o
unt
N
umbe
r
of
r
e
a
d
o
p
e
r
a
ti
o
ns
o
n t
h
e
di
s
k
D
is
k i
o
w
r
it
e
c
o
unt
N
umbe
r
of
w
r
it
e
o
pe
r
a
ti
o
ns
o
n t
h
e
di
s
k
D
is
k i
o
r
e
a
d b
y
te
s
N
umbe
r
of
b
y
t
e
s
r
e
a
d
f
r
o
m
th
e
di
s
k
D
is
k i
o
w
r
it
e
b
y
t
e
s
N
umbe
r
of
b
y
t
e
s
w
r
it
t
e
n t
o
t
h
e
di
s
k
D
is
k i
o
r
e
a
d t
im
e
T
im
e
s
p
e
nt
o
n di
s
k r
e
a
ds
(
in
mi
ll
is
e
c
o
nds
)
D
is
k i
o
w
r
it
e
t
im
e
T
im
e
s
p
e
nt
o
n di
s
k w
r
it
e
s
(
in
mi
ll
is
e
c
o
nds
)
VM
na
me
N
a
me
of
t
h
e
v
ir
tu
a
l
ma
c
hi
n
e
o
r
s
e
r
v
e
r
w
he
r
e
t
h
e
da
ta
w
a
s
c
o
ll
e
c
t
e
d
2.
2.
1.
L
in
e
ar
r
e
g
r
e
s
s
ion
LR
i
s
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
t
e
c
hni
que
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
m
o
de
l
li
ng
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
be
t
we
e
n
o
n
e
o
r
m
o
r
e
i
nde
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
a
n
d
a
de
p
e
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
[
1
9]
.
A
t
i
t
s
c
or
e
,
LR
s
e
e
ks
to
e
s
t
a
bl
i
s
h
a
li
ne
a
r
e
qua
t
i
o
n
t
h
a
t
b
e
s
t
r
e
p
r
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
b
e
t
we
e
n
i
nput
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
[
20]
.
T
hi
s
e
qua
t
i
o
n
take
s
t
h
e
f
o
r
m
:
=
_
0
+
_
1
_
1
+
_
2
_
2
+
⋯
+
_
_
W
h
e
r
e
:
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
(
e
.
g.
,
C
P
U
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
o
r
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
)
X_1,
X_2,
…
,
X_n
de
n
o
t
e
t
h
e
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
v
a
r
i
a
bles
(
e
.
g.
,
C
P
U
f
r
e
que
nc
y
)
β
_0,
β
_1,
β_
2,
…
,
β
_n
a
r
e
t
h
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
to
b
e
e
s
t
i
m
a
t
e
d
T
hi
s
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
f
a
c
il
i
t
a
t
e
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
by
a
ll
o
w
i
ng
us
to
e
s
t
i
m
a
t
e
t
h
e
v
a
l
ue
o
f
t
h
e
de
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
(
e
.
g.
,
C
P
U
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
)
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
kn
o
wn
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
i
nde
pe
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
(
e
.
g.
,
C
P
U
f
r
e
qu
e
n
c
y
)
.
B
y
a
n
a
ly
z
i
ng
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
da
t
a
a
n
d
f
it
t
i
n
g
a
LR
m
o
de
l
,
we
c
a
n
e
x
t
r
a
po
l
a
t
e
f
ut
ur
e
r
e
s
o
ur
c
e
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
f
o
r
VM
s
.
LR
s
im
p
l
i
c
i
t
y
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
m
a
k
e
i
t
a
v
a
l
ua
bl
e
too
l
f
o
r
tr
e
n
d
a
na
ly
s
i
s
,
e
n
a
bli
ng
us
to
i
de
n
t
i
f
y
a
n
d
qua
n
t
i
f
y
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
e
a
c
h
pr
e
d
i
c
t
or
v
a
r
i
a
bl
e
o
n
t
h
e
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
i
t
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
f
o
r
l
a
r
ge
da
t
a
s
e
t
s
,
e
n
a
bl
e
s
s
w
i
f
t
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
tr
a
i
ni
n
g,
m
a
k
i
ng
i
t
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
r
e
a
l
-
t
i
m
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
a
s
ks
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
[
21]
.
Ho
we
v
e
r
,
i
t
’
s
c
r
uc
i
a
l
t
o
a
c
kn
o
w
l
e
dge
t
h
e
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
s
a
n
d
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
o
f
LR
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
r
e
l
i
e
s
o
n
t
h
e
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
o
f
l
i
ne
a
r
i
t
y
b
e
t
we
e
n
t
h
e
i
nde
pe
n
d
e
n
t
a
n
d
de
p
e
n
de
n
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
a
n
d
i
t
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
m
a
y
b
e
c
o
m
pr
o
m
i
s
e
d
i
n
t
h
e
pr
e
s
e
n
c
e
o
f
o
ut
l
i
e
r
s
o
r
hi
g
hly
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
pr
e
di
c
t
o
r
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
LR
s
t
r
ugg
l
e
s
w
i
t
h
c
a
pt
ur
i
n
g
n
o
n
-
li
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
a
n
d
i
s
s
us
c
e
pt
i
bl
e
to
m
u
l
t
i
c
o
l
li
ne
a
r
i
t
y
i
s
s
ue
s
wh
e
n
de
a
li
ng
w
i
t
h
hi
g
hly
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
pr
e
di
c
t
o
r
s
.
2.
2.
2.
AR
I
M
A
A
R
I
M
A
,
a
n
a
c
r
o
ny
m
f
o
r
a
uto
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
i
n
t
e
gr
a
ted
m
o
vi
n
g
a
v
e
r
a
ge
,
i
s
a
we
l
l
-
k
n
o
wn
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
a
u
to
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
(
A
R
)
,
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
(
I
)
,
a
n
d
m
o
vi
ng
a
v
e
r
a
ge
s
(
M
A
)
[
22]
.
I
n
a
n
A
R
I
M
A
m
o
de
l
de
n
o
t
e
d
a
s
A
R
I
M
A
(
p,
d
,
q)
,
“
p
”
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
o
r
de
r
o
f
t
h
e
a
uto
r
e
gr
e
s
s
i
v
e
c
o
m
po
n
e
n
t
,
“
d
”
s
i
g
nif
i
e
s
t
h
e
de
gr
e
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
c
i
ng,
a
n
d
“
q
”
de
n
o
t
e
s
t
h
e
or
de
r
o
f
t
h
e
m
o
vi
ng
a
v
e
r
a
ge
c
o
m
po
n
e
n
t
[
23]
.
He
r
e
’
s
a
b
r
e
a
kdo
w
n
o
f
e
a
c
h
c
o
m
po
ne
n
t
o
f
AR
I
M
A
m
o
de
l
:
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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
:
1
88
7
-
1
89
8
1892
T
h
e
A
R
pa
r
t
c
a
p
t
ur
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
b
e
t
we
e
n
a
n
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
a
n
d
a
n
u
m
be
r
o
f
l
a
gge
d
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
(
i
.
e
.
,
pa
s
t
v
a
l
ue
s
)
;
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
(
I
)
pa
r
t
i
nv
o
l
v
e
s
d
i
f
f
e
r
e
nc
i
ng
t
h
e
r
a
w
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
t
o
m
a
k
e
t
h
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
s
t
a
t
i
o
n
a
r
y
;
T
h
e
M
A
pa
r
t
c
a
pt
u
r
e
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
be
t
we
e
n
a
n
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
a
n
d
a
r
e
s
i
dua
l
e
r
r
o
r
f
r
o
m
a
m
o
vi
ng
a
v
e
r
a
ge
m
o
de
l
a
pp
l
i
e
d
to
l
a
gge
d
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
.
W
hil
e
A
R
I
M
A
i
s
r
e
n
o
w
n
e
d
of
s
im
p
li
c
i
t
y
a
n
d
v
e
r
s
a
t
i
li
t
y
,
i
t
o
pe
r
a
t
e
s
un
de
r
t
h
e
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
o
f
li
ne
a
r
i
t
y
i
n
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
b
e
t
we
e
n
pa
s
t
a
n
d
f
ut
ur
e
v
a
l
ue
s
[
24]
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
t
m
a
y
s
t
r
uggl
e
w
i
t
h
c
a
pt
ur
i
n
g
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
n
o
nl
i
ne
a
r
tr
e
n
ds
i
n
th
e
da
t
a
.
Ne
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
A
R
I
M
A
r
e
m
a
i
ns
a
v
a
l
ua
ble
too
l
f
o
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
w
he
n
de
a
l
i
ng
w
it
h
s
t
a
t
i
o
n
a
r
y
da
t
a
a
n
d
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
pa
tt
e
r
n
s
.
2.
2.
3.
L
S
T
M
L
S
T
M
,
a
n
a
c
r
o
ny
m
f
o
r
l
o
n
g
-
s
h
o
r
t
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
n
e
t
wo
r
ks
,
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
s
o
phi
s
t
i
c
a
t
e
d
c
l
a
s
s
o
f
R
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
de
s
i
g
n
e
d
t
o
a
dd
r
e
s
s
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
ge
s
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d
w
i
t
h
m
o
de
l
li
ng
s
e
qu
e
n
t
i
a
l
da
t
a
[
25]
,
pa
r
ti
c
u
l
a
r
ly
t
h
e
v
a
ni
s
hi
ng
gr
a
d
i
e
n
t
pr
o
bl
e
m
i
nhe
r
e
n
t
i
n
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
R
NN
s
.
L
S
T
M
s
e
x
c
e
l
i
n
c
a
pt
ur
i
n
g
i
n
t
r
i
c
a
t
e
,
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
i
n
s
e
que
n
c
e
s
,
m
a
k
i
ng
t
h
e
m
w
e
l
l
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
a
n
d
n
a
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
[
26]
.
T
h
e
F
i
gur
e
2
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
L
S
T
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
I
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
s
e
v
e
r
a
l
c
o
m
po
ne
n
t
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
i
n
put
ga
t
e
s
,
f
o
r
ge
t
ga
t
e
s
,
o
u
t
pu
t
ga
t
e
s
,
a
n
d
a
m
e
m
o
r
y
c
e
l
l
.
E
a
c
h
c
o
m
po
n
e
n
t
pl
a
y
s
a
c
r
uc
i
a
l
r
o
l
e
i
n
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
r
e
t
a
i
ni
ng
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
v
e
r
e
x
t
e
n
d
e
d
s
e
que
n
c
e
s
.
I
n
put
ga
t
e
:
t
hi
s
ga
t
e
de
t
e
r
m
i
ne
s
w
hi
c
h
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
i
n
put
s
h
o
u
l
d
b
e
s
t
o
r
e
d
i
n
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
l
l
.
I
t
r
e
gul
a
t
e
s
t
h
e
f
l
o
w
o
f
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
th
e
i
nput
da
t
a
a
n
d
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
s
t
a
t
e
.
F
o
r
g
e
t
g
a
t
e
:
i
t
de
c
i
de
s
whi
c
h
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
pr
e
vi
o
us
s
t
a
t
e
o
f
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
l
l
s
h
o
u
l
d
b
e
d
i
s
c
a
r
de
d
o
r
f
o
r
g
ott
e
n
.
I
t
s
e
l
e
c
t
i
v
e
ly
upda
t
e
s
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
ll
by
r
e
m
o
vi
ng
i
r
r
e
l
e
v
a
n
t
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
.
Out
pu
t
ga
t
e
:
t
h
e
o
u
t
pu
t
ga
t
e
c
o
n
t
r
o
l
s
t
h
e
f
l
o
w
o
f
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
ll
t
o
t
h
e
o
u
t
pu
t
of
t
h
e
L
S
T
M
uni
t
.
I
t
de
t
e
r
m
i
ne
s
w
hi
c
h
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
s
h
o
u
l
d
b
e
pa
s
s
e
d
o
n
to
t
h
e
n
e
x
t
l
a
y
e
r
o
f
t
h
e
n
e
t
wo
r
k
o
r
us
e
d
f
o
r
m
a
k
i
ng
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
M
e
m
o
r
y
c
e
ll
:
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
ll
s
t
o
r
e
s
a
n
d
m
a
i
n
t
a
i
ns
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
v
e
r
t
i
m
e
.
I
t
r
e
t
a
i
n
s
im
p
o
r
t
a
n
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
pa
s
t
t
i
m
e
s
t
e
ps
a
n
d
upda
t
e
s
i
t
s
s
tat
e
b
a
s
e
d
o
n
i
n
put
da
t
a
a
n
d
ga
t
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
.
F
i
gur
e
2.
L
S
T
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
T
h
e
L
S
T
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
l
l
o
ws
f
o
r
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
c
a
pt
ur
e
o
f
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
p
e
n
de
n
c
i
e
s
i
n
s
e
que
n
t
i
a
l
da
t
a
by
s
e
l
e
c
t
i
v
e
ly
r
e
t
a
i
ni
n
g
a
n
d
upda
t
i
n
g
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
t
h
e
m
e
m
o
r
y
c
e
ll
a
n
d
ga
t
e
m
e
c
h
a
ni
s
m
s
.
T
hi
s
c
a
pa
bil
i
t
y
m
a
ke
s
L
S
T
M
we
ll
-
s
u
i
t
e
d
f
o
r
t
a
s
ks
s
uc
h
a
s
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
a
n
d
n
a
t
ur
a
l
lan
gua
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g,
wh
e
r
e
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
r
e
l
a
ti
o
n
s
hi
p
s
o
v
e
r
e
x
t
e
n
de
d
s
e
que
n
c
e
s
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
,
L
S
T
M
s
c
o
m
e
w
i
t
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
de
m
a
n
d
s
due
to
t
h
e
i
r
c
o
m
p
l
e
x
s
t
r
uc
t
ur
e
.
A
c
hi
e
vi
ng
o
pt
i
m
a
l
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
e
n
r
e
qu
i
r
e
s
a
s
u
bs
t
a
n
t
i
a
l
a
m
o
u
n
t
o
f
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
uni
n
g
t
h
e
n
u
m
e
r
o
us
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
a
n
L
S
T
M
c
a
n
b
e
a
n
o
n
-
t
r
i
vi
a
l
t
a
s
k.
W
hil
e
L
S
T
M
s
o
f
f
e
r
un
p
a
r
a
l
l
e
l
e
d
c
a
pa
bi
li
t
i
e
s
i
n
c
a
pt
ur
i
n
g
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
de
nc
i
e
s
,
us
e
r
s
s
h
o
u
l
d
c
a
r
e
f
u
ll
y
c
o
ns
i
de
r
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
r
e
s
o
ur
c
e
s
,
da
t
a
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
,
a
n
d
t
uni
n
g
e
f
f
o
r
t
s
wh
e
n
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
i
n
g
L
S
T
M
s
i
n
t
o
t
h
e
i
r
m
o
de
l
li
ng
wo
r
kf
l
o
ws
.
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
F
or
e
c
as
ti
ng
v
ir
tual
mac
hine
r
e
s
ou
r
c
e
uti
li
z
ati
on
in
c
loud
c
omputing:
a
hy
br
id
ar
ti
f
icial
…
(
R
im
Dou
k
ha
)
1893
Af
t
e
r
a
n
a
ly
z
i
ng
t
h
e
a
d
v
a
n
t
a
ge
s
a
n
d
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
o
f
e
a
c
h
o
f
t
h
e
a
b
o
v
e
m
o
de
l
s
,
we
c
r
e
a
t
e
d
a
hy
br
i
d
m
o
de
l
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
A
R
I
M
A
,
LR
,
a
n
d
L
S
T
M
to
c
o
m
bi
ne
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
e
a
c
h
m
e
t
h
o
d
a
n
d
c
r
e
a
t
e
a
r
o
b
us
t
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
k.
I
n
t
hi
s
hy
br
i
d
a
ppr
o
a
c
h
,
e
a
c
h
m
o
de
l
i
n
de
pe
n
d
e
n
t
l
y
pr
o
c
e
s
s
e
s
t
h
e
s
a
m
e
i
nput
da
t
a
,
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
i
t
s
o
wn
s
e
t
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
o
r
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
o
u
t
pu
t
s
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
t
h
e
n
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
t
h
r
o
ugh
a
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
g
i
ng
m
e
t
h
o
d,
wh
e
r
e
t
h
e
f
i
na
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
i
s
c
o
m
put
e
d
a
s
a
we
i
g
h
t
e
d
s
u
m
o
f
t
h
e
i
n
d
i
vi
du
a
l
m
o
de
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
.
T
h
e
we
i
g
h
t
s
a
s
s
i
g
n
e
d
to
e
a
c
h
m
o
de
l
’
s
o
ut
pu
t
we
r
e
de
t
e
r
m
i
ne
d
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
dur
i
n
g
a
v
a
li
da
t
i
o
n
p
h
a
s
e
,
wh
e
r
e
e
a
c
h
m
o
de
l
wa
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
80%
o
f
t
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
a
n
d
v
a
li
da
t
e
d
o
n
t
h
e
r
e
m
a
i
ni
ng
20%
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
e
a
c
h
m
o
de
l
wa
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
e
r
r
or
(
M
A
P
E
)
,
wi
t
h
we
i
g
h
t
s
be
i
n
g
i
nve
r
s
e
l
y
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
a
l
t
o
t
h
e
M
A
P
E
s
c
o
r
e
s
,
m
o
de
l
s
w
it
h
l
o
we
r
M
A
P
E
s
c
or
e
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
hi
g
h
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
,
we
r
e
g
i
v
e
n
gr
e
a
t
e
r
we
i
g
h
t
.
T
h
e
s
e
we
i
g
h
t
s
we
r
e
t
h
e
n
n
o
r
m
a
l
i
z
e
d
to
e
ns
ur
e
t
h
a
t
t
h
e
i
r
s
u
m
e
qua
l
s
o
ne
,
t
h
e
r
e
by
m
a
i
n
t
a
i
nin
g
a
b
a
l
a
n
c
e
d
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
f
r
o
m
e
a
c
h
m
o
de
l
.
A
dd
it
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
i
n
c
o
r
por
a
t
e
s
a
dy
n
a
m
i
c
we
igh
t
a
dj
u
s
t
m
e
n
t
m
e
c
h
a
ni
s
m
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
we
i
g
ht
s
to
b
e
pe
r
i
o
d
i
c
a
ll
y
upd
a
t
e
d
b
a
s
e
d
o
n
o
n
go
i
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
n
n
e
w
da
t
a
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
ns
ur
e
s
t
h
a
t
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
r
e
m
a
i
ns
a
da
pt
a
bl
e
a
n
d
c
o
n
t
i
n
ue
s
to
de
l
i
ve
r
a
c
c
ur
a
t
e
p
r
e
di
c
t
i
o
ns
a
c
r
o
s
s
v
a
r
y
i
ng
wo
r
kl
o
a
d
pa
tt
e
r
n
s
,
t
h
us
e
nh
a
nc
i
n
g
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
k.
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
,
w
e
t
r
a
i
n
e
d
o
ur
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
us
i
n
g
LR
,
A
R
I
M
A
,
L
S
T
M
,
a
n
d
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
.
W
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
by
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
e
a
c
h
m
o
de
l
us
i
ng
M
A
P
E
.
T
h
e
n
e
x
t
s
e
c
t
i
o
n
de
s
c
r
i
b
e
s
t
h
e
o
b
t
a
i
n
e
d
r
e
s
u
l
t
s
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
Af
t
e
r
c
o
l
l
e
c
t
i
n
g
da
t
a
f
r
o
m
E
C
2
i
ns
t
a
n
c
e
s
a
n
d
pr
o
c
e
s
s
i
ng
i
t
,
we
c
r
e
a
t
e
d
t
w
o
s
e
pa
r
a
t
e
da
t
a
s
e
t
s
:
o
n
e
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
o
n
e
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
LR
,
A
R
I
M
A
,
L
S
T
M
,
a
n
d
hy
br
i
d
m
o
de
l
s
.
T
h
e
pr
i
mar
y
go
a
l
wa
s
to
e
v
a
l
ua
t
e
h
o
w
we
l
l
e
a
c
h
m
o
de
l
c
o
u
l
d
pr
e
d
i
c
t
VM
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
l
i
z
a
t
i
o
n
,
s
pe
c
if
i
c
a
ll
y
f
o
c
u
s
i
n
g
o
n
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
us
a
ge
.
F
i
gur
e
3
c
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
w
i
t
h
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
o
ns
ge
ne
r
a
t
e
d
by
e
a
c
h
m
o
de
l
,
f
o
c
us
i
ng
o
n
s
e
l
e
c
t
e
d
e
x
t
r
a
c
t
s
o
f
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
us
a
ge
da
t
a
.
F
i
gur
e
3(
a
)
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
C
P
U
us
a
ge
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
,
F
i
gur
e
3(
b
)
s
h
o
ws
t
h
e
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
,
a
n
d
F
i
gur
e
3(
c
)
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
d
i
s
k
us
a
ge
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
s
4
-
6
f
ur
t
h
e
r
b
r
e
a
k
d
o
wn
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
by
il
l
us
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
e
a
c
h
m
o
de
l
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
e
m
o
r
y
,
C
P
U,
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
F
i
gur
e
3
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
l
y
pr
o
vi
de
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
t
h
a
t
a
r
e
c
l
o
s
e
r
t
o
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
h
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
f
i
nd
i
ng
c
o
nf
i
r
m
s
t
h
e
hy
po
t
h
e
s
i
s
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
c
a
n
l
e
a
d
t
o
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
a
l
i
g
nin
g
w
i
t
h
t
h
e
wo
r
k
o
f
Ya
da
v
a
n
d
Ya
da
v
[
12]
,
w
h
o
a
l
s
o
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
e
b
e
ne
f
i
t
s
o
f
hy
br
i
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
i
n
wo
r
kl
o
a
d
pr
e
di
c
t
i
o
n
.
Ho
we
v
e
r
,
o
ur
s
t
udy
e
x
t
e
n
d
s
t
hi
s
by
n
o
t
o
nl
y
f
o
c
u
s
i
n
g
o
n
C
P
U
wor
kl
o
a
d
b
ut
a
l
s
o
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
m
e
m
o
r
y
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
pr
e
di
c
t
i
o
ns
,
pr
ovi
d
i
ng
a
m
o
r
e
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
c
l
o
ud
r
e
s
o
u
r
c
e
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
.
F
o
r
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
,
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
a
c
hi
e
ve
s
a
n
i
m
pr
e
s
s
i
ve
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
98.
99%
,
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
L
S
T
M
(
95.
00%
)
,
A
R
I
M
A
(
88.
50%
)
,
a
n
d
LR
(
96.
40
%
)
.
T
hi
s
hi
g
h
l
e
ve
l
o
f
a
c
c
ur
a
c
y
in
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
c
a
pt
ur
e
s
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
pa
t
t
e
r
n
s
a
n
d
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
i
nhe
r
e
n
t
i
n
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
da
t
a
.
W
hi
l
e
W
u
e
t
al.
[
7]
e
m
p
ha
s
i
z
e
d
t
he
a
dva
n
t
a
ge
s
o
f
a
da
pt
i
v
e
hy
br
i
d
m
o
de
l
s
i
n
gr
i
d
c
o
m
put
i
n
g,
o
ur
r
e
s
ul
t
s
hi
g
hl
i
g
h
t
t
h
e
a
dde
d
v
a
l
ue
o
f
i
n
c
o
r
por
a
t
i
n
g
LR
a
l
o
n
g
s
i
de
AR
I
M
A
a
n
d
L
S
T
M
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
c
l
o
u
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
wh
e
r
e
d
i
v
e
r
s
e
wo
r
kl
o
a
d
pa
tt
e
r
n
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
.
S
i
m
il
a
r
ly
,
i
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
di
s
k
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
,
t
h
e
h
y
br
i
d
m
o
de
l
e
x
c
e
l
s
w
i
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
53%
,
s
ur
pa
s
s
i
ng
L
S
T
M
(
94.
50%
)
,
A
R
I
M
A
(
92.
50%
)
,
a
n
d
LR
(
93.
10%
)
.
T
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
o
f
t
h
e
hy
br
i
d
a
p
pr
o
a
c
h
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
hi
g
hli
g
h
t
s
i
t
s
a
bi
li
t
y
t
o
i
n
t
e
gr
a
t
e
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
i
nd
i
vi
du
a
l
m
o
de
l
s
,
m
a
k
i
ng
i
t
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
da
t
a
wi
t
h
bot
h
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
nc
i
e
s
a
n
d
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
r
e
s
u
l
t
b
u
i
l
d
s
o
n
t
h
e
f
i
nd
i
ng
s
o
f
B
a
n
e
r
j
e
e
e
t
al.
[
10
]
,
wh
o
f
o
c
us
e
d
o
n
C
P
U
w
o
r
kl
o
a
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
by
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
t
h
a
t
o
u
r
hy
b
r
i
d
a
ppr
o
a
c
h
i
s
v
e
r
s
a
t
i
l
e
e
n
o
ugh
to
h
a
n
d
l
e
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
s
o
ur
c
e
t
y
pe
s
.
H
ow
e
v
e
r
,
i
n
p
r
e
di
c
t
i
n
g
C
P
U
u
t
i
l
i
z
a
t
i
on
,
th
e
h
y
b
r
i
d
m
od
e
l
a
c
h
i
e
v
e
s
a
n
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
8
9
.
5
0
%
.
W
h
i
l
e
th
i
s
i
s
th
e
b
e
s
t
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
a
m
o
n
g
th
e
m
od
e
l
s
te
s
te
d
,
i
t
i
s
n
ota
b
l
y
l
ow
e
r
th
a
n
th
e
a
c
c
u
r
a
c
i
e
s
a
c
h
i
e
v
e
d
f
or
m
e
m
or
y
a
n
d
di
s
k
u
ti
l
i
z
a
ti
on
.
T
h
i
s
di
s
c
r
e
p
a
n
c
y
c
oul
d
b
e
d
u
e
t
o
th
e
i
n
h
e
r
e
n
t
l
y
c
o
m
pl
e
x
a
n
d
v
o
l
a
t
i
l
e
n
a
tu
r
e
of
C
P
U
u
s
a
g
e
p
a
t
te
r
n
s
,
w
h
i
c
h
m
i
gh
t
i
n
v
o
l
v
e
s
u
d
d
e
n
s
pi
k
e
s
a
n
d
d
r
o
p
s
th
a
t
a
r
e
m
or
e
c
h
a
l
l
e
n
gi
n
g
to
p
r
e
d
i
c
t.
T
h
i
s
f
i
n
di
n
g
s
u
g
g
e
s
ts
th
a
t
f
u
r
th
e
r
r
e
f
i
n
e
m
e
n
t
i
n
th
e
m
od
e
l
,
s
u
c
h
a
s
i
n
c
or
p
o
r
a
ti
n
g
a
d
di
t
i
o
n
a
l
f
e
a
tu
r
e
s
or
f
i
n
e
-
tu
n
i
n
g
th
e
e
x
i
s
t
i
n
g
p
a
r
a
m
e
te
r
s
,
m
i
gh
t
b
e
n
e
c
e
s
s
a
r
y
to
b
e
t
te
r
c
a
p
tu
r
e
th
e
n
u
a
n
c
e
s
of
C
P
U
u
s
a
g
e
.
T
h
i
s
a
l
i
gn
s
wi
th
th
e
ob
s
e
r
v
a
ti
on
s
o
f
C
h
e
n
e
t
a
l
.
[
1
3
]
,
w
h
o
h
i
gh
l
i
gh
te
d
th
e
c
h
a
l
l
e
n
g
e
s
of
p
r
e
di
c
t
i
n
g
h
i
gh
l
y
dy
n
a
m
i
c
w
or
k
l
oa
d
s
i
n
c
l
ou
d
e
n
v
i
r
on
m
e
n
ts
.
I
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
t
o
t
h
e
wor
k
by
M
a
t
o
us
s
i
a
n
d
Ha
m
r
o
uni
[
11]
,
wh
o
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
t
e
m
po
r
a
l
l
o
c
a
li
t
y
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
S
a
a
S
r
e
que
s
t
i
nf
lux
,
o
ur
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
pr
o
vi
de
s
a
b
r
o
a
de
r
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
by
f
o
c
us
i
ng
o
n
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
t
y
pe
s
o
f
wo
r
k
l
o
a
ds
.
T
hi
s
a
dds
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
v
a
l
ue
to
o
ur
a
ppr
o
a
c
h
,
a
s
i
t
o
f
f
e
r
s
a
m
o
r
e
h
o
l
i
s
t
i
c
s
o
l
ut
i
o
n
to
r
e
s
o
u
r
c
e
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
:
1
88
7
-
1
89
8
1894
(
a
)
(
b
)
(
c
)
F
i
gur
e
3.
C
o
m
pa
r
e
s
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
(
a
)
e
x
t
r
a
c
t
o
f
C
P
U
us
a
ge
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
,
(
b
)
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n,
a
n
d
(
c
)
di
s
k
us
a
g
e
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
F
i
gur
e
4.
C
P
U
us
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
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
F
or
e
c
as
ti
ng
v
ir
tual
mac
hine
r
e
s
ou
r
c
e
uti
li
z
ati
on
in
c
loud
c
omputing:
a
hy
br
id
ar
ti
f
icial
…
(
R
im
Dou
k
ha
)
1895
F
i
gur
e
5.
M
e
m
o
r
y
us
a
g
e
a
c
c
ur
a
c
y
F
i
gur
e
6.
Di
s
k
us
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
Our
f
i
nd
i
ng
s
a
r
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
wi
t
h
e
a
r
l
i
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
,
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
wo
r
k
o
f
B
i
e
t
al.
[
8]
,
whi
c
h
a
l
s
o
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
s
c
a
n
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
ll
y
e
nh
a
n
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
s
i
n
g
le
-
m
o
de
l
m
e
t
h
o
ds
.
Ho
we
v
e
r
,
o
u
r
s
t
udy
a
d
v
a
n
c
e
s
t
h
e
f
i
e
l
d
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
LR
,
whi
c
h
i
s
o
f
t
e
n
o
v
e
r
l
o
o
ke
d
i
n
f
a
v
o
r
o
f
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
m
o
de
l
s
li
ke
L
S
T
M
.
T
h
e
i
nc
l
u
s
i
o
n
o
f
LR
h
e
l
p
s
c
a
pt
ur
e
l
i
ne
a
r
t
r
e
n
ds
t
h
a
t
m
i
g
h
t
n
o
t
b
e
f
u
l
ly
a
ddr
e
s
s
e
d
by
L
S
T
M
o
r
A
R
I
M
A
a
l
o
n
e
.
T
hi
s
c
o
m
bi
n
a
t
i
o
n
i
s
p
a
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
e
f
f
e
c
t
i
ve
i
n
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
w
i
t
h
a
mi
x
o
f
l
i
ne
a
r
a
n
d
n
o
n
-
li
ne
a
r
pa
tt
e
r
n
s
,
a
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
by
o
ur
r
e
s
u
l
t
s
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
whi
l
e
De
vi
a
n
d
Va
ll
i
[
14]
f
o
c
us
e
d
o
n
th
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
A
R
I
M
A
a
n
d
AN
N
f
o
r
C
P
U
a
n
d
m
e
m
o
r
y
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
,
o
ur
w
o
r
k
e
x
t
e
n
ds
t
h
e
hy
b
r
i
d
a
ppr
o
a
c
h
by
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
d
i
s
k
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
,
pr
o
vi
d
i
n
g
a
m
o
r
e
h
o
l
i
s
t
i
c
s
o
l
ut
i
o
n
.
T
hi
s
i
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
dde
d
v
a
l
ue
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
w
h
e
r
e
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
s
o
ur
c
e
s
m
us
t
b
e
m
a
na
ge
d
s
i
m
u
l
t
a
ne
o
us
l
y
.
O
n
e
l
im
i
t
a
t
i
o
n
o
f
o
ur
s
t
udy
i
s
t
h
e
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
l
o
w
e
r
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
C
P
U
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
,
whi
c
h
c
o
ul
d
b
e
a
tt
r
i
b
ut
e
d
to
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
C
P
U
us
a
ge
pa
tt
e
r
n
s
.
T
hi
s
l
i
mi
t
a
t
i
o
n
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
f
ut
ur
e
w
o
r
k
c
o
ul
d
e
x
p
l
o
r
e
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
m
o
de
l
li
n
g
t
e
c
h
ni
que
s
o
r
i
n
c
o
r
po
r
a
t
e
m
o
r
e
gr
a
n
u
l
a
r
da
t
a
to
im
pr
o
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
i
n
t
hi
s
a
r
e
a
.
Ov
e
r
a
ll
,
o
ur
r
e
s
u
l
t
s
un
de
r
s
c
o
r
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
VM
r
e
s
o
ur
c
e
ut
i
li
z
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
f
i
nd
i
ng
s
f
r
o
m
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
f
o
r
c
l
o
ud
s
e
r
vi
c
e
pr
o
vi
de
r
s
,
a
s
t
h
e
y
o
f
f
e
r
a
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
a
da
pt
a
bl
e
s
o
l
ut
i
o
n
f
o
r
m
a
n
a
g
i
ng
r
e
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
i
ng
VM
p
l
a
c
e
m
e
n
t
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
u
l
d
f
o
c
us
o
n
e
n
h
a
nc
i
n
g
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
C
P
U
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
by
e
x
p
l
o
r
i
ng
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
o
r
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
m
o
de
ll
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
a
pp
lyi
ng
t
hi
s
m
o
de
l
i
n
r
e
a
l
-
t
i
m
e
c
l
o
ud
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
a
n
d
e
x
t
e
n
d
i
ng
i
t
s
c
a
pa
bi
li
t
i
e
s
t
o
i
n
c
l
ude
ot
h
e
r
f
o
r
m
s
o
f
r
e
s
o
ur
c
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
,
s
uc
h
a
s
n
e
t
wo
r
k
b
a
n
dw
i
dt
h
a
n
d
I
/O
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
,
c
o
ul
d
f
ur
t
he
r
v
a
l
i
d
a
t
e
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
a
n
d
ge
n
e
r
a
li
z
a
bil
i
t
y
.
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
.
3
,
M
a
r
c
h
20
2
5
:
1
88
7
-
1
89
8
1896
4.
CONC
L
USI
ON
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
we
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
hy
b
r
i
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
ng
m
o
de
l
t
h
a
t
m
e
r
ge
s
AR
I
M
A
,
LR
,
a
n
d
L
S
T
M
t
e
c
h
ni
que
s
to
pr
e
di
c
t
VM
r
e
s
o
ur
c
e
us
a
ge
i
n
c
l
o
u
d
c
o
m
put
i
n
g
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
B
y
c
o
m
bi
ni
ng
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
,
o
ur
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
s
s
upe
r
i
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
a
d
a
pt
a
bi
li
t
y
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
t
i
m
e
pa
t
t
e
r
n
s
,
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
y
c
a
pt
ur
i
n
g
b
o
t
h
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
c
h
a
n
ge
s
a
n
d
l
o
n
g
-
t
e
r
m
t
r
e
n
ds
i
n
C
P
U,
m
e
m
o
r
y
,
a
n
d
d
i
s
k
us
a
ge
.
Our
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
hy
b
r
i
d
m
o
de
l
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
i
nd
i
v
i
dua
l
m
o
de
l
s
,
pr
o
vi
d
i
ng
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
T
hi
s
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
im
po
r
t
a
n
t
f
o
r
c
l
o
ud
s
e
r
vi
c
e
pr
o
vi
de
r
s
w
h
o
n
e
e
d
pr
e
c
i
s
e
f
o
r
e
c
a
s
t
s
to
o
p
t
i
mi
z
e
r
e
s
o
ur
c
e
a
l
l
o
c
a
t
i
o
n
,
r
e
duc
e
o
pe
r
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
,
a
n
d
e
ns
ur
e
s
e
r
vi
c
e
qua
l
i
t
y
.
T
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bi
li
t
y
t
o
c
o
m
bi
ne
t
h
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
o
f
A
R
I
M
A
a
n
d
LR
w
i
t
h
t
h
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
c
a
pa
bi
li
t
i
e
s
o
f
L
S
T
M
o
f
f
e
r
s
a
po
we
r
f
u
l
to
o
l
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
a
n
d
m
a
n
a
g
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
r
e
s
o
ur
c
e
ut
i
l
i
z
a
t
i
o
n
pa
t
t
e
r
n
s
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
ha
v
e
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
i
m
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
e
nh
a
nc
i
n
g
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
a
n
d
s
us
t
a
i
n
a
bil
i
t
y
o
f
c
l
o
ud
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
u
r
e
s
.
T
h
e
m
o
de
l
’
s
a
da
pt
a
bil
i
t
y
to
v
a
r
i
o
us
wo
r
kl
o
a
d
pa
tt
e
r
n
s
a
l
s
o
m
a
ke
s
i
t
a
v
a
l
ua
bl
e
a
s
s
e
t
f
o
r
de
v
e
l
o
p
i
n
g
a
dv
a
nc
e
d
VM
p
l
a
c
e
m
e
n
t
s
tr
a
t
e
gi
e
s
,
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
n
g
to
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
o
f
c
l
o
ud
s
e
r
vi
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
L
oo
ki
n
g
f
o
r
wa
r
d,
f
ut
ur
e
w
o
r
k
wi
l
l
f
o
c
us
o
n
r
e
f
i
n
i
ng
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
i
ng
t
h
e
hy
b
r
i
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
by
e
x
p
l
o
r
i
n
g
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
f
i
ne
-
t
uni
n
g
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
a
n
d
i
nc
o
r
por
a
t
i
n
g
a
dd
i
t
i
o
n
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
o
r
da
t
a
s
o
ur
c
e
s
.
W
e
a
l
s
o
p
l
a
n
t
o
e
x
t
e
n
d
o
ur
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
to
i
n
c
l
ude
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
a
ddr
e
s
s
i
ng
a
c
r
i
t
i
c
a
l
c
h
a
ll
e
n
ge
i
n
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g.
B
y
do
i
n
g
s
o
,
we
a
i
m
t
o
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
to
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
m
o
r
e
e
n
e
r
g
y
-
e
f
f
i
c
i
e
n
t
c
l
o
ud
e
n
vi
r
o
nm
e
n
t
s
,
whi
c
h
i
s
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
ly
im
po
r
t
a
n
t
i
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
s
us
t
a
i
na
ble
c
o
m
put
i
n
g.
AP
P
E
ND
I
X
T
a
bl
e
1.
C
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
f
o
r
VM
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
l
i
z
a
t
i
o
n
i
n
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
A
r
ti
c
l
e
P
r
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
P
r
e
di
c
ti
o
n
me
th
o
d
P
r
e
di
c
ti
o
n
t
y
pe
W
o
r
kl
o
a
d/
P
la
t
f
or
m
K
e
y
c
o
n
tr
ib
ut
i
o
ns
/
f
in
di
ngs
D
e
v
i
a
nd
V
a
ll
i
[
14]
Y
e
s
H
y
br
id
A
R
I
M
A
-
ANN
mo
d
e
l
C
P
U
a
nd
me
m
o
r
y
ut
il
iz
a
ti
o
n
G
oo
gl
e
c
lu
s
te
r
,
B
it
B
r
a
in
d
a
ta
s
e
ts
C
o
mbi
n
e
s
A
R
I
M
A
a
nd A
N
N
t
o
pr
e
di
c
t
C
P
U
a
nd me
m
o
r
y
us
a
ge
w
it
h i
mp
r
ov
e
d
a
c
c
u
r
a
c
y
.
C
a
lh
e
ir
o
s
e
t
al
.
[
17]
N
o
n
e
s
pe
c
i
f
ie
d
A
R
I
M
A
m
o
de
l
S
a
a
S
r
e
qu
e
s
t
w
o
r
kl
o
a
d
C
lo
ud
a
ppl
i
c
a
ti
o
ns
(
S
a
a
S
)
U
ti
li
z
e
s
A
R
I
M
A
f
o
r
p
r
o
a
c
ti
ve
r
e
s
o
ur
c
e
a
ll
oc
a
ti
o
n t
o
e
nha
nc
e
Q
o
S
.
M
be
ll
i
[
8]
Y
e
s
D
e
e
p
le
a
r
ni
ng
(
B
G
-
L
S
T
M
)
C
P
U
a
nd
me
m
o
r
y
ut
il
iz
a
ti
o
n
G
oo
gl
e
c
lu
s
te
r
tr
a
ce
I
nt
r
o
du
c
e
s
a
bi
-
di
r
e
c
ti
o
na
l
L
S
T
M
mo
d
e
l
w
it
h gr
id
c
o
n
f
ig
ur
a
ti
o
n
f
or
be
tt
e
r
pr
e
di
c
ti
o
n i
n
c
o
mpl
e
x
w
o
r
kl
o
a
d
s
c
e
na
r
i
o
s
.
W
u
e
t
al
.
[
7]
Y
e
s
A
da
pt
iv
e
h
y
br
id
m
o
d
e
l
w
it
h
A
R
I
M
A
a
nd
ANN
C
P
U
u
ti
li
z
a
ti
o
n
G
r
id
c
o
mput
in
g
(
G
r
id
5000,
A
uve
r
G
r
id
)
im
pr
ov
e
a
c
c
ur
a
c
y
in
gr
id
w
o
r
kl
o
a
d
f
or
e
c
a
s
ti
ng.
K
a
r
im
e
t
al
.
[
9]
Y
e
s
H
y
br
id
B
i
-
L
S
T
M
+
L
S
T
M
+
G
R
U
C
P
U
ut
il
iz
a
ti
o
n
C
lo
ud
v
ir
tu
a
l
ma
c
hi
ne
s
I
nt
r
o
du
c
e
s
a
h
y
br
id
R
N
N
m
o
de
l
c
o
mbi
ni
ng
B
i
-
L
S
T
M
,
L
S
T
M
, a
nd G
R
U
la
y
e
r
s
, w
it
h s
upe
r
i
or
a
c
c
ur
a
c
y
i
n n
o
n
-
li
ne
a
r
t
im
e
s
e
r
i
e
s
da
ta
pr
e
di
c
ti
o
n.
B
a
ne
r
je
e
e
t
al
.
[
10]
N
o
n
e
s
pe
c
i
f
ie
d
L
S
T
M
,
G
R
U
E
D
, G
B
,
S
V
M
C
P
U
a
nd
me
m
o
r
y
ut
il
iz
a
ti
o
n
C
lo
ud da
ta
c
e
nt
e
r
s
P
r
o
p
o
s
e
s
a
f
r
a
me
w
or
k
f
o
r
mu
lt
i
-
s
t
e
p
-
a
he
a
d C
P
U
w
o
r
kl
o
a
d p
r
e
di
c
ti
o
n us
in
g
M
L
m
o
d
e
ls
, i
mpr
ov
in
g
r
e
s
o
ur
c
e
ut
il
iz
a
ti
o
n a
nd
e
ne
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
c
l
o
ud da
ta
c
e
nt
e
r
s
.
Y
a
v
a
d a
nd
Y
a
da
v
[
12]
Y
e
s
L
S
T
M
N
e
tw
o
r
k
t
r
a
f
f
i
c
C
lo
ud s
e
r
ve
r
s
D
e
m
o
ns
tr
a
te
s
t
h
e
e
f
f
e
c
ti
ve
ne
s
s
of
L
S
T
M
i
n
pr
e
di
c
ti
ng n
e
tw
o
r
k t
r
a
f
f
i
c
,
im
pr
ov
in
g r
e
s
o
u
r
c
e
ut
il
iz
a
ti
o
n a
nd
r
e
s
p
o
ns
e
t
im
e
i
n
c
l
o
ud
e
n
v
ir
o
nm
e
nt
s
.
M
a
to
us
s
i
a
nd
H
a
mr
o
uni
[
11]
Y
e
s
T
e
mp
or
a
l
l
o
c
a
li
t
y
-
ba
s
e
d pr
e
di
c
ti
o
n
S
a
a
S
r
e
qu
e
s
t
W
ik
ip
e
di
a
,
B
it
br
a
in
s
da
ta
s
e
ts
P
r
o
p
o
s
e
s
a
me
th
o
d us
in
g t
e
mp
o
r
a
l
lo
c
a
li
t
y
a
nd d
y
na
mi
c
s
li
di
ng w
in
d
o
w
s
to
pr
e
di
c
t
th
e
numb
e
r
of
S
a
a
S
s
e
r
v
i
c
e
r
e
qu
e
s
ts
, o
pt
im
iz
in
g
r
e
s
p
o
ns
e
t
im
e
a
nd
r
e
s
o
ur
c
e
a
ll
oc
a
ti
o
n.
V
il
a
e
t
al
.
[
15]
N
o
n
e
s
pe
c
i
f
ie
d
C
o
mbi
n
e
d pr
e
di
c
ti
o
n
mo
d
e
l
(
g
r
e
y
m
o
d
e
l
a
nd
A
R
I
M
A
)
C
P
U
ut
il
iz
a
ti
o
n
C
lo
udS
im
s
im
ul
a
ti
o
n
pl
a
tf
or
m
P
r
o
p
o
s
e
s
a
V
M
c
o
ns
o
li
da
ti
o
n
f
r
a
me
w
o
r
k us
in
g a
c
o
mbi
n
e
d
pr
e
di
c
ti
o
n m
o
d
e
l
a
nd
e
ne
r
g
y
-
a
w
a
r
e
po
li
c
i
e
s
t
o
r
e
duc
e
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n,
V
M
mi
gr
a
ti
o
ns
, a
nd S
L
A
v
i
o
la
ti
o
ns
.
O
ur
s
tu
d
y
Y
e
s
H
y
br
id
A
I
m
o
de
l
c
o
mbi
ni
ng A
R
I
M
A
,
li
ne
a
r
r
e
gr
e
s
s
io
n
, a
nd
L
S
T
M
C
P
U
,
me
m
o
r
y
,
a
nd dis
k
ut
il
iz
a
ti
o
n
A
W
S
E
C
2
i
ns
ta
nc
e
s
I
nt
e
g
r
a
te
s
mul
ti
pl
e
m
o
d
e
ls
t
o
c
a
pt
u
r
e
li
ne
a
r
a
nd n
o
n
-
li
n
e
a
r
pa
tt
e
r
ns
,
a
c
hi
e
v
in
g s
up
e
r
i
or
a
c
c
ur
a
c
y
i
n V
M
r
e
s
o
ur
c
e
f
or
e
c
a
s
ti
ng (
C
P
U
,
me
m
or
y
,
a
nd dis
k ut
il
i
z
a
ti
o
n)
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.