I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
1
4
,
N
o
.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
,
pp.
653
~
662
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
2
.
pp
65
3
-
662
653
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
D
e
e
p
l
e
ar
n
in
g f
or
g
r
ap
e
l
e
af
d
is
e
ase
d
e
t
e
c
t
io
n
P
r
agat
i
P
at
il
1
,
P
r
iyan
k
a
Jad
h
av
1
,
Nan
d
in
i
Chau
d
h
ar
i
2
,
Nit
e
s
h
S
u
r
e
j
a
3
,
Um
e
s
h
P
awar
4
1
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
I
n
f
or
ma
ti
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
, R
a
ja
r
a
mba
pu
I
ns
ti
tu
te
of
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
S
hi
v
a
ji
U
ni
v
e
r
s
it
y
, K
ol
ha
pur
, I
ndi
a
2
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
I
n
f
or
ma
ti
o
n
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
,
K
r
is
hna
S
c
h
oo
l
of
E
m
e
r
gi
ng
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd A
ppl
i
e
d R
e
s
e
a
r
c
h,
D
rs
. K
ir
a
n a
nd P
a
ll
a
v
i
P
a
t
e
l
G
l
o
ba
l
U
ni
v
e
r
s
it
y
, V
a
d
o
da
r
a
, 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,
K
r
is
hna
S
c
hoo
l
of
E
m
e
r
gi
ng
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd A
ppl
i
e
d R
e
s
e
a
r
c
h,
D
rs
. K
ir
a
n a
nd P
a
ll
a
v
i
P
a
t
e
l
G
l
o
ba
l
U
ni
v
e
r
s
it
y
, V
a
d
o
da
r
a
, 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
a
ndi
p U
ni
ve
r
s
it
y
, N
a
s
hi
k, 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
S
e
p
27,
2024
R
e
vi
s
e
d
No
v
23,
2024
A
c
c
e
pt
e
d
De
c
15,
2024
A
g
ri
cu
l
t
u
r
e
i
s
c
r
u
c
i
a
l
t
o
In
d
i
a's
ec
o
n
o
my
.
A
g
r
i
c
u
l
t
u
r
e
s
u
p
p
o
rt
s
al
m
o
s
t
7
5
%
o
f
t
h
e
w
o
r
l
d
's
p
o
p
u
l
at
i
o
n
a
n
d
m
u
ch
o
f
i
t
s
g
ro
s
s
d
o
mes
t
i
c
p
ro
d
u
c
t
(
G
D
P
)
.
Cl
i
m
at
e
a
n
d
en
v
i
ro
n
me
n
t
al
c
h
a
n
g
e
s
p
o
s
e
a
t
h
r
e
at
t
o
ag
ri
c
u
l
t
u
r
e
.
In
d
i
a
i
s
rec
o
g
n
i
z
e
d
f
o
r
i
t
s
g
rap
e
s
,
a
c
o
mme
r
ci
al
l
y
i
m
p
o
rt
an
t
fru
i
t
.
D
i
s
e
as
e
s
r
e
d
u
ce
g
rap
e
y
i
e
l
d
s
b
y
1
0
-
3
0
%
.
I
f
n
o
t
reco
g
n
i
z
ed
an
d
t
r
e
at
ed
e
arl
y
,
g
rap
e
d
i
s
e
as
e
s
c
an
co
s
t
farm
e
rs
a
l
o
t
.
T
h
e
m
ai
n
g
rap
e
d
i
s
e
as
e
s
i
n
c
l
u
d
e
d
o
w
n
y
a
n
d
p
o
w
d
e
r
y
mi
l
d
ew
,
l
e
af
b
l
i
g
h
t
,
e
s
c
a
,
a
n
d
b
l
a
ck
ro
t
.
T
h
i
s
w
o
r
k
c
r
e
at
e
s
an
A
n
d
ro
i
d
g
rap
e
d
i
s
e
as
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
ap
p
w
h
i
ch
u
s
e
s
m
a
ch
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
.
W
h
en
a
far
me
r
s
u
b
mi
t
s
a
s
n
ap
s
h
o
t
o
f
a
d
i
s
e
as
ed
g
rap
e
l
e
af,
t
h
e
s
m
art
p
h
o
n
e
ap
p
i
d
en
t
i
fi
e
s
t
h
e
ai
l
me
n
t
an
d
o
ffe
rs
g
rap
e
p
l
an
t
d
i
s
e
as
e
p
rev
e
n
t
i
o
n
t
i
p
s
.
I
n
t
h
i
s
re
s
e
ar
ch
,
a
n
an
d
ro
i
d
ap
p
t
h
at
d
e
t
ec
t
s
g
rap
e
p
l
a
n
t
i
l
l
n
e
s
s
e
s
u
s
e
c
o
n
v
o
l
u
t
i
o
n
al
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
k
(
CN
N
)
a
n
d
A
l
e
x
N
e
t
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
ar
c
h
i
t
ec
t
u
r
e
s
.
W
e
i
n
v
e
s
t
i
g
at
e
d
a
n
d
c
o
m
p
ar
e
d
CN
N
a
n
d
A
l
e
x
N
e
t
ar
ch
i
t
ec
t
u
r
e's
e
ff
i
c
a
cy
fo
r
g
rap
e
d
i
s
e
as
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
u
s
i
n
g
a
cc
u
ra
cy
a
n
d
o
t
h
e
r
me
t
ri
c
s
.
T
h
e
d
at
as
e
t
u
s
ed
co
me
s
fro
m
K
a
g
g
l
e
.
C
N
N
an
d
A
l
e
x
N
e
t
arch
i
t
ec
t
u
r
e
s
y
i
e
l
d
e
d
9
8
.
0
4
%
an
d
9
9
.
0
3
%
acc
u
ra
cy
.
A
l
e
x
N
e
t
w
as
mo
r
e
a
cc
u
rat
e
t
h
a
n
CN
N
i
n
t
h
e
f
i
n
al
r
e
s
u
l
t
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
Al
e
x
Ne
t
C
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
I
m
a
ge
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
T
F
L
i
t
e
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
t
e
s
h
S
ur
e
j
a
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
a
n
d
E
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
K
r
i
s
hn
a
S
c
h
o
o
l
o
f
E
m
e
r
g
i
ng
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
n
d
A
pp
li
e
d
R
e
s
e
a
r
c
h
Dr
s
.
Ki
r
a
n
a
n
d
P
a
l
l
a
vi
P
a
t
e
l
G
l
o
b
a
l
U
ni
ve
r
s
i
t
y
Va
do
da
r
a
,
Guj
a
r
a
t
,
I
n
d
i
a
E
m
a
i
l
:
nm
s
ur
e
j
a
@
g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
I
n
I
n
d
i
a
,
gr
a
pe
s
a
r
e
a
m
o
n
g
t
h
e
m
o
s
t
e
c
o
n
o
m
i
c
a
l
ly
f
e
a
s
i
b
l
e
c
r
o
ps
f
o
r
t
h
e
pr
o
duc
t
i
o
n
o
f
w
i
ne
a
n
d
r
a
i
s
i
ns
.
Gr
a
pe
pr
o
duc
t
i
o
n
i
n
I
n
d
i
a
i
s
a
t
i
t
s
pe
a
k
a
n
d
h
a
s
t
h
e
p
ot
e
n
t
i
a
l
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
gr
o
w
t
h
.
G
r
a
p
e
s
a
r
e
a
pr
o
m
i
ne
n
t
c
r
o
p
i
n
I
n
d
i
a
a
n
d
h
o
l
d
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
va
l
ue
due
to
t
h
e
i
r
e
x
po
r
t
p
ot
e
n
t
i
a
l
t
o
m
a
ny
n
a
t
i
o
ns
.
Ne
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
,
t
h
e
r
e
i
s
a
ppr
o
x
.
30%
l
o
s
s
i
n
pr
o
d
uc
t
i
o
n
i
n
gr
a
pe
s
o
w
i
n
g
t
o
a
i
l
m
e
n
t
s
.
A
gr
o
n
o
m
y
is
I
n
d
i
a
’
s
pr
i
m
a
r
y
s
o
ur
c
e
o
f
s
u
s
t
e
n
a
n
c
e
.
A
gr
i
c
u
l
t
ur
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
f
f
e
c
t
e
d
by
a
l
t
e
r
a
t
i
o
ns
i
n
c
li
m
a
t
e
a
n
d
s
e
ve
r
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
i
s
s
u
e
s
.
E
r
r
a
t
i
c
c
li
m
a
t
e
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
,
s
uc
h
a
s
e
r
r
a
t
i
c
r
a
i
n
f
a
ll
,
e
l
e
v
a
t
e
d
t
e
m
p
e
r
a
t
u
r
e
s
,
a
n
d
h
u
mi
d
i
t
y
,
a
dve
r
s
e
ly
a
f
f
e
c
t
g
r
a
pe
vi
ne
s
,
r
e
n
de
r
i
n
g
th
e
m
s
us
c
e
pt
i
bl
e
to
v
a
r
i
o
us
i
ll
ne
s
s
e
s
.
C
o
n
duc
t
i
n
g
pe
r
t
i
n
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
f
o
r
s
us
t
a
i
n
a
bl
e
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
i
s
n
o
w
e
s
s
e
n
t
i
a
l
due
to
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
s
i
n
f
a
r
mi
ng
e
qu
i
p
m
e
n
t
a
n
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
o
f
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
li
g
e
n
c
e
i
n
i
de
nt
i
f
yi
ng
p
l
a
n
t
i
l
l
ne
s
s
e
s
[
1]
.
T
h
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
r
n
ir
r
i
ga
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
,
de
v
o
i
d
o
f
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
a
s
s
i
s
t
a
n
c
e
,
f
a
i
l
s
to
pr
e
c
i
s
e
ly
de
t
e
r
m
i
ne
t
h
e
r
e
qui
s
i
t
e
wa
t
e
r
qua
n
t
i
t
y
f
o
r
vi
t
i
c
u
l
t
ur
e
.
T
hi
s
c
a
n
r
e
s
u
l
t
i
n
e
i
t
h
e
r
u
n
de
r
-
i
r
r
i
ga
t
i
o
n
o
r
o
v
e
r
-
i
r
r
i
g
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
im
pa
c
t
s
s
o
i
l
m
o
i
s
t
ur
e
,
p
ot
e
n
t
i
a
ll
y
l
e
a
d
i
ng
to
c
r
o
p
de
s
t
r
uc
t
i
o
n
.
Ov
e
r
-
i
r
r
i
ga
t
i
o
n
a
l
s
o
r
e
s
u
l
t
s
i
n
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
il
l
ne
s
s
e
s
.
I
t
wi
l
l
i
m
p
a
c
t
gr
a
p
e
o
u
t
pu
t
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
:
653
-
662
654
Gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
c
o
m
pr
o
m
i
s
e
qua
li
t
y
a
n
d
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
l
ly
im
pa
c
t
pr
o
duc
t
i
o
n
r
a
t
e
s
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
c
o
n
s
i
de
r
a
ble
l
o
s
s
e
s
f
o
r
f
a
r
m
e
r
s
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
ly
i
nf
l
ue
n
c
i
ng
t
h
e
e
c
o
no
m
y
a
n
d
publi
c
h
e
a
l
t
h
.
T
h
e
m
o
s
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
f
o
r
s
a
f
e
gu
a
r
d
i
n
g
c
r
o
ps
,
e
n
h
a
nc
i
n
g
pr
o
duc
t
i
o
n
,
a
n
d
r
e
duc
i
n
g
l
o
s
s
e
s
i
s
a
c
c
ur
a
t
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[
2]
.
T
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
a
n
a
g
e
m
e
n
t
o
f
d
i
s
e
a
s
e
pr
o
l
if
e
r
a
t
i
o
n
a
n
d
t
h
e
pr
o
m
o
t
i
o
n
o
f
h
e
a
l
t
hy
gr
o
wt
h
wi
t
hi
n
t
h
e
gr
a
pe
i
n
dus
t
r
y
r
e
l
i
e
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
o
n
t
i
m
e
ly
j
udg
m
e
n
t
a
n
d
a
c
c
ur
a
t
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
d
i
s
e
a
s
e
s
pr
e
s
e
n
t
o
n
t
h
e
l
e
a
v
e
s
o
f
t
h
e
gr
a
pe
pl
a
n
t
s
[
3
]
,
[
4]
.
Bl
a
c
k
r
ot,
p
o
wde
r
y
m
il
de
w,
e
s
c
a
,
l
e
a
f
bli
g
h
t
,
a
n
d
do
wny
m
il
de
w
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
t
h
r
e
a
t
s
to
gr
a
pe
c
ul
t
i
v
a
t
i
o
n
,
l
e
a
d
i
ng
t
o
c
o
n
s
i
de
r
a
bl
e
l
o
s
s
e
s
f
o
r
a
gr
o
n
o
m
i
s
t
s
a
n
d
d
i
mi
n
i
s
h
in
g
yi
e
l
d
o
f
gr
a
pe
s
.
D
i
s
e
a
s
e
s
o
n
gr
a
pe
p
l
a
n
t
l
e
a
ve
s
c
a
n
be
i
de
n
t
i
f
i
e
d
by
t
he
s
ha
pe
a
n
d
p
i
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
i
m
pa
c
t
e
d
r
e
g
i
o
n
.
No
n
e
t
h
e
l
e
s
s
,
c
e
r
t
a
i
n
d
i
s
e
a
s
e
s
m
a
y
e
xhi
b
it
c
o
m
pa
r
a
bl
e
c
o
l
o
r
s
a
n
d
s
h
a
p
e
s
i
n
t
h
e
a
f
f
e
c
t
e
d
r
e
g
i
o
n
s
,
whi
c
h
c
o
m
p
li
c
a
t
e
s
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
.
A
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
n
u
m
b
e
r
o
f
f
a
r
m
e
r
s
r
e
l
y
o
n
m
a
n
ua
l
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
,
y
e
t
t
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
o
f
t
e
n
y
i
e
l
d
un
r
e
l
i
a
b
l
e
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
i
na
bil
i
t
y
o
f
t
h
e
f
a
r
m
e
r
to
de
t
e
c
t
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
a
t
a
n
e
a
r
l
y
s
t
a
ge
c
a
n
l
e
a
d
t
o
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
o
s
s
e
s
.
A
f
a
r
m
e
r
t
y
p
i
c
a
ll
y
r
e
qu
i
r
e
s
s
pe
c
i
a
li
s
t
s
t
o
i
de
n
t
i
f
y
d
i
s
e
a
s
e
s
,
whi
c
h
c
a
n
b
e
qu
i
t
e
t
i
m
e
-
c
o
n
s
u
mi
ng
f
o
r
e
x
t
e
n
s
i
ve
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
.
I
de
n
t
i
f
yi
ng
d
i
s
e
a
s
e
s
a
t
a
n
e
a
r
l
y
s
t
a
ge
i
s
c
r
uc
i
a
l
t
o
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
e
f
f
e
c
t
i
ve
s
o
l
ut
i
o
n
s
,
t
h
e
r
e
by
mi
n
im
i
z
i
ng
i
s
s
ue
s
a
n
d
e
nh
a
n
c
i
ng
pr
o
f
i
t
a
bil
i
t
y
.
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
s
h
o
w
n
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
(
DL
)
m
o
de
l
s
i
n
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
a
w
i
d
e
r
a
n
ge
o
f
p
l
a
n
t
di
s
e
a
s
e
s
us
i
n
g
i
m
a
g
e
da
t
a
,
s
h
o
wc
a
s
i
ng
t
h
e
i
r
i
m
m
e
ns
e
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
f
o
r
r
e
a
l
-
t
i
m
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
[
5]
.
T
h
e
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
(
C
NN
)
i
s
t
h
e
m
o
s
t
wi
de
ly
ut
i
li
z
e
d
DL
a
l
go
r
i
t
hm
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
p
l
a
n
t
d
i
s
e
a
s
e
s
[
6]
,
[
7]
.
Di
g
i
t
a
l
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
e
c
hno
l
o
g
i
e
s
h
a
ve
m
u
l
t
i
p
l
e
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
s
e
c
t
or
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
i
n
dus
t
r
y
,
a
gr
i
c
u
l
t
ur
e
,
a
n
d
m
e
d
i
c
i
ne
.
T
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
p
l
a
n
t
di
s
e
a
s
e
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
p
r
o
m
i
ne
n
t
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
d
i
g
i
t
a
l
i
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
w
i
t
hi
n
t
he
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
s
e
c
t
or
[
8
]
,
[
9]
.
Num
e
r
o
us
pr
e
-
t
r
a
i
ne
d
C
NN
m
o
de
l
s
a
r
e
c
o
m
m
o
nly
ut
i
li
z
e
d
i
n
im
a
ge
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
,
s
uc
h
a
s
VG
GN
e
t
,
Al
e
x
Ne
t
,
R
e
s
Ne
t
,
a
n
d
Goo
gl
e
Ne
t
.
T
h
e
y
a
r
e
a
l
s
o
h
a
v
e
b
e
e
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
e
m
p
l
o
y
e
d
to
a
d
dr
e
s
s
c
o
m
put
e
r
vi
s
i
o
n
c
ha
l
l
e
nge
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
im
a
ge
a
n
a
l
y
s
i
s
,
im
a
ge
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
[
10]
,
[
11]
.
I
s
h
e
n
go
m
a
a
n
d
L
yim
o
[
12]
p
r
o
p
o
s
e
a
n
e
ns
e
m
b
l
e
m
o
de
l
t
h
a
t
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
C
NN
-
b
a
s
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
to
r
s
wi
t
h
a
n
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
(
RF
)
c
l
a
s
s
if
i
e
r
to
i
m
pr
o
v
e
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
s
ugge
s
t
e
d
e
n
s
e
m
bl
e
m
o
de
l
i
s
c
o
ns
t
r
uc
t
e
d
us
i
n
g
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
i
n
c
l
ud
i
ng
R
e
s
Ne
t
50,
I
n
c
e
pt
i
o
n
V3,
vi
s
ua
l
ge
o
m
e
t
r
y
g
r
o
up
-
16
(
VG
G16
)
,
a
n
d
Xc
e
pt
i
o
n
.
T
h
e
m
o
de
l
s
e
m
p
l
o
y
t
h
e
gr
a
pe
l
e
a
f
da
t
a
s
e
t
,
whi
c
h
i
s
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
d
i
n
t
o
t
w
o
s
ub
s
e
t
s
:
o
r
i
g
i
na
l
a
n
d
m
o
d
if
i
e
d.
R
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
e
ns
e
m
b
l
e
m
o
de
l
s
t
r
a
i
ne
d
o
n
a
l
t
e
r
e
d
i
m
a
ge
s
s
ur
p
a
s
s
t
h
o
s
e
t
r
a
i
n
e
d
o
n
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
da
t
a
s
e
t
.
T
h
e
m
o
de
l
t
r
a
i
ne
d
o
n
a
l
t
e
r
e
d
ph
o
to
s
a
tt
a
i
n
e
d
a
pe
a
k
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
95.
34%
,
t
h
e
r
e
by
s
u
b
s
t
a
n
t
i
a
t
i
n
g
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
t
h
e
m
e
t
h
o
d
i
n
i
m
pr
o
vi
ng
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
R
a
n
ge
e
t
h
a
e
t
al.
[
13
]
pe
r
f
o
r
m
e
d
a
r
e
vi
e
w
o
n
t
h
e
f
i
na
n
c
i
a
l
a
n
d
pr
o
duc
t
i
o
n
ha
r
m
to
c
r
o
ps
c
a
us
e
d
by
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
wr
o
n
g
de
t
e
c
t
i
o
n
c
a
n
c
a
u
s
e
us
e
o
f
wr
o
n
g
pe
s
t
i
c
i
de
s
whi
c
h
i
n
t
ur
n
c
r
e
a
t
e
l
o
s
s
e
s
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
ut
i
li
z
e
d
M
u
l
t
i
s
uppo
r
t
v
e
c
tor
m
a
c
hi
ne
(
S
VM
)
,
g
r
a
y
l
e
ve
l
c
o
-
o
c
c
ur
r
e
n
c
e
m
a
t
r
i
x
(
G
L
C
M
)
,
a
n
d
K
-
m
e
a
n
s
c
l
u
s
t
e
r
i
n
g
t
e
c
hni
que
s
to
de
t
e
c
t
di
f
f
e
r
e
n
t
di
s
e
a
s
e
s
im
pa
c
t
i
n
g
gr
a
pe
l
e
a
v
e
s
.
T
h
e
i
m
pa
c
t
e
d
r
e
g
i
o
n
i
s
a
s
s
e
s
s
e
d
t
o
e
n
a
bl
e
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
pr
e
v
e
n
t
i
v
e
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
.
T
h
e
m
o
tor
c
o
n
n
e
c
t
e
d
w
i
t
h
pe
s
t
i
c
i
de
s
pr
i
n
k
l
e
r
t
ur
n
s
i
t
s
e
l
f
o
n
a
f
t
e
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
a
d
i
s
e
a
s
e
.
S
a
nn
a
kk
i
e
t
al.
[
14]
e
m
p
l
o
y
e
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
ks
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
l
e
a
f
il
l
ne
s
s
.
T
h
e
y
us
e
d
t
h
r
e
s
h
o
l
d
i
ng
to
h
i
d
e
t
h
e
gr
e
e
n
pi
xe
l
s
a
n
d
a
ni
s
o
t
r
o
pi
c
d
i
f
f
u
s
i
o
n
i
s
us
e
d
t
o
r
e
m
o
v
e
th
e
n
o
i
s
e
.
Gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
n
t
o
s
pe
c
i
f
i
c
gr
o
ups
us
i
ng
K
-
m
e
a
n
s
c
l
u
s
t
e
r
i
n
g.
T
h
e
s
p
l
i
t
im
a
ge
s
e
na
bl
e
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
i
m
pa
c
t
e
d
r
e
gi
o
n
.
T
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
o
f
a
f
e
e
d
-
f
o
r
wa
r
d
b
a
c
k
-
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
ne
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
f
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
duc
e
d
i
de
a
l
o
ut
c
o
m
e
s
i
n
t
hi
s
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
d
t
w
o
v
a
r
i
e
t
i
e
s
o
f
gr
a
pe
vi
ne
d
i
s
e
a
s
e
s
i
m
p
a
c
t
i
n
g
gr
a
pe
f
o
l
i
a
ge
:
po
wde
r
y
m
il
de
w
a
n
d
do
wny
m
il
de
w.
Al
go
r
i
t
hm
s
e
m
p
l
o
yi
ng
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
,
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
im
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
ut
i
li
z
e
d.
F
e
a
t
ur
e
r
e
m
o
va
l
m
e
t
h
o
ds
ut
i
li
z
e
d
to
l
e
v
e
r
a
ge
t
h
e
t
e
x
t
ur
e
o
f
a
pi
c
t
ur
e
f
o
r
pr
o
d
uc
i
n
g
d
i
s
t
i
n
c
t
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
s
t
h
a
t
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
z
e
t
h
e
i
m
a
ge
.
X
i
e
e
t
al.
[
15]
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
r
e
a
l
-
t
i
m
e
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
s
w
i
t
h
de
e
p
C
NN
s
.
T
h
e
a
u
t
h
o
r
s
h
a
ve
de
v
e
l
o
pe
d
a
da
t
a
s
e
t
o
f
gr
a
pe
l
e
a
f
p
h
o
to
s
f
o
r
t
h
e
i
r
r
e
s
e
a
r
c
h
vi
a
d
i
g
i
t
a
l
i
m
a
g
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g.
T
h
e
y
s
e
l
e
c
t
e
d
t
h
e
f
a
s
t
e
r
r
e
gi
o
n
-
ba
s
e
d
C
NN
(
R
-
C
NN
)
a
n
d
de
f
o
r
m
a
bl
e
r
e
g
i
o
n
-
ba
s
e
d
i
n
t
e
r
l
e
a
v
e
d
a
tt
e
n
t
i
o
n
C
N
N
(
DR
-
I
A
C
N
N
)
a
l
go
r
i
t
hm
s
f
o
r
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
.
I
n
c
e
pt
i
o
n
-
R
e
s
Ne
t
-
v
2,
I
n
c
e
pt
i
o
n
-
v
1,
a
n
d
s
que
e
z
e
-
a
n
d
-
e
x
c
i
t
a
t
i
o
n
(
SE
)
-
b
l
o
c
ks
h
a
v
e
b
e
e
n
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
f
a
s
t
e
r
DR
-
I
A
C
NN
a
tt
a
i
n
s
a
pr
e
c
i
s
i
o
n
r
a
t
e
o
f
81.
1%
,
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
m
o
n
g
t
h
e
e
v
a
l
ua
t
e
d
m
o
de
l
s
.
J
i
e
t
al.
[
16
]
c
r
e
a
t
e
d
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
m
o
de
l
to
e
s
tabli
s
h
a
n
a
uto
m
a
t
i
c
wa
y
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
e
m
p
l
o
yi
ng
va
r
i
o
us
C
NN
s
.
T
hi
s
m
o
d
e
l
e
xhi
b
i
t
s
a
c
o
h
e
s
i
ve
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
f
o
un
d
e
d
o
n
a
co
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
ppr
o
a
c
h
.
T
h
e
d
i
s
e
a
s
e
s
de
t
e
c
t
e
d
f
r
o
m
h
e
a
l
t
hy
l
e
a
v
e
s
w
i
t
h
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
C
NN
de
s
i
g
n
,
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
t
h
e
uni
t
e
d
m
o
de
l
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
e
xhi
b
i
t
s
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
m
o
d
e
l
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
o
p
t
i
m
a
l
e
f
f
i
c
a
c
y
f
o
r
f
a
r
m
e
r
s
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
gr
a
pe
il
l
ne
s
s
e
s
,
a
tt
a
i
ni
ng
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
17%
(
v
a
l
i
da
t
i
o
n
)
a
n
d
98.
57%
(
t
e
s
t
)
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
De
e
p
lear
ning
f
or
gr
ape
lea
f
dis
e
as
e
de
tec
ti
on
(
P
r
agati
P
ati
l
)
655
P
i
c
o
n
e
t
al.
[
17
]
a
n
d
W
a
n
g
e
t
al.
[
18]
u
t
i
li
z
e
d
t
he
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
to
c
r
e
a
t
e
a
s
y
s
t
e
m
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
il
l
ne
s
s
e
s
i
n
p
l
a
n
t
s
.
T
hi
s
wo
r
k
e
n
t
a
i
l
e
d
t
a
ki
n
g
e
x
a
m
p
l
e
p
h
o
to
s
us
i
n
g
a
d
i
g
i
t
a
l
c
a
m
e
r
a
,
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
t
h
e
i
r
f
e
a
t
ur
e
s
,
a
n
d
s
ub
s
e
que
n
t
l
y
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
t
h
o
s
e
a
tt
r
i
b
ut
e
s
i
n
t
o
t
h
e
I
m
a
ge
Ne
t
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
ut
i
li
z
e
d
DL
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
t
o
c
r
e
a
t
e
a
n
i
n
t
e
l
l
i
g
e
nt
s
y
s
t
e
m
f
o
r
d
i
a
g
n
o
s
i
ng
p
l
a
n
t
c
o
n
c
e
r
ns
.
T
h
e
m
a
i
n
go
a
l
o
f
t
hi
s
e
n
de
a
v
o
r
i
s
t
o
c
l
a
s
s
i
f
y
v
a
r
i
o
us
p
l
a
n
t
pe
s
t
s
,
i
l
ln
e
s
s
e
s
,
a
n
d
we
e
d
s
.
T
hi
s
s
t
ud
y
e
m
p
l
o
y
s
a
da
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
o
f
16
d
i
s
t
i
n
c
t
c
a
t
e
g
or
i
e
s
o
f
pe
s
t
s
,
w
e
e
ds
,
a
n
d
i
ll
ne
s
s
e
s
a
f
f
e
c
t
i
n
g
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
pr
o
duc
t
i
o
n
.
T
h
e
a
dv
a
n
c
e
d
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
s
y
s
t
e
m
e
xhi
b
i
t
s
a
r
e
m
a
r
ka
bl
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
96.
50%
i
n
de
t
e
c
t
i
n
g
a
n
d
c
a
t
e
gor
i
z
i
ng
p
l
a
n
t
i
ll
n
e
s
s
e
s
.
A
m
o
bil
e
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
h
a
s
be
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
e
na
bl
i
ng
f
a
r
m
e
r
s
t
o
us
e
t
h
e
i
r
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
s
f
o
r
i
d
e
n
t
i
f
yi
ng
i
nf
e
c
t
i
o
n
s
i
n
c
r
o
p
f
i
e
l
d
s
a
n
d
pr
o
vi
d
i
ng
a
d
vi
c
e
o
n
m
i
t
i
ga
t
i
n
g
d
i
s
e
a
s
e
r
i
s
k,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
f
r
o
m
t
hi
s
wo
r
k.
T
hi
s
s
i
g
ni
f
i
e
s
t
h
e
m
o
s
t
r
e
c
e
n
t
pr
o
gr
e
s
s
f
o
r
a
gr
i
c
u
l
t
ur
a
l
e
x
pe
r
t
s
ut
i
l
i
z
i
n
g
c
utt
i
n
g
-
e
dge
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
R
a
y
ha
n
a
n
d
S
e
t
y
o
ha
d
i
[
19]
de
v
e
l
o
pe
d
a
m
e
t
h
o
d
t
h
a
t
c
o
m
bi
ne
s
im
a
ge
f
us
io
n
w
i
t
h
gr
a
ph
-
s
t
r
uc
t
ur
e
d
t
e
x
t
to
i
m
pr
o
v
e
p
l
a
n
t
d
i
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
v
i
s
ua
l
i
nf
or
m
a
t
i
o
n
w
i
th
r
e
l
a
t
i
o
n
a
l
pa
tt
e
r
n
s
,
l
e
a
di
n
g
to
e
n
h
a
n
c
e
d
a
c
c
u
r
a
c
y
a
n
d
r
ob
us
tn
e
s
s
i
n
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
[
19
]
.
T
hi
s
pr
o
j
e
c
t
e
n
t
a
i
l
s
t
he
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
a
n
An
dr
oi
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
i
n
t
e
n
d
e
d
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
too
l
a
ll
o
ws
f
a
r
m
e
r
s
to
c
a
p
t
u
r
e
o
r
s
ub
mi
t
a
ph
oto
gr
a
ph
i
ns
t
a
n
t
l
y
f
r
o
m
t
h
e
i
r
de
vi
c
e
.
A
f
a
r
m
e
r
c
a
n
c
a
pt
ur
e
or
s
ubm
i
t
a
n
i
m
a
ge
o
f
a
d
i
s
e
a
s
e
d
gr
a
pe
l
e
a
f
us
i
ng
t
h
e
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
,
whi
c
h
s
u
bs
e
que
n
t
l
y
f
o
r
e
c
a
s
t
s
t
h
e
d
i
s
e
a
s
e
a
n
d
o
f
f
e
r
s
o
pt
i
o
n
s
t
o
m
i
t
i
ga
t
e
t
h
e
r
e
l
a
t
e
d
r
i
s
ks
.
A
m
e
t
h
o
d
h
a
s
be
e
n
e
s
t
a
bli
s
he
d
e
m
p
l
o
yi
ng
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
f
o
r
t
h
e
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
f
il
l
ne
s
s
e
s
i
n
gr
a
pe
l
e
a
v
e
s
.
T
he
s
y
s
t
e
m
'
s
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
f
e
a
t
ur
e
i
s
i
t
s
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
a
i
d
f
a
r
m
e
r
s
i
n
m
a
xim
i
z
i
ng
gr
a
pe
y
i
e
l
d.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
o
f
C
NN
a
n
d
Al
e
x
Ne
t
a
r
e
u
t
i
li
z
e
d
f
o
r
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
i
n
gr
a
pe
pl
a
n
t
s
.
A
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
i
s
c
o
n
duc
t
e
d
r
e
ga
r
di
n
g
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
f
b
o
t
h
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
T
h
e
i
m
a
ge
da
t
a
s
e
t
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wa
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
he
K
a
gg
l
e
p
l
a
t
f
o
r
m
.
A
n
u
m
be
r
o
f
ph
o
to
g
r
a
ph
s
we
r
e
a
c
qu
i
r
e
d
f
r
o
m
Goo
gl
e
vi
a
t
h
e
I
n
t
e
r
n
e
t.
T
h
e
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
10,
216
ph
oto
s
.
2.
M
E
T
HO
DS
T
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
s
e
v
e
r
a
l
s
t
e
ps
a
n
d
i
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
t
e
ps
i
nc
l
ude
da
t
a
de
s
c
r
i
pt
i
o
n
a
n
d
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
e
t
h
o
d.
E
a
c
h
o
f
t
h
e
s
e
s
t
e
ps
i
s
de
s
c
r
i
be
d
i
n
de
t
a
i
l
.
A
c
o
n
c
e
pt
ua
l
m
o
de
l
t
h
a
t
de
s
c
r
i
be
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
'
s
be
h
a
vi
o
r
,
s
t
r
uc
t
ur
e
,
a
n
d
ot
h
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
i
s
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
1.
F
i
r
s
t
,
we
c
o
l
l
e
c
t
e
d
a
gr
a
pe
di
s
e
a
s
e
da
t
a
s
e
t
a
n
d
t
h
e
n
t
r
a
i
ne
d
o
ur
m
ode
l
us
i
n
g
t
h
e
Al
e
x
Ne
t
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
Af
t
e
r
tr
a
i
ni
ng,
we
c
h
e
c
ke
d
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
f
i
ne
-
t
un
e
d
s
om
e
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
to
a
c
hi
e
ve
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
.
Af
t
e
r
ge
tt
i
n
g
o
p
t
i
mi
z
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
,
we
c
r
e
a
t
e
a
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
t
i
o
n
m
o
de
l
t
ha
t
i
s
im
po
r
t
e
d
i
n
t
o
t
h
e
m
o
bi
l
e
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1.
S
y
s
t
e
m
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
T
hi
s
s
t
ud
y
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
de
s
i
g
n
o
f
a
n
Andr
o
i
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
a
im
e
d
a
t
de
t
e
c
t
i
n
g
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
.
W
e
c
o
n
v
e
r
t
e
d
t
h
e
DL
m
o
de
l
i
n
t
o
a
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w
l
i
t
e
f
i
le
f
o
r
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
i
n
t
o
t
h
e
A
n
dr
o
i
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
bil
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
a
l
l
o
ws
f
a
r
m
e
r
s
t
o
c
a
p
t
ur
e
o
r
u
p
l
o
a
d
a
ph
oto
gr
a
ph
i
mm
e
d
i
a
t
e
l
y
f
r
o
m
t
h
e
i
r
de
vi
c
e
.
A
f
a
r
m
e
r
c
a
pt
ur
e
s
a
n
i
m
a
ge
o
f
a
d
i
s
e
a
s
e
d
gr
a
pe
l
e
a
f
,
w
hi
c
h
i
s
s
u
b
s
e
qu
e
n
t
l
y
a
n
a
ly
z
e
d
by
a
s
mar
t
ph
o
n
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
:
653
-
662
656
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
t
h
a
t
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
a
il
m
e
n
t
a
n
d
o
f
f
e
r
s
t
i
ps
t
o
r
e
duc
e
t
h
e
r
i
s
k
o
f
f
ut
ur
e
i
nf
e
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
de
l
i
ne
a
t
e
s
t
h
e
s
e
que
n
t
i
a
l
s
t
a
ge
s
n
e
c
e
s
s
a
r
y
f
o
r
f
o
r
m
u
l
a
t
i
n
g
a
m
o
de
l
to
i
de
n
t
i
f
y
il
l
ne
s
s
e
s
i
n
gr
a
pe
l
e
a
v
e
s
.
2
.1
.
I
m
age
ac
q
u
is
it
ion
W
e
c
r
e
a
t
e
d
a
t
a
i
l
o
r
e
d
da
t
a
s
e
t
by
mi
x
i
ng
ph
o
to
s
e
x
t
r
a
c
t
e
d
f
r
o
m
Ka
gg
l
e
a
n
d
go
o
gl
e
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
8
,
072
pi
c
t
ur
e
s
.
S
i
x
c
l
a
s
s
e
s
a
r
e
de
l
i
ne
a
t
e
d:
p
o
wde
r
y
m
il
de
w,
l
e
a
f
bli
g
h
t
,
d
o
wny
m
il
de
w,
bl
a
c
k
r
ot,
a
n
d
a
h
e
a
l
t
hy
.
W
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
to
e
qu
i
li
br
a
t
e
t
h
e
da
t
a
s
e
t
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
t
h
e
i
m
a
ge
c
o
u
n
t
.
P
o
s
t
-
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
t
h
e
tot
a
l
n
u
m
be
r
o
f
p
h
o
to
s
i
s
10
,
2
16.
T
a
b
l
e
1
d
i
s
p
l
a
y
s
t
he
n
u
m
be
r
o
f
p
h
o
to
s
i
n
e
a
c
h
c
l
a
s
s
,
pr
i
o
r
to
a
n
d
s
ub
s
e
que
n
t
to
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
.
S
o
m
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
ve
i
m
a
ge
s
de
p
i
c
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
2.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
pa
r
t
i
t
i
o
ne
d
i
n
a
n
80:20
r
a
t
i
o
f
o
r
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
.
E
a
c
h
c
l
a
s
s
l
a
b
e
l
c
o
ns
i
s
t
s
o
f
a
ppr
oxim
a
t
e
ly
1
,
700
to
1
,
710
ph
oto
s
.
B
y
de
f
a
u
l
t
,
a
l
l
im
a
ge
s
a
r
e
i
n
J
P
G
f
o
r
m
a
t
wi
t
h
R
GB
c
o
l
o
r
s
pa
c
e
.
T
a
bl
e
1
.
Da
t
a
s
e
t
de
t
a
i
l
s
S
r
.N
o
.
C
la
s
s
n
a
me
S
a
mpl
e
s
iz
e
1.
B
la
c
k
r
ot
1
,
701
2.
D
o
w
n
y
m
il
d
e
w
1
,
706
3.
E
s
c
a
1
,
705
4.
H
e
a
lt
h
y
1
,
692
5.
L
e
a
f
b
li
gh
t
1
,
702
6.
P
o
w
d
e
r
y
m
i
ld
e
w
1
,
710
7.
T
ot
a
l
10
,
216
F
i
gur
e
2.
Di
f
f
e
r
e
n
t
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
da
t
a
s
e
t
2
.
1.
1.
I
m
age
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
in
g
an
d
d
at
a
au
gm
e
n
t
at
ion
I
m
a
ge
pr
e
-
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
s
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
p
h
a
s
e
f
o
r
c
o
n
v
e
r
t
i
n
g
r
a
w
da
t
a
i
n
t
o
a
s
ui
t
a
bl
e
f
o
r
m
a
t
f
o
r
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
c
r
e
a
t
i
n
g
DL
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
a
c
t
i
vi
t
y
im
pr
o
v
e
s
t
h
e
m
o
de
l
'
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
t
a
gr
e
a
t
e
x
t
e
n
t
.
I
t
b
oos
t
s
da
t
a
qua
l
i
t
y
a
n
d
pr
o
duc
e
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
i
ns
i
g
h
t
s
.
E
v
e
r
y
im
a
ge
i
n
us
e
d
da
t
a
s
e
t
p
o
s
s
e
s
s
e
s
a
n
r
e
d,
gr
e
e
n
,
a
n
d
bl
u
e
(
R
GB
)
v
a
l
u
e
t
h
a
t
s
pa
n
s
f
r
o
m
0
to
255
.
W
e
m
o
d
i
f
i
e
d
t
h
e
m
e
a
s
ur
e
m
e
n
t
s
a
n
d
pr
o
p
or
t
i
o
ns
o
f
t
h
e
ph
o
to
s
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
m
u
l
t
i
p
l
e
f
o
r
m
a
t
s
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
i
n
g
r
e
s
o
l
ut
i
o
ns
a
n
d
qua
l
i
t
y
,
s
i
nc
e
s
o
m
e
p
i
c
t
ur
e
s
we
r
e
s
o
ur
c
e
d
f
r
o
m
Go
o
gl
e
whil
e
o
t
h
e
r
s
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
.
C
o
n
s
e
qu
e
n
t
l
y
,
to
o
p
t
i
m
i
z
e
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
,
r
e
duc
e
t
r
a
i
ni
ng
dur
a
t
i
o
n
,
a
n
d
e
n
s
ur
e
unif
o
r
m
i
t
y
,
we
r
e
s
i
z
e
t
h
e
i
m
a
ge
s
to
224×
224
f
o
r
t
h
e
C
NN
a
n
d
227×
227
f
o
r
t
h
e
Al
e
x
Ne
t
.
T
h
e
pr
e
-
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
p
h
a
s
e
a
d
jus
t
s
a
l
l
im
a
ge
s
to
m
e
e
t
t
h
e
m
o
de
l
's
s
pe
c
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
n
o
r
m
a
li
z
e
s
e
a
c
h
p
i
x
e
l
's
va
l
ue
s
t
o
a
r
a
n
ge
o
f
0
to
1.
T
hi
s
s
t
ud
y
e
m
p
l
o
y
s
m
u
l
t
i
p
l
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
,
s
uc
h
a
s
r
ot
a
t
i
o
n
,
v
e
r
t
i
c
a
l
a
n
d
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
f
li
pp
i
ng,
s
h
e
a
r
i
n
g,
a
n
d
r
a
n
do
m
z
o
o
m
i
ng.
Ve
r
t
i
c
a
l
a
n
d
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
im
a
ge
f
li
pp
i
ng
ha
v
e
y
i
e
l
d
e
d
o
p
t
i
m
a
l
o
ut
c
o
m
e
s
he
r
e
.
2
.2
.
M
od
e
l
b
u
il
d
in
g
Dur
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
ph
a
s
e
,
we
e
m
p
l
o
ye
d
t
w
o
DL
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
s
:
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
a
n
d
C
NN
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
De
e
p
lear
ning
f
or
gr
ape
lea
f
dis
e
as
e
de
tec
ti
on
(
P
r
agati
P
ati
l
)
657
2
.
2.
1
.
Convol
u
t
ion
al
n
e
u
r
al
n
e
t
wo
r
k
T
h
e
C
NN
i
s
a
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
h
e
d
DL
t
e
c
hni
que
t
h
a
t
pr
of
i
c
i
e
n
t
l
y
t
r
a
i
n
s
n
u
m
e
r
o
us
l
a
y
e
r
s
.
Our
C
NN
de
s
i
g
n
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
ni
ne
uni
qu
e
l
a
y
e
r
s
:
t
h
r
e
e
m
a
x
-
po
o
l
i
ng
l
a
y
e
r
s
,
o
n
e
dr
o
p
o
u
t
l
a
y
e
r
,
t
h
r
e
e
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
,
a
n
d
o
n
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
.
T
h
e
i
m
a
ge
ha
s
b
e
e
n
s
c
a
l
e
d
to
d
im
e
n
s
i
o
ns
o
f
224×
224×
3.
T
h
e
pr
e
do
m
i
na
n
t
c
o
m
p
ut
a
t
i
o
n
s
t
a
ke
pl
a
c
e
i
n
t
h
e
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
,
whi
c
h
f
u
nc
t
i
o
n
s
a
s
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
l
a
y
e
r
o
f
t
h
e
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
T
h
e
f
i
r
s
t
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
us
e
s
r
e
c
t
i
f
i
e
d
l
i
ne
a
r
uni
t
(
R
e
LU
)
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
,
t
hi
r
t
y
-
t
wo
f
i
l
t
e
r
s
,
a
3
×
3
s
i
z
e
ke
r
n
e
l
,
a
n
d
a
224
×
2
24
i
n
put
i
m
a
ge
.
T
h
e
p
u
l
li
ng
l
a
y
e
r
r
e
duc
e
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
m
a
p
us
i
ng
a
2
×
2
f
il
t
e
r
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
us
e
s
R
e
L
U
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
,
64
f
il
t
e
r
s
w
i
t
h
s
i
z
e
3
×
3
a
n
d
t
a
ke
t
h
e
i
n
put
f
r
o
m
f
i
r
s
t
l
a
y
e
r
.
A
ga
i
n
h
e
r
e
,
a
pul
li
ng
l
a
y
e
r
i
s
a
pp
l
i
e
d
us
i
ng
2
×
2
f
il
t
e
r
l
a
y
e
r
to
f
ur
t
h
e
r
r
e
duc
e
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
m
a
p.
T
h
e
t
hi
r
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
c
o
m
pr
o
m
i
s
e
s
o
f
3
×
3
ke
r
n
e
l
,
64
f
i
l
t
e
r
s
,
a
n
d
a
R
e
L
U
f
u
n
c
t
i
o
n
.
T
hi
s
l
a
y
e
r
r
e
c
e
i
v
e
s
th
e
i
n
put
f
r
o
m
t
h
e
s
e
c
o
n
d
l
a
y
e
r
.
T
h
e
m
u
l
t
i
-
d
im
e
ns
i
o
na
l
a
r
r
a
y
i
nput
i
s
c
o
nv
e
r
t
e
d
i
n
t
o
a
s
i
n
g
l
e
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
a
r
r
a
y
u
s
i
n
g
a
f
l
a
t
t
e
ni
n
g
l
a
y
e
r
b
e
f
o
r
e
pa
s
s
i
ng
i
t
to
t
h
e
f
u
l
ly
c
o
nne
c
t
e
d
l
a
y
e
r
.
T
w
o
f
u
l
ly
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
we
r
e
i
m
p
le
m
e
n
t
e
d,
c
o
m
pr
i
s
i
ng
64
a
n
d
6
ne
ur
o
n
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
he
dr
o
p
o
u
t
l
a
y
e
r
f
u
n
c
t
i
o
n
s
t
o
e
l
im
i
na
t
e
n
e
ur
o
n
s
t
h
a
t
a
r
e
r
a
n
do
m
ly
c
h
o
s
e
n
w
i
t
h
a
pr
o
b
a
bil
i
t
y
o
f
0.
2,
t
h
e
r
e
by
a
ddr
e
s
s
i
ng
t
h
e
pr
o
bl
e
m
o
f
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g.
T
h
e
S
o
f
t
M
a
x
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
i
n
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
s
t
h
e
i
m
a
g
e
i
n
t
o
s
i
x
d
i
s
t
i
n
c
t
c
l
a
s
s
e
s
,
pr
o
vi
d
i
ng
t
h
e
c
a
n
d
i
da
t
e
t
h
a
t
a
l
i
g
ns
m
o
s
t
c
l
o
s
e
ly
w
i
t
h
t
h
e
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
C
NN
i
s
il
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
3.
2
.
2.
2
.
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
h
it
e
c
t
u
r
e
Al
e
x
Ne
t
s
t
a
n
ds
o
u
t
a
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
nly
e
m
p
l
o
y
e
d
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
T
h
e
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
wa
s
c
r
e
a
t
e
d
by
Al
e
x
K
r
i
z
h
e
vs
k
y
.
T
he
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
f
i
ve
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
a
l
o
n
g
w
i
t
h
t
h
r
e
e
f
u
ll
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
.
I
n
Al
e
xNe
t
,
e
v
e
r
y
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
i
s
s
uc
c
e
e
de
d
by
a
R
e
L
U
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
,
m
a
x
po
o
l
i
ng,
a
n
d
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
e
s
.
A
f
e
a
t
ur
e
m
a
p
i
s
ge
n
e
r
a
t
e
d
by
c
o
nv
o
l
vi
ng
a
n
im
a
ge
w
i
t
h
a
s
e
t
o
f
f
i
l
t
e
r
s
i
n
a
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
.
C
o
nv
o
l
ut
i
o
n
a
l
l
a
y
e
r
s
a
r
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
wi
t
h
t
h
e
R
e
LU
l
a
y
e
r
t
o
pe
r
f
o
r
m
no
n
-
l
i
ne
a
r
o
pe
r
a
t
i
o
n
s
,
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
y
s
e
t
t
i
n
g
a
ll
n
e
ga
t
i
v
e
v
a
l
ue
s
to
z
e
r
o.
T
h
e
poo
l
i
ng
l
a
y
e
r
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
r
e
duc
i
n
g
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
m
a
p
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
pr
e
c
e
d
i
n
g
l
a
y
e
r
.
T
h
e
i
ni
t
i
a
l
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
u
s
e
s
96
f
il
t
e
r
s
,
a
11
×
11
ke
r
n
e
l
,
a
4
p
i
xe
l
s
s
t
r
i
de
w
hi
c
h
a
pp
l
i
e
d
to
a
227
×
227
i
m
a
ge
w
i
t
h
R
e
L
U
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
.
B
y
us
i
ng
a
2
×
2
f
il
t
e
r
s
,
t
h
e
pu
l
l
i
ng
l
a
y
e
r
s
de
c
r
e
a
s
e
s
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
m
a
p
d
i
m
e
ns
i
o
n
.
T
h
e
o
u
t
pu
t
o
f
t
h
e
f
i
r
s
t
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
i
s
pr
o
c
e
s
s
e
d
by
s
e
c
o
n
d
l
a
ye
r
us
i
n
g
256
f
il
t
e
r
s
o
pe
r
a
t
i
n
g
w
i
t
h
5
×
5
s
i
z
e
s
t
r
i
de
o
f
1
p
i
x
e
l
.
A
3
×
3
ke
r
n
e
l
a
n
d
384
f
il
t
e
r
s
a
r
e
us
e
d
by
c
o
nv
o
l
ut
i
o
n
l
a
y
e
r
s
3
a
n
d
4
whi
l
e
f
if
t
h
l
a
y
e
r
us
e
s
256
f
i
l
t
e
r
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
t
h
r
e
e
f
u
ll
y
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
s
,
whi
c
h
e
n
c
o
m
pa
s
s
e
s
a
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
o
f
1024,
10
24,
a
n
d
6
n
e
ur
o
n
s
i
n
i
t
s
f
i
r
s
t
,
s
e
c
o
n
d
a
n
d
t
hi
r
d
l
a
y
e
r
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
o
a
l
l
e
vi
a
t
e
t
h
e
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g,
a
dr
o
p
l
a
y
e
r
i
s
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
wi
t
h
e
a
c
h
f
u
l
ly
c
o
nn
e
c
t
e
d
l
a
y
e
r
.
T
h
e
S
o
f
t
M
a
x
f
u
n
c
t
i
o
n
i
s
us
e
d
by
t
h
e
o
u
t
pu
t
l
a
y
e
r
to
a
c
hi
e
ve
d
t
h
e
r
e
s
ul
t
s
b
a
s
e
d
o
n
th
e
c
a
t
e
gor
i
z
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
c
l
a
s
s
e
s
to
t
h
e
t
a
r
ge
t
c
l
a
s
s
.
T
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
C
NN
i
s
i
ll
us
t
r
a
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
4.
F
i
gur
e
3.
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
F
i
gur
e
4.
Al
e
x
N
e
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
:
653
-
662
658
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
A
tot
a
l
o
f
2
,
0
43
i
m
a
ge
s
we
r
e
u
t
i
l
i
z
e
d
f
or
v
a
l
i
da
t
i
o
n
a
n
d
tr
a
i
ni
n
g
,
wh
e
r
e
a
s
8
,
1
72
i
m
a
ge
s
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
f
or
tes
t
i
n
g
.
A
s
i
l
l
us
t
r
a
ted
i
n
F
i
gu
r
e
s
5
a
n
d
6
,
t
h
e
tr
a
i
ni
n
g
a
c
c
u
r
a
c
y
f
or
th
e
C
NN
m
ode
l
s
tan
ds
a
t
9
8
.
04
%
,
wh
e
r
e
a
s
Al
e
x
Ne
t
a
c
hi
e
v
e
s
a
tr
a
i
ni
n
g
a
c
c
u
r
a
c
y
o
f
99
.
0
3%
.
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
f
t
h
e
m
o
d
e
l
i
s
a
s
s
e
s
s
e
d
th
r
o
ugh
th
e
us
e
o
f
a
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
tr
i
x
(
s
e
e
F
i
gu
r
e
s
7
a
n
d
8
)
.
T
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
tr
i
x
c
o
n
ta
i
n
s
v
a
l
ue
s
f
or
f
a
l
s
e
n
e
g
a
t
i
v
e
s
(
F
N
)
,
f
a
l
s
e
p
o
s
i
t
i
v
e
s
(
F
P
)
,
tr
u
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
(
T
N
)
,
a
n
d
tr
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
(
T
P
)
.
Hi
gh
e
r
di
a
g
o
n
a
l
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
c
o
n
f
us
i
o
n
m
a
tr
i
x
s
i
gni
f
y
i
m
pr
o
v
e
d
a
c
c
u
r
a
c
y
i
n
t
h
e
m
o
d
e
l
'
s
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
F
i
gu
r
e
s
7
a
n
d
8
s
h
o
ws
th
e
v
a
l
ue
s
a
c
hi
e
v
e
d
f
or
v
a
r
i
o
us
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
tr
i
c
s
us
i
n
g
C
N
N
a
n
d
Al
e
x
Ne
t.
T
h
e
r
e
s
ul
t
s
i
n
d
i
c
a
te
t
h
a
t
th
e
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
h
i
t
e
c
tu
r
e
s
ur
pa
s
s
e
s
C
N
N'
s
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
9
5
.
8
4
%
,
a
c
hi
e
vi
n
g
a
n
otabl
e
98
.
03
%
a
c
c
u
r
a
c
y
i
n
s
tea
d
.
F
i
gur
e
5.
C
NN
gr
a
ph
F
i
gur
e
6.
Al
e
x
N
e
t
gr
a
ph
F
i
gur
e
7.
C
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
o
f
C
NN
F
i
gur
e
8.
C
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
o
f
Al
e
x
N
e
t
F
o
l
l
o
wi
n
g
t
h
e
c
a
teg
or
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
th
e
DL
-
b
a
s
e
d
s
tu
d
i
e
s
,
F
i
gur
e
s
5
a
n
d
6
i
l
l
us
tr
a
te
th
a
t
e
m
p
l
o
y
i
n
g
t
h
e
Al
e
x
Ne
t
a
r
c
hi
tec
tu
r
e
c
a
n
e
n
h
a
n
c
e
a
c
c
u
r
a
c
y
.
I
t
h
a
s
b
e
e
n
a
l
s
o
o
b
s
e
r
v
e
d
t
h
a
t
A
l
e
x
Ne
t
r
e
qui
r
e
s
m
or
e
c
o
m
pu
ta
t
i
o
n
t
i
m
e
du
e
to
i
ts
i
n
c
r
e
a
s
e
d
n
u
m
b
e
r
of
l
a
y
e
r
s
.
B
oth
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
s
a
r
e
c
a
pa
bl
e
o
f
de
tec
t
i
n
g
a
n
d
c
a
teg
or
i
z
i
n
g
t
h
e
i
l
l
n
e
s
s
a
f
t
e
r
t
h
e
tr
a
i
ni
n
g
p
r
oc
e
s
s
.
T
h
e
s
tudy
de
m
o
n
s
tr
a
ted
t
h
a
t
th
e
p
r
op
os
e
d
m
o
de
l
i
s
c
a
pa
bl
e
o
f
r
un
ni
n
g
o
n
th
e
C
P
U
wi
t
h
ou
t
r
e
q
ui
r
i
n
g
a
ny
s
up
p
l
e
m
e
n
ta
r
y
h
a
r
dwa
r
e
.
T
hi
s
o
c
c
u
r
s
d
ue
to
th
e
e
m
p
l
o
y
m
e
n
t
o
f
th
e
s
m
a
l
l
s
i
z
e
f
i
l
t
e
r
s
i
n
C
NN
a
n
d
A
l
e
x
Ne
t
a
r
c
hi
tec
tur
e
s
,
a
l
o
n
g
wi
t
h
a
r
e
duc
e
d
n
u
m
b
e
r
o
f
tr
a
i
ni
n
g
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
.
C
o
n
s
e
q
ue
n
t
l
y
,
t
h
e
m
o
de
l
p
r
o
v
i
de
s
a
n
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
p
p
r
o
a
c
h
f
or
i
de
n
t
i
f
y
i
n
g
g
r
a
pe
di
s
e
a
s
e
s
.
C
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
po
r
t
i
n
T
a
bl
e
2
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
C
NN
m
o
de
l
s
h
o
ws
a
c
c
ur
a
c
y
r
e
s
u
l
t
s
,
w
i
t
h
a
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
o
f
0.
95
i
n
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
0.
95
i
n
r
e
c
a
ll
,
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
95
a
n
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
95.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
por
t
i
n
T
a
bl
e
3
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
Al
e
x
Ne
t
m
o
de
l
s
h
o
ws
a
c
c
ur
a
c
y
r
e
s
u
l
t
s
,
w
i
t
h
a
we
i
g
h
t
e
d
a
v
e
r
a
ge
o
f
0.
98
i
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
0.
98
i
n
r
e
c
a
l
l
,
F
1
-
s
c
o
r
e
o
f
0.
98
a
n
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
0.
98
.
A
f
e
w
s
c
r
e
e
ns
h
ot
s
o
f
t
h
e
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
a
r
e
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
9
.
I
n
t
h
e
s
ugge
s
t
e
d
s
y
s
t
e
m
,
t
h
e
f
a
r
m
e
r
s
c
li
c
k
a
n
d
up
l
o
a
d
t
h
e
im
a
ge
s
o
f
t
h
e
l
e
a
v
e
s
.
T
he
y
c
a
n
u
p
l
o
a
d
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
p
i
c
t
ur
e
s
a
l
s
o
.
T
h
e
a
pp
wi
ll
s
t
or
e
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
o
n
t
h
e
i
m
a
g
e
.
An
d
t
h
e
n
t
hi
s
pr
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
im
a
ge
i
s
f
e
e
d
to
t
h
e
Al
e
xNe
t
f
o
r
c
l
a
s
s
if
y
a
n
d
de
t
e
c
t
t
h
e
di
s
e
a
s
e
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
r
e
s
ul
t
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
f
a
r
m
e
r
s
a
r
e
a
dvi
s
e
d
f
o
r
t
h
e
pr
e
v
e
n
t
i
ve
c
ur
e
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
De
e
p
lear
ning
f
or
gr
ape
lea
f
dis
e
as
e
de
tec
ti
on
(
P
r
agati
P
ati
l
)
659
T
a
bl
e
2.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
po
r
t
o
f
C
NN
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F
1
-
s
c
o
r
e
S
uppor
t
0
0.97
0.97
0.97
432
1
0.86
0.92
0.89
436
2
0.97
0.99
0.98
432
3
0.99
0.99
0.99
423
4
1.00
0.98
0.99
430
5
0.92
0.85
0.88
441
A
c
c
u
r
a
c
y
0.98
2594
M
a
c
r
o
a
v
g
0.95
0.95
0.95
2594
W
e
ig
ht
e
d a
v
g
0.95
0.95
0.95
2594
T
a
bl
e
3.
C
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
r
e
po
r
t
o
f
Al
e
x
Ne
t
P
r
e
c
is
i
o
n
R
e
c
a
ll
F
1
-
s
c
o
r
e
S
uppor
t
0
0.99
0.97
0.98
432
1
0.94
0.99
0.96
436
2
0.98
1.00
0.99
432
3
1.00
0.99
0.99
423
4
0.99
0.99
0.99
430
5
0.99
0.95
0.97
441
A
c
c
u
r
a
c
y
0.99
2594
M
a
c
r
o
a
v
g
0.98
0.98
0.98
2594
W
e
ig
ht
e
d a
v
g
0.98
0.98
0.98
2594
M
u
l
t
i
p
l
e
s
t
ud
i
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
[
20]
,
h
a
ve
i
nv
e
s
t
i
ga
t
e
d
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
s
uc
h
a
s
C
NN
a
n
d
t
h
e
pr
e
-
tr
a
i
ne
d
VG
G16
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
,
a
c
hi
e
vi
ng
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
93.
35%
a
n
d
97.
9%
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
Ha
s
a
n
e
t
al.
[
21
]
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
t
h
e
C
NN
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
i
mpr
e
s
s
i
ve
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
97%
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
us
i
n
g
t
h
e
f
a
s
t
e
r
R
C
NN
.
L
i
u
e
t
al.
[
22]
a
n
d
Hua
n
g
e
t
al.
[
23
]
a
tt
a
i
n
e
d
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
o
f
91.
37%
a
n
d
97.
22
%
,
r
e
s
pe
c
ti
ve
ly
,
us
i
ng
C
NN
.
T
h
e
s
t
udy
c
o
n
duc
t
e
d
by
L
a
u
gu
ico
e
t
al
.
[
24]
i
n
t
r
o
duc
e
d
a
m
e
t
h
o
d
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
gr
a
pe
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
us
i
ng
Al
e
x
Ne
t
,
r
e
s
ul
t
i
n
g
i
n
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
77%
.
I
n
a
s
i
m
il
a
r
ve
i
n
,
P
e
n
g
e
t
al.
[
25]
a
n
d
L
i
e
t
al.
[
26
]
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
p
r
e
di
c
t
i
n
g
gr
a
pe
l
e
a
f
d
i
s
e
a
s
e
us
i
n
g
Al
e
x
Ne
t
a
n
d
a
tt
a
i
n
e
d
acc
ur
a
c
y
r
a
t
e
s
o
f
95.
65%
,
97.
29
%
,
a
n
d
92.
30
%
,
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
.
T
hi
s
pr
o
p
o
s
e
d
i
nve
s
t
i
g
a
t
i
o
n
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
d
t
h
a
t
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng
wi
t
h
C
NN
r
e
a
c
h
e
d
a
n
i
m
pr
e
s
s
i
ve
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
98.
5%
.
T
h
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
o
u
t
c
o
m
e
s
ut
i
li
z
i
ng
t
h
e
Al
e
x
Ne
t
m
o
de
l
i
n
d
i
c
a
t
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
99.
0%
.
T
h
e
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
i
n
a
c
c
ur
a
c
y
w
a
s
li
nke
d
to
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
v
e
r
t
i
c
a
l
a
n
d
h
o
r
i
z
o
n
t
a
l
im
a
ge
f
li
pp
i
ng,
whi
c
h
f
a
c
i
li
t
a
t
e
d
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
d
to
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
,
t
h
e
r
e
by
e
nh
a
n
c
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
mi
nim
i
z
i
ng
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g.
A
dd
i
t
i
o
n
a
l
a
r
e
a
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
e
x
p
l
o
r
e
d
i
n
f
ut
ur
e
s
t
udi
e
s
i
n
c
l
ude
s
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
,
a
nd
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g.
A
v
a
r
i
e
t
y
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
m
e
t
h
o
ds
m
a
y
b
e
e
m
p
lo
y
e
d
to
a
c
hi
e
ve
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
.
W
he
n
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
b
a
l
a
nc
e
o
f
e
a
c
h
c
l
a
s
s
,
i
t
i
s
e
s
s
e
n
t
i
a
l
t
o
c
o
n
s
i
de
r
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
da
t
a
s
e
t
s
,
a
s
a
n
i
n
c
r
e
a
s
e
i
n
t
hi
s
n
u
m
be
r
m
a
y
a
l
s
o
i
nf
l
ue
n
c
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
F
i
gur
e
9.
S
c
r
e
e
n
s
h
ot
s
m
o
bil
e
a
pp
f
o
r
de
t
e
c
t
i
n
g
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
:
653
-
662
660
4.
CONC
L
USI
ON
I
n
t
h
e
c
or
e
s
t
r
a
t
e
gy
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
i
s
to
pr
e
di
c
t
gr
a
pe
di
s
e
a
s
e
s
a
n
d
o
f
f
e
r
pr
e
v
e
n
t
a
t
i
ve
m
e
a
s
ur
e
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
hi
s
s
y
s
t
e
m
w
il
l
a
s
s
i
s
t
t
h
e
f
a
r
m
e
r
s
in
m
a
xim
i
z
i
ng
pr
o
duc
t
i
o
n
a
n
d
e
a
r
ni
ng
a
go
o
d
pr
o
f
i
t
.
Us
i
ng
DL
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
da
t
a
s
e
t
s
we
r
e
ga
t
h
e
r
e
d,
s
t
udi
e
d,
a
n
d
t
r
a
i
n
e
d,
a
n
d
t
h
e
m
o
de
l
i
s
s
uc
c
e
s
s
f
u
ll
y
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
i
n
a
n
a
n
dr
o
i
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
s
t
ud
y
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
C
NN
a
n
d
Al
e
x
N
e
t
s
tr
uc
t
ur
e
s
f
o
r
t
h
e
de
t
e
c
t
i
o
n
o
f
gr
a
pe
l
e
a
v
e
s
d
i
s
e
a
s
e
s
.
T
h
e
s
t
ud
y
f
o
c
us
e
s
o
n
f
i
ve
pr
i
m
a
r
y
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
:
po
wde
r
y
mi
l
de
w,
do
wny
mi
l
de
w,
bl
a
c
k
r
ot
,
p
o
wde
r
y
m
il
de
w,
l
e
a
f
bli
g
h
t
,
a
n
d
e
s
c
a
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
a
h
e
a
l
t
hy
c
l
a
s
s
f
o
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
.
T
h
e
de
s
i
g
n
o
f
Al
e
xNe
t
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
t
r
a
di
t
i
o
na
l
C
NN
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
t
i
s
a
l
s
o
o
b
s
e
r
v
e
d
t
h
a
t
Al
e
x
N
e
t
r
e
qu
i
r
e
s
m
o
r
e
t
r
a
i
ni
ng
t
i
m
e
t
h
e
n
C
NN
due
to
m
o
r
e
um
b
e
r
o
f
l
a
y
e
r
s
.
T
hi
s
s
t
ud
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
DL
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
a
r
e
c
a
pa
bl
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
b
e
t
we
e
n
t
h
e
m
o
s
t
a
n
d
l
e
s
s
i
m
po
r
t
a
n
t
a
tt
r
i
b
ut
e
s
i
n
i
m
a
g
e
s
.
F
o
l
l
o
w
i
ng
50
i
t
e
r
a
t
i
o
ns
(
e
p
o
c
h
s
)
o
f
w
i
t
h
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g,
C
NN
a
n
d
Al
e
xNe
t
r
e
a
c
h
e
d
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
95.
84
%
a
n
d
98.
03
%
r
e
s
pe
c
ti
ve
ly
.
I
n
s
u
m
m
a
r
y
,
t
h
e
d
o
c
um
e
n
t
pr
o
vi
de
s
a
t
h
o
r
o
ugh
e
x
a
mi
na
t
i
o
n
o
f
t
h
e
m
o
de
l
a
n
d
i
t
s
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
f
i
nd
i
n
g
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
m
e
t
h
o
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
de
t
e
c
t
a
n
d
c
l
a
s
s
if
y
gr
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
.
AC
K
NOWL
E
DGM
E
NT
S
W
e
t
h
a
n
k
a
l
l
w
h
o
h
a
v
e
he
l
pe
d
us
d
i
r
e
c
t
l
y
o
r
i
n
d
i
r
e
c
t
l
y
i
n
c
o
n
duc
t
i
n
g
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
u
n
d
i
ng
i
nv
o
l
v
e
d.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
P
r
a
ga
t
i
P
a
t
i
l
P
r
i
y
a
nka
J
a
d
h
a
v
Na
n
d
i
n
i
C
h
a
ud
h
a
r
i
N
i
t
e
s
h
S
ur
e
j
a
U
m
e
s
h
P
a
wa
r
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
I
NF
ORM
E
D
CONSE
NT
W
e
h
a
v
e
o
b
t
a
i
n
e
d
i
nf
o
r
m
e
d
c
o
n
s
e
n
t
f
r
o
m
a
l
l
i
nd
i
vidua
l
s
i
n
c
l
ude
d
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
Da
t
a
a
v
a
i
l
a
bil
i
t
y
i
s
n
o
t
a
ppl
i
c
a
bl
e
to
t
hi
s
pa
pe
r
a
s
n
o
n
e
w
da
t
a
we
r
e
c
r
e
a
t
e
d
or
a
n
a
l
y
z
e
d
i
n
t
hi
s
s
t
udy
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
H
.
C
.
R
e
is
a
nd
V
.
T
ur
k,
“
P
o
ta
t
o
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
ti
o
n
w
it
h
a
n
ov
e
l
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
ba
s
e
d
o
n
d
e
pt
h
w
is
e
s
e
pa
r
a
bl
e
c
o
n
vo
lu
ti
o
n
a
nd
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
ne
twor
ks
,”
E
ngi
ne
e
r
in
g
A
ppl
ic
at
i
ons
of
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
vo
l.
133,
p.
108307,
M
a
r
.
2024,
do
i:
10.1016/j
.e
nga
ppa
i.
2024.108307.
[
2]
G
.
C
.
Y
e
n
a
nd
L
.
P
.
L
in
g,
“
P
a
dd
y
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
ti
on
us
in
g
im
a
ge
pr
oc
e
s
s
in
g
,
”
E
L
E
K
T
R
I
K
A
-
J
our
nal
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
, vo
l.
20, pp. 13
–
17, Oc
t.
2021
,
ht
tp
s
:/
/e
le
kt
r
ik
a
.ut
m.m
y
/i
nd
e
x
.php/
E
L
E
K
T
R
I
K
A
_J
o
u
r
na
l/
a
r
ti
c
l
e
/
v
ie
w
/3
20
[
3]
I
.
K
undur
a
c
i
o
gl
u
a
nd
I
.
P
a
c
a
l,
“
A
d
v
a
nc
e
m
e
nt
s
in
de
e
p
le
a
r
ni
n
g
f
o
r
a
c
c
ur
a
te
c
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
of
g
r
a
pe
l
e
a
ve
s
a
nd
di
a
gno
s
is
of
g
r
a
pe
d
i
s
e
a
s
e
s
,
”
J
ou
r
na
l
o
f
P
la
nt
D
i
s
e
a
s
e
s
an
d P
r
ot
e
c
ti
on
, v
o
l.
1
31
,
no
.
3
,
pp
.
10
61
–
1
08
0,
M
a
r
.
20
24
,
do
i:
1
0.
10
07
/s
41
34
8
-
02
4
-
0
08
96
-
z.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
De
e
p
lear
ning
f
or
gr
ape
lea
f
dis
e
as
e
de
tec
ti
on
(
P
r
agati
P
ati
l
)
661
[
4]
M
d.
J
.
K
a
r
im
,
M
d.
O
.
F
.
G
o
ni
,
M
d.
N
a
hi
duz
z
a
ma
n,
M
.
A
hs
a
n,
J
.
H
a
id
e
r
,
a
nd
M
.
K
o
w
a
ls
ki
,
“
E
nha
nc
in
g
a
gr
i
c
ul
t
ur
e
th
r
o
ugh
r
e
a
l
-
ti
me
gr
a
p
e
le
a
f
di
s
e
a
s
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
v
ia
a
n
e
dg
e
de
v
i
c
e
w
it
h
a
l
ig
ht
w
e
ig
ht
C
N
N
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
a
nd
G
r
a
d
-
C
A
M
,”
Sc
ie
nt
i
f
ic
R
e
po
r
ts
,
vo
l.
14, n
o
. 1, J
ul
. 2024, d
o
i:
10.1038/s
41598
-
024
-
66989
-
9.
[
5]
X
.
G
o
ng
a
nd
S
.
Z
ha
ng,
“
A
n
a
na
l
y
s
is
of
pl
a
nt
d
is
e
a
s
e
s
id
e
nt
if
ic
a
ti
o
n
ba
s
e
d
o
n
de
e
p
le
a
r
n
in
g
m
e
th
o
ds
,”
T
he
P
la
nt
P
at
hol
ogy
J
our
nal
, v
ol
. 39, n
o
. 4, pp. 319
–
334, Aug. 2023, doi:
10.5423/p
pj
.o
a
.02.2023.0034
.
[
6]
K
.
P
.
F
e
r
e
nt
in
o
s
,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
d
e
ls
f
o
r
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
ti
o
n
a
nd
di
a
gno
s
is
,”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
t
r
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
t
ur
e
,
vo
l.
145, pp. 311
–
318, F
e
b. 2018, d
o
i:
10.1016/
j.
c
o
mpa
g.2018.
01.009.
[
7]
T
.
V
.
R
e
dd
y
a
nd
T
.
R
e
dd
y
,
“
P
la
nt
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
a
dv
a
nc
e
d
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
ur
a
l
ne
tw
or
ks
w
it
h
r
e
gi
o
n
of
in
t
e
r
e
s
t
a
w
a
r
e
ne
s
s
,”
St
e
m
C
e
ll
R
e
s
e
ar
c
h I
nt
e
r
nat
io
nal
, v
ol
. 6, n
o
. 2, De
c
. 2022, d
o
i:
10.33140/s
c
r
i.
06.02.09.
[
8]
S
.
M
.
J
a
v
id
a
n,
A
.
B
a
na
ka
r
,
K
.
A
.
V
a
ki
li
a
n,
a
nd
Y
.
A
mpa
tz
id
is
,
“
D
ia
gno
s
is
o
f
gr
a
p
e
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
a
ut
o
ma
ti
c
K
-
me
a
ns
c
lu
s
te
r
in
g a
nd ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng,”
Sm
ar
t
A
gr
ic
ul
tu
r
al
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
3, p
. 100081, J
un. 2022, doi:
10.1016/j
.a
t
e
c
h.2022.1000
81.
[
9]
S
.
P
.
M
o
ha
nt
y
,
D
.
P
.
H
ugh
e
s
,
a
nd
M
.
S
a
la
th
é
,
“
U
s
in
g
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
im
a
g
e
-
ba
s
e
d
p
la
nt
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
ti
o
n
,”
F
r
ont
ie
r
s
in
P
l
ant
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
7, S
e
p. 2016, d
o
i:
10.3389
/
f
pl
s
.2016.01419.
[
10]
A
.
V
.
P
a
nc
ha
l,
S
.
C
.
P
a
te
l,
K
.
B
a
g
y
a
la
ks
hmi
,
P
.
K
uma
r
,
I
.
R
.
K
ha
n,
a
nd
M
.
S
o
ni
,
“
I
ma
ge
-
ba
s
e
d
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
s
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
de
e
p l
e
a
r
n
in
g,”
M
at
e
r
ia
ls
T
oday
P
r
oc
e
e
di
ngs
, vo
l.
80, pp. 3500
–
3506, J
a
n. 2023, do
i:
10.1016/j
.ma
tp
r
.2021.07.281.
[
11]
E
.
C
.
T
oo
,
L
.
Y
uj
i
a
n,
S
.
N
ju
ki
,
a
nd
L
.
Y
in
gc
hun,
“
A
c
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
of
f
in
e
-
tu
ni
ng
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
d
e
ls
f
o
r
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
id
e
nt
i
f
ic
a
ti
o
n,”
C
om
put
e
r
s
and E
le
c
tr
oni
c
s
i
n A
gr
ic
ul
tu
r
e
, v
o
l.
161, pp. 272
–
279, J
un. 2019, do
i:
10.1016/j
.
c
o
mpa
g.2018.03.0
32.
[
12]
F
.
S
.
I
s
he
ng
o
ma
a
nd
N
.
N
.
L
y
im
o
,
“
E
ns
e
mbl
e
m
o
d
e
l
f
or
gr
a
p
e
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
d
e
t
e
c
t
i
o
n
us
in
g
C
N
N
f
e
a
tu
r
e
e
x
t
r
a
c
t
or
s
a
nd
r
a
ndo
m
f
or
e
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
,”
H
e
li
y
on
,
vo
l.
10, n
o
. 12, p.
e
33377, J
un. 2024, do
i:
10.1016/j
.h
e
li
y
on. 2024.
e
33377
.
[
13]
S
.
R
a
nge
e
th
a
,
B
.
S
r
ut
hi
,
R
.
S
u
ve
dha
,
a
nd
U
.
S
uw
e
th
a
,
“
A
n
ove
l
a
ppr
o
a
c
h
f
or
di
s
e
a
s
e
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
in
gr
a
p
e
l
e
a
f
us
in
g
ma
c
h
in
e
le
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
i
th
m,”
2022
Si
x
th
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on
I
-
SM
A
C
(
I
oT
in
Soc
ia
l,
M
obi
le
,
A
nal
y
ti
c
s
and
C
lo
ud)
(
I
-
S
M
A
C
)
,
N
ov
. 2022, d
o
i:
10.1109/i
-
s
ma
c
55078.2022.9987318.
[
14]
S
. S
. S
a
n
na
kki
, V
. S
. R
a
jp
ur
o
hi
t,
V
. B
.
N
a
r
gund, a
nd P
. K
u
lk
a
r
ni
, “
D
ia
gno
s
is
a
nd c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
of
g
r
a
pe
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g ne
ur
a
l
ne
tw
o
r
ks
”
2013
F
our
th
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
in
g,
C
om
m
uni
c
at
io
ns
and
N
e
tw
or
k
in
g
T
e
c
hnol
ogi
e
s
(
I
C
C
C
N
T
)
,
J
ul
.
2013, do
i:
10.
1109/i
c
c
c
nt
.2013.6726616.
[
15]
X
.
X
ie
,
Y
.
M
a
,
B
.
L
iu
,
J
.
H
e
,
S
.
Li
,
a
nd
H
.
W
a
ng
,
“
A
d
e
e
p
-
le
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
r
e
a
l
-
ti
me
d
e
t
e
c
t
o
r
f
or
gr
a
p
e
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
im
pr
ov
e
d
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
F
r
ont
.
P
la
nt
Sc
i
,
vo
l
. 11, no
. 751,
2020,
d
o
i:
10.3389/
f
pl
s
.2020.00
751
.
[
16]
M
.
J
i,
L
.
Z
ha
ng,
a
nd
Q
.
W
u,
“
A
ut
o
ma
ti
c
g
r
a
pe
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
s
id
e
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
v
ia
uni
t
e
d
mo
d
e
l
ba
s
e
d
o
n
mul
ti
pl
e
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
I
nf
or
m
at
io
n P
r
oc
e
s
s
in
g i
n A
gr
ic
ul
tu
r
e
, v
o
l.
7
, no
. 3, pp. 418
–
426, O
c
t.
2019, d
o
i:
10.1016/j
.i
npa
.2019.10.00
3.
[
17]
A
.
P
ic
o
n,
A
.
A
l
v
a
r
e
z
-
G
il
a
,
M
.
S
e
it
z
,
A
.
O
r
ti
z
-
B
a
r
r
e
d
o
,
J
.
E
c
h
a
z
a
r
r
a
,
a
nd
A
.
J
o
ha
nne
s
,
“
D
e
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
u
r
a
l
ne
tw
or
ks
f
or
mo
bi
l
e
c
a
pt
ur
e
d
e
v
i
c
e
-
ba
s
e
d
c
r
o
p
di
s
e
a
s
e
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
in
t
he
w
il
d,”
C
om
put
e
r
s
and
E
le
c
tr
oni
c
s
in
A
gr
ic
ul
tu
r
e
,
v
o
l.
1
61,
pp. 28
0
–
290, J
un. 2019, do
i:
10.1016/j
.
c
o
mpa
g.2018.04.002.
[
18]
C
.
W
a
ng
e
t
al
.,
“
A
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
r
e
c
o
gni
ti
o
n
m
e
th
o
d
ba
s
e
d
on
f
us
i
o
n
of
im
a
g
e
s
a
nd
gr
a
ph
s
tr
uc
tu
r
e
te
x
t
,”
F
r
ont
ie
r
s
in
P
la
nt
Sc
ie
nc
e
, v
o
l.
12, J
a
n. 2022, d
o
i:
10.3389/
f
pl
s
.2021.731688.
[
19]
Y
.
R
a
y
ha
n
a
nd
D
.
B
.
S
e
t
y
o
ha
di
,
“
C
la
s
s
if
ic
a
ti
o
n
of
gr
a
pe
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
us
in
g
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
ne
u
r
a
l
n
e
tw
o
r
k
(
C
N
N
)
w
it
h
pr
e
-
t
r
a
i
ne
d
mo
d
e
l
V
G
G
16,”
2021
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
Sm
ar
t
G
e
ne
r
at
io
n
C
om
put
in
g,
C
om
m
uni
c
at
io
n
and
N
e
tw
or
k
in
g
(
SM
A
R
T
G
E
N
C
O
N
)
, O
c
t.
2021, do
i
:
10.1109/s
ma
r
tg
e
n
c
o
n51891.2021.9
645862.
[
20]
K
.
A
s
h
o
kkuma
r
,
S
.
P
a
r
th
a
s
a
r
a
th
y
,
S
.
N
a
ndhi
ni
,
a
nd
K
.
A
na
nt
ha
jo
th
i,
“
P
r
e
di
c
ti
o
n
of
gr
a
pe
l
e
a
f
th
r
o
ugh
di
gi
ta
l
i
ma
ge
us
in
g
F
R
C
N
N
,”
M
e
as
u
r
e
m
e
nt
Se
n
s
or
s
, v
o
l.
24, p. 100447, D
e
c
. 2022
, do
i:
10.1016/j
.
me
a
s
e
n.2022.100447.
[
21]
M
.
A
.
H
a
s
a
n,
D
.
R
i
a
na
,
S
.
S
w
a
s
o
no
,
A
.
P
r
i
y
a
tn
a
,
E
.
P
udj
ia
r
t
i
,
a
nd
L
.
I
.
P
r
a
ha
r
ti
w
i,
“
I
de
nt
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
gr
a
p
e
le
a
f
di
s
e
a
s
e
s
us
in
g
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
ne
twor
k
,”
J
our
nal
of
P
hy
s
ic
s
C
on
fe
r
e
n
c
e
Se
r
ie
s
,
v
o
l.
1641,
n
o
.
1,
p.
012007,
N
ov
.
2020,
d
o
i:
10.1088/17
42
-
6596/1641/
1/
0
12007.
[
22]
B
.
L
iu
,
Z
.
D
in
g,
L
.
T
ia
n,
D
.
H
e
,
S
.
L
i,
a
nd
H
.
W
a
ng,
“
G
r
a
pe
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
id
e
n
ti
f
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
im
pr
ove
d
d
e
e
p
c
o
n
vo
lu
ti
o
na
l
n
e
ur
a
l
ne
tw
o
r
ks
,”
F
r
ont
ie
r
s
i
n P
la
nt
Sc
ie
nc
e
, vol
. 11, J
ul
. 2020, do
i:
1
0.3389/f
p
ls
.2020.01082.
[
23]
Z
.
H
ua
ng,
A
.
Q
i
n,
J
.
L
u,
A
.
M
e
n
o
n
a
nd
J
.
G
a
o
,
“
G
r
a
p
e
le
a
f
di
s
e
a
s
e
de
t
e
c
ti
o
n
a
nd
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
us
in
g
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng,”
2020
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
s
on I
nt
e
r
ne
t
of
T
hi
ngs
and I
E
E
E
G
r
e
e
n C
om
put
in
g and C
om
m
uni
c
at
io
ns
and I
E
E
E
C
y
be
r
,
P
hy
s
ic
al
and
Soc
ia
l
C
om
put
in
g
and
I
E
E
E
Sm
ar
t
D
at
a
and
I
E
E
E
C
ongr
e
s
s
on
C
y
be
r
m
at
ic
s
,
R
ho
de
s
,
G
r
e
e
c
e
,
2020,
pp.
870
-
877,
do
i:
10.1109/i
T
hi
ngs
-
G
r
e
e
nC
o
m
-
C
P
S
C
o
m
-
S
ma
r
tDa
ta
-
C
y
b
e
r
ma
ti
c
s
50389.2020.00150.
[
24]
S
.
L
a
ugui
c
o
,
R
.
C
o
nc
e
p
c
i
o
n,
R
.
R
u
z
c
k
o
T
o
bi
a
s
,
A
.
B
a
nda
la
,
R
.
R
.
V
ic
e
r
r
a
a
nd
E
.
D
a
di
o
s
,
“
G
r
a
pe
le
a
f
mul
ti
-
d
is
e
a
s
e
d
e
t
e
c
t
io
n
w
it
h
c
o
n
f
id
e
n
c
e
v
a
lu
e
us
in
g
tr
a
ns
f
e
r
le
a
r
ni
ng
in
te
g
r
a
te
d
t
o
r
e
gi
o
ns
w
it
h
c
o
n
vo
lu
t
i
o
na
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
2020
I
E
E
E
R
E
G
I
O
N
10
C
O
N
F
E
R
E
N
C
E
(
T
E
N
C
O
N
)
, O
s
a
ka
, J
a
pa
n, 2020, pp. 767
-
772,
do
i:
10.1109/
T
E
N
C
O
N
50793.2020.9293866.
[
25]
Y
.
P
e
ng,
S
.
Z
ha
o
,
a
nd
J
.
L
iu
,
“
F
us
e
d
-
de
e
p
-
f
e
a
tu
r
e
s
ba
s
e
d
gr
a
p
e
l
e
a
f
di
s
e
a
s
e
di
a
gn
o
s
is
,”
A
gr
onomy
,
vo
l.
11,
n
o
.
11,
p.
2234,
N
ov
.
2021, do
i:
10.3390/agr
o
n
om
y
11112234.
[
26]
Z
.
L
i
e
t
al
.,
“
I
mpr
ove
d
A
l
e
x
N
e
t
w
it
h
in
c
e
p
ti
o
n
-
V
4
f
or
pl
a
nt
di
s
e
a
s
e
di
a
gn
o
s
is
,”
C
om
put
at
io
nal
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
N
e
ur
o
s
c
ie
nc
e
,
vo
l.
2022, pp. 1
–
12, S
e
p. 2022, d
o
i:
10.1155/2022
/5
862600.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
P
ra
g
a
ti
P
a
ti
l
i
s
w
o
r
k
i
n
g
as
an
as
s
i
s
t
an
t
p
ro
fe
s
s
o
r
i
n
D
e
p
art
men
t
o
f
In
fo
r
m
at
i
o
n
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
,
Ra
j
ara
m
b
ap
u
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
R
aj
aramn
ag
ar
,
Sak
h
aral
e,
Mah
aras
h
t
ra,
I
n
d
i
a
.
S
h
e
i
s
a
P
h
.
D
.
s
c
h
o
l
ar,
c
o
m
p
u
t
e
r
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
at
D
rs
.
K
i
ra
n
a
n
d
Pal
l
av
i
G
l
o
b
al
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
a
d
o
d
ara.
Pro
f.
Pra
g
at
i
P.
Pat
i
l
h
av
e
0
7
y
e
ars
o
f
e
x
p
e
ri
en
ce
i
n
t
e
a
ch
i
n
g
an
d
re
s
e
ar
ch
.
C
u
rr
e
n
t
l
y
p
u
rs
u
i
n
g
h
e
r
Ph
.
D
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
en
g
i
n
e
e
ri
n
g
at
D
rs
.
K
i
ran
an
d
Pal
l
av
i
G
l
o
b
al
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
ad
o
d
ara,
s
h
e
h
o
l
d
s
t
h
e
p
o
s
i
t
i
o
n
o
f
as
s
i
s
t
an
t
p
ro
fe
s
s
o
r
at
t
h
e
D
e
p
art
men
t
o
f
I
n
fo
rm
a
t
i
o
n
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
,
Raj
ar
am
b
a
p
u
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
e
c
h
n
o
l
o
g
y
,
Raj
a
ram
n
ag
ar
,
M
ah
a
ra
s
h
t
ra
.
H
e
r
are
a
s
o
f
i
n
t
e
re
s
t
i
n
re
s
e
a
rc
h
an
d
ac
ad
e
m
i
c
i
n
c
l
u
d
e
s
d
e
e
p
l
e
arn
i
n
g
,
m
ac
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
i
m
ag
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
.
Sh
e
h
a
s
p
u
b
l
i
s
h
e
d
1
4
re
s
e
arc
h
p
a
p
e
r
s
i
n
n
a
t
i
o
n
al
an
d
i
n
t
e
rn
a
t
i
o
n
al
p
u
b
l
i
c
a
t
i
o
n
s
an
d
c
o
n
fe
re
n
c
e
s
,
m
ak
i
n
g
m
aj
o
r
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
t
o
h
e
r
fi
e
l
d
s
o
f
i
n
t
e
re
s
t
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
p
rag
at
i
.
p
at
i
l
1
9
8
9
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
1
4
,
N
o.
2
,
A
ugus
t
20
2
5
:
653
-
662
662
P
ri
y
a
nk
a
J
a
dh
a
v
i
s
an
as
s
i
s
t
an
t
p
ro
fe
s
s
o
r
,
D
e
p
art
men
t
o
f
In
fo
r
m
at
i
o
n
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
,
Ra
j
ara
m
b
ap
u
I
n
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
R
aj
aramn
ag
ar
,
Sak
h
aral
e,
Mah
aras
h
t
ra,
I
n
d
i
a
.
S
h
e
i
s
a
P
h
.
D
.
s
c
h
o
l
ar,
c
o
m
p
u
t
e
r
en
g
i
n
ee
r
i
n
g
,
D
rs
.
K
i
ran
an
d
Pa
l
l
a
v
i
G
l
o
b
al
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
ad
o
d
ara.
Sh
e
i
s
a
d
e
d
i
c
at
ed
a
c
a
d
em
i
ci
an
w
i
t
h
1
1
y
e
ars
o
f
e
x
p
e
ri
en
ce
i
n
t
e
ach
i
n
g
a
n
d
re
s
e
ar
ch
.
C
u
rr
e
n
t
l
y
p
u
rs
u
i
n
g
h
e
r
Ph
.
D
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
en
g
i
n
ee
ri
n
g
at
D
rs
.
K
i
ran
an
d
Pal
l
av
i
G
l
o
b
al
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
ad
o
d
ara,
s
h
e
h
o
l
d
s
t
h
e
p
o
s
i
t
i
o
n
o
f
as
s
i
s
t
an
t
p
ro
fe
s
s
o
r
at
t
h
e
D
e
p
art
men
t
o
f
In
fo
r
m
at
i
o
n
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
Ra
j
ara
m
b
ap
u
In
s
t
i
t
u
t
e
o
f
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
Ra
j
ara
m
n
a
g
ar,
Mah
aras
h
t
ra.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
an
d
a
c
ad
emi
c
i
n
t
e
r
e
s
t
s
s
p
an
m
u
l
t
i
p
l
e
d
o
m
ai
n
s
,
i
n
cl
u
d
i
n
g
d
ee
p
l
e
ar
n
i
n
g
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
,
i
m
a
g
e
p
r
o
ce
s
s
i
n
g
,
h
u
m
a
n
-
co
m
p
u
t
e
r
i
n
t
e
r
ac
t
i
o
n
,
an
d
a
r
t
i
fi
c
i
al
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
ce
.
Sh
e
h
a
s
m
ad
e
s
i
g
n
i
fi
c
an
t
c
o
n
t
ri
b
u
t
i
o
n
s
t
o
h
e
r
fi
e
l
d
s
o
f
i
n
t
e
re
s
t
,
h
av
i
n
g
p
u
b
l
i
s
h
e
d
1
5
re
s
e
a
rc
h
p
a
p
e
r
s
i
n
n
a
t
i
o
n
al
an
d
i
n
t
e
rn
a
t
i
o
n
al
j
o
u
rn
al
s
an
d
c
o
n
fe
re
n
ce
s
.
Sh
e
i
s
an
e
s
t
e
em
e
d
l
i
fe
m
e
m
b
e
r
o
f
t
h
e
I
n
d
i
an
So
c
i
e
t
y
fo
r
T
e
c
h
n
i
c
al
E
d
u
c
a
t
i
o
n
(I
S
T
E
),
re
fl
e
c
t
i
n
g
h
e
r
c
o
mm
i
t
m
e
n
t
t
o
c
o
n
t
i
n
u
o
u
s
l
e
arn
i
n
g
an
d
p
ro
fe
s
s
i
o
n
al
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
p
ri
y
a
n
k
a
n
j
a
d
h
a
v
2
9
@
g
m
ai
l
.
co
m
.
N
a
n
d
i
n
i
C
h
a
u
d
h
a
ri
i
s
r
ecen
t
l
y
w
o
rk
i
n
g
as
p
ro
f
e
s
s
o
r
an
d
d
i
r
ec
t
o
r
,
K
r
i
s
h
n
a
Sch
o
o
l
o
f
E
me
rg
i
n
g
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
a
n
d
A
p
p
l
i
e
d
r
e
s
e
ar
ch
,
K
PG
U
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
ad
o
d
ara
,
G
u
j
arat
.
Sh
e
h
as
mo
r
e
t
h
an
3
0
y
e
ars
o
f
e
x
p
e
ri
e
n
ce.
Sh
e
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
g
u
i
d
i
n
g
6
Re
s
e
ar
ch
S
c
h
o
l
ars
u
n
d
e
r
fac
u
l
t
y
o
f
s
ci
e
n
ce
an
d
t
ec
h
n
o
l
o
g
y
at
N
o
rt
h
Ma
h
aras
h
t
ra
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
(
N
MU
)
an
d
K
PG
U
.
H
er
1
7
p
ap
e
rs
h
av
e
b
ee
n
p
u
b
l
i
s
h
e
d
i
n
j
o
u
rn
a
l
s
i
n
d
e
x
ed
i
n
Sco
p
u
s
/W
o
S/
U
G
C
l
i
s
t
e
d
j
o
u
r
n
al
s
an
d
re
p
u
t
ed
j
o
u
r
n
al
s
.
H
e
r
re
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
cl
u
d
e
s
i
m
a
g
e
a
n
d
v
i
d
eo
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
A
I
M
L
,
I
o
T
,
a
n
d
q
u
an
t
u
m
c
o
m
p
u
t
i
n
g
.
S
h
e
h
ad
p
u
b
l
i
s
h
e
d
a
n
d
f
i
l
e
2
p
at
en
t
s
.
Sh
e
i
s
mem
b
e
r
o
f
BO
S
i
n
C
SE
at
N
MU
a
n
d
K
PG
U
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
n
a
n
d
i
n
i
1
1
3
@
y
ah
o
o
.
c
o
.
i
n
.
N
i
tes
h
S
u
reja
i
s
cu
rren
t
l
y
em
p
l
o
y
ed
w
i
t
h
K
PG
U
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
V
a
d
o
d
ara,
G
u
j
arat
,
I
n
d
i
a
.
H
e
i
s
w
o
rk
i
n
g
as
t
h
e
p
ro
f
e
s
s
o
r
at
t
h
e
K
ri
s
h
n
a
Sch
o
o
l
o
f
E
me
r
g
i
n
g
T
ec
h
n
o
l
o
g
y
an
d
A
p
p
l
i
ed
R
e
s
e
ar
ch
,
o
n
e
o
f
t
h
e
co
n
s
t
i
t
u
e
n
t
i
n
s
t
i
t
u
t
e
s
o
f
K
PG
U
.
H
i
s
c
u
rr
en
t
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
d
at
a
s
c
i
en
ce
,
art
i
fi
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
e
n
ce,
a
n
d
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
i
n
s
p
i
r
e
d
b
y
n
at
u
re.
H
e
h
as
b
ee
n
a
t
e
a
c
h
e
r
fo
r
mo
r
e
t
h
a
n
2
3
y
e
ar
s
.
H
e
h
as
mo
r
e
t
h
an
3
1
p
u
b
l
i
c
at
i
o
n
s
i
n
d
e
x
e
d
w
i
t
h
S
co
p
u
s
,
W
o
S,
Pu
b
l
o
n
an
d
o
t
h
e
r
i
n
d
e
x
i
n
g
ag
en
c
i
e
s
.
H
e
h
as
me
n
t
o
r
ed
t
w
o
P
h
.
D
.
c
an
d
i
d
at
e
s
an
d
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
me
n
t
o
r
i
n
g
fi
v
e
Ph
.
D
.
c
a
n
d
i
d
at
e
s
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
n
m
s
u
rej
a
@
g
m
ai
l
.
co
m
.
U
m
es
h
P
a
w
a
r
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
em
p
l
o
y
ed
w
i
t
h
Sa
n
d
ee
p
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
N
as
h
i
k
,
Mah
aras
h
t
ra,
I
n
d
i
a
.
H
e
i
s
w
o
r
k
i
n
g
as
h
e
a
d
,
D
e
p
art
m
en
t
o
f
C
o
m
p
u
t
e
r
S
ci
en
ce
an
d
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
.
H
i
s
c
u
rr
en
t
r
e
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
cl
u
d
e
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
,
d
at
a
s
ci
e
n
ce
,
art
i
fi
ci
a
l
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
,
em
b
e
d
d
e
d
s
y
s
t
em
s
,
a
n
d
Io
T
.
H
e
h
as
b
een
a
t
e
ach
e
r
fo
r
m
o
r
e
t
h
a
n
1
8
y
e
ars
.
H
e
h
as
m
o
r
e
t
h
a
n
6
p
u
b
l
i
c
at
i
o
n
s
i
n
d
e
x
ed
w
i
t
h
S
co
p
u
s
an
d
o
t
h
e
r
i
n
d
e
x
i
n
g
a
g
e
n
ci
e
s
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
s
an
d
i
p
.
p
a
w
ar@
s
an
d
i
p
u
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
e
d
u
.
i
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.