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
.
3
,
De
c
e
m
b
e
r
20
2
5
,
pp.
892
~
902
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
4
i
3
.
pp
89
2
-
902
892
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
P
r
e
d
ic
t
iv
e
i
n
si
gh
t
s i
n
t
o st
u
d
e
n
t
on
li
n
e
l
e
ar
n
in
g ad
a
p
t
ab
il
it
y
:
e
le
v
at
in
g e
-
l
e
ar
n
in
g l
an
d
sc
ap
e
M
oh
am
e
d
E
l
Gh
al
i
,
I
s
s
am
At
ou
f
,
K
am
al
E
l
Gu
e
m
m
at
,
M
oh
am
e
d
T
al
e
a
L
T
I
l
a
b, F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
n
c
e
s
B
e
n M
’
s
ik
, H
a
s
s
a
n I
I
U
ni
ve
r
s
it
y
C
a
s
a
bl
a
nc
a
, C
a
s
a
bl
a
nc
a
, M
o
r
oc
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
Oc
t
21,
2024
R
e
vi
s
e
d
J
a
n
2,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
J
un
9,
2025
I
n
Mo
r
o
cc
o
’s
rap
i
d
l
y
t
ran
s
fo
r
mi
n
g
e
d
u
c
at
i
o
n
al
l
a
n
d
s
c
a
p
e
,
t
h
i
s
s
t
u
d
y
d
e
l
v
e
s
i
n
t
o
s
t
u
d
e
n
t
s
’
ad
ap
t
ab
i
l
i
t
y
t
o
o
n
l
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
en
v
i
ro
n
me
n
t
s
b
y
i
n
t
eg
rat
i
n
g
s
o
p
h
i
s
t
i
c
at
ed
art
i
f
i
c
i
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
(A
I
)
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
an
d
h
y
p
e
rp
arame
t
e
r
o
p
t
i
mi
zat
i
o
n
t
ech
n
i
q
u
e
s
.
T
h
i
s
r
e
s
e
ar
ch
u
s
e
s
t
h
e
co
m
p
reh
e
n
s
i
v
e
“
o
n
l
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
a
d
ap
t
i
v
i
t
y
”
d
at
as
e
t
t
o
i
d
en
t
i
f
y
p
i
v
o
t
al
fa
c
t
o
rs
i
n
fl
u
e
n
ci
n
g
s
t
u
d
e
n
t
fl
e
x
i
b
i
l
i
t
y
an
d
e
ff
ec
t
i
v
en
e
s
s
i
n
e
-
le
ar
n
i
n
g
p
l
at
fo
r
m
s
.
W
e
ap
p
l
i
ed
v
ar
i
o
u
s
A
I
mo
d
e
l
s
,
w
i
t
h
a
p
art
i
cu
l
ar
em
p
h
as
i
s
o
n
t
h
e
Cat
Bo
o
s
t
c
l
as
s
i
fi
e
r
,
w
h
i
ch
e
x
h
i
b
i
t
e
d
e
x
c
e
p
t
i
o
n
al
p
r
e
d
i
c
t
i
v
e
p
e
rf
o
rm
a
n
ce
,
a
c
h
i
e
v
i
n
g
an
a
cc
u
ra
cy
rat
e
n
e
ar
9
8
%
.
T
h
i
s
h
i
g
h
p
reci
s
i
o
n
i
n
p
red
i
c
t
i
n
g
s
t
u
d
e
n
t
ad
ap
t
i
v
e
n
e
s
s
o
ff
e
rs
es
s
e
n
t
i
a
l
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
ai
l
o
r
i
n
g
d
i
g
i
t
al
e
d
u
c
at
i
o
n
s
y
s
t
em
s
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
u
n
d
e
rs
c
o
r
e
t
h
e
s
i
g
n
i
f
i
c
an
t
p
o
t
e
n
t
i
a
l
o
f
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
t
ec
h
n
o
l
o
g
i
e
s
t
o
e
n
h
an
ce
e
d
u
c
at
i
o
n
al
me
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
b
y
c
at
e
ri
n
g
t
o
t
h
e
d
i
v
e
rs
e
n
ee
d
s
o
f
s
t
u
d
e
n
t
s
.
S
u
c
h
c
ap
ab
i
l
i
t
i
e
s
ar
e
i
n
s
t
ru
me
n
t
al
fo
r
e
d
u
c
at
o
rs
an
d
p
o
l
i
cy
mak
e
rs
d
ed
i
c
at
e
d
t
o
r
e
f
i
n
i
n
g
e
-
l
e
ar
n
i
n
g
s
t
rat
e
g
i
e
s
t
h
at
e
ff
ect
i
v
el
y
a
cc
o
mmo
d
at
e
i
n
d
i
v
i
d
u
al
l
e
ar
n
i
n
g
s
t
y
l
e
s
,
u
l
t
i
m
at
el
y
i
m
p
ro
v
i
n
g
t
h
e
b
ro
ad
e
r
e
d
u
c
at
i
o
n
a
l
o
u
t
co
me
s
i
n
M
o
ro
cc
an
t
e
rt
i
ar
y
e
d
u
c
at
i
o
n
.
T
h
e
s
e
f
i
n
d
i
n
g
s
ad
v
o
c
at
e
fo
r
a
mo
re
n
u
an
ced
u
n
d
e
rs
t
an
d
i
n
g
o
f
t
h
e
i
n
t
e
rp
l
a
y
b
e
t
w
ee
n
s
t
u
d
e
n
t
b
e
h
a
v
i
o
r
an
d
t
e
ch
n
o
l
o
g
i
c
al
s
o
l
u
t
i
o
n
s
,
p
ro
v
i
d
i
n
g
a
ro
a
d
m
ap
fo
r
d
e
v
el
o
p
i
n
g
m
o
r
e
re
s
p
o
n
s
i
v
e
an
d
e
ff
ec
t
i
v
e
e
d
u
c
at
i
o
n
a
l
p
l
at
fo
r
m
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
g
e
n
c
e
Da
t
a
a
n
a
l
y
t
i
c
s
E
-
l
e
a
r
ni
ng
a
da
pt
a
bil
i
t
y
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
M
o
r
o
c
c
a
n
e
duc
a
t
i
o
n
V
i
r
t
ua
l
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
:
M
o
h
a
m
e
d
E
l
Gh
a
li
L
T
I
l
a
b
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
s
B
e
n
M
’
s
i
k,
Ha
s
s
a
n
I
I
Uni
ve
r
s
i
t
y
C
a
s
a
bl
a
n
c
a
C
a
s
a
bl
a
n
c
a
,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
m
.
e
l
g
h
a
li
@
f
l
be
nm
s
i
k.
m
a
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
As
g
l
o
b
a
l
e
duc
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
u
n
de
r
go
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
d
i
g
i
t
a
l
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
,
M
o
r
o
c
c
o
’
s
l
a
n
ds
c
a
pe
h
a
s
s
h
o
w
n
a
n
o
t
a
bl
e
s
hif
t
to
wa
r
ds
e
-
l
e
a
r
ni
n
g
p
l
a
t
f
o
r
m
s
,
c
a
t
a
l
y
z
e
d
by
r
a
p
i
d
a
d
v
a
nc
e
m
e
n
t
s
i
n
t
e
c
hn
o
l
o
gy
a
n
d
e
duc
a
t
i
o
na
l
r
e
f
o
r
m
.
An
i
nc
r
e
a
s
i
ng
r
e
l
i
a
nc
e
o
n
d
i
g
i
t
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
s
m
a
r
ks
t
hi
s
e
v
o
l
ut
i
o
n
t
o
e
nh
a
n
c
e
e
du
c
a
t
i
o
n
a
l
a
c
c
e
s
s
a
n
d
qua
li
t
y
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
i
n
hi
g
h
e
r
e
duc
a
t
i
o
n
s
e
c
t
o
r
s
wh
e
r
e
a
da
pt
a
bi
li
t
y
a
n
d
r
e
s
po
ns
i
ve
n
e
s
s
to
s
t
ude
n
t
n
e
e
d
s
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
.
T
hi
s
pa
pe
r
de
l
v
e
s
i
n
t
o
t
h
e
s
e
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
ve
d
y
n
a
mi
c
s
,
l
e
v
e
r
a
g
i
ng
t
h
e
“
o
nl
i
ne
-
lea
r
ni
ng
-
a
da
pt
i
vi
t
y
”
da
t
a
s
e
t
to
e
x
p
l
o
r
e
h
o
w
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
(
A
I
)
c
a
n
o
p
t
i
mi
z
e
s
t
ude
n
t
s
’
a
da
pt
a
bil
i
t
y
t
o
o
n
l
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
H
i
s
t
o
r
i
c
a
ll
y
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
d
i
g
i
t
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
i
n
M
o
r
o
c
c
a
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
i
ns
t
i
t
ut
i
o
n
s
c
o
m
m
e
n
c
e
d
w
i
t
h
i
n
i
t
i
a
l
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
ns
i
n
t
o
e
-
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
.
T
h
e
s
e
e
f
f
o
r
t
s
,
d
o
c
um
e
n
t
e
d
by
[
1]
,
l
a
i
d
t
h
e
f
o
unda
t
i
o
n
a
l
s
t
e
ps
to
wa
r
ds
e
n
ha
n
c
i
ng
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
t
e
a
c
hi
ng
mo
da
l
i
t
i
e
s
.
F
o
l
l
o
w
i
n
g
t
hi
s
,
go
v
e
r
nm
e
n
t
-
l
e
d
i
ni
t
i
a
t
i
ve
s
,
a
s
d
i
s
c
us
s
e
d
by
[
2]
,
h
a
v
e
p
l
a
y
e
d
a
pi
v
o
t
a
l
r
o
l
e
i
n
s
t
r
uc
t
ur
i
n
g
t
h
e
e
-
l
e
a
r
ni
n
g
l
a
n
ds
c
a
p
e
,
a
i
mi
ng
to
b
o
l
s
t
e
r
e
duc
a
t
i
o
na
l
a
c
c
e
s
s
i
b
il
i
t
y
.
T
h
e
e
x
pa
n
s
i
o
n
o
f
o
nli
ne
c
o
ur
s
e
s
,
s
t
udi
e
d
by
[
3]
,
r
e
f
l
e
c
t
s
a
b
r
o
a
de
ni
n
g
i
n
t
h
e
s
c
o
pe
o
f
d
i
g
i
t
a
l
e
duc
a
t
i
o
n
,
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
a
r
a
n
ge
o
f
a
c
a
d
e
m
i
c
l
e
v
e
l
s
a
n
d
c
a
t
e
r
i
n
g
t
o
a
di
v
e
r
s
e
s
t
ude
n
t
de
m
o
gr
a
phi
c
.
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
P
r
e
dictive
ins
ight
s
int
o
s
tudent
onli
ne
lear
ning
ad
aptabi
li
ty:
e
lev
ati
ng
…
(
M
oham
e
d
E
l
Ghal
i
)
893
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
f
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
s
uppo
r
t
i
n
g
e
-
l
e
a
r
ni
ng
h
a
s
s
e
e
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
i
nv
e
s
t
m
e
n
t
,
a
s
hi
g
hl
i
g
h
t
e
d
by
[
4]
.
T
hi
s
i
n
f
r
a
s
t
r
uc
t
ur
a
l
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
h
a
s
f
a
c
il
i
t
a
t
e
d
s
m
o
o
t
h
e
r
t
r
a
n
s
i
t
i
o
n
s
t
o
di
g
i
t
a
l
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
s
,
a
ddr
e
s
s
i
ng
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
d
i
s
pa
r
i
t
i
e
s
a
n
d
b
r
o
a
de
ni
ng
t
h
e
r
e
a
c
h
o
f
e
duc
a
t
i
o
na
l
o
ppor
t
uni
t
i
e
s
,
a
s
e
vi
de
nc
e
d
by
r
e
s
e
a
r
c
h
f
r
o
m
[
5]
.
H
o
we
v
e
r
,
t
hi
s
s
hi
f
t
a
l
s
o
pr
e
s
e
n
t
s
n
u
m
e
r
o
us
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
,
s
uc
h
a
s
d
i
g
i
t
a
l
li
t
e
r
a
c
y
,
de
vi
c
e
a
c
c
e
s
s
ibi
li
t
y
,
a
n
d
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
t
e
a
c
h
e
r
t
r
a
i
n
i
ng
i
n
o
nl
i
ne
pe
da
go
g
i
e
s
.
T
h
e
s
e
i
s
s
ue
s
a
r
e
e
l
a
b
o
r
a
t
e
d
o
n
by
[
6]
.
T
h
e
s
e
s
c
h
o
l
a
r
ly
i
ns
i
g
h
t
s
pa
i
n
t
a
c
o
m
pr
e
he
n
s
i
ve
p
i
c
t
ur
e
o
f
t
h
e
e
-
l
e
a
r
ni
ng
e
c
o
s
y
s
t
e
m
i
n
M
o
r
o
c
c
o
,
un
de
r
s
c
o
r
i
n
g
t
h
e
c
r
i
t
i
c
a
l
r
o
l
e
o
f
a
da
pt
a
bil
i
t
y
—
t
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
s
t
ude
n
t
s
to
a
dj
us
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
o
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
da
li
t
i
e
s
i
n
f
l
ue
n
c
e
d
by
a
r
a
n
ge
o
f
b
e
h
a
vi
o
r
a
l
,
ps
y
c
h
o
l
o
gi
c
a
l
,
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
f
a
c
t
or
s
.
T
h
e
C
OV
I
D
-
19
pa
n
de
mi
c
h
a
s
f
ur
t
h
e
r
a
m
p
li
f
i
e
d
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
r
o
b
us
t
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
s
c
a
pa
bl
e
o
f
a
da
pt
i
n
g
to
unf
o
r
e
s
e
e
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
c
h
a
ll
e
n
ge
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
t
hi
s
s
t
udy
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
s
e
i
mm
e
d
i
a
t
e
n
e
e
ds
a
n
d
e
x
p
l
o
r
e
s
A
I
’
s
b
r
o
a
de
r
i
m
p
li
c
a
t
i
o
n
s
i
n
e
nha
n
c
i
ng
e
-
l
e
a
r
ni
ng
s
y
s
t
e
m
s
’
a
da
pt
a
bil
i
t
y
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
.
Our
i
nv
e
s
t
i
ga
t
i
o
n
ut
i
li
z
e
s
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
A
I
a
l
go
r
i
t
hm
s
a
n
d
a
dva
n
c
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
to
pr
e
di
c
t
a
n
d
a
n
a
l
y
z
e
s
t
ude
n
t
s
’
a
da
pt
a
bil
i
t
y
i
n
vi
r
t
ua
l
l
e
a
r
ni
ng
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
B
y
i
de
n
t
i
f
yi
ng
ke
y
f
a
c
t
o
r
s
t
h
a
t
i
nf
l
ue
n
c
e
l
e
a
r
ni
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
,
t
h
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
pr
o
vi
de
s
v
a
l
ua
bl
e
i
ns
i
g
h
t
s
t
h
a
t
c
a
n
b
e
us
e
d
to
t
a
i
l
o
r
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
t
o
b
e
tt
e
r
m
e
e
t
M
or
o
c
c
a
n
s
t
ude
n
t
s
’
n
e
e
d
s
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
ns
ur
e
s
t
h
a
t
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
o
f
f
e
r
i
ngs
a
r
e
n
o
t
o
nl
y
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
b
ut
a
l
s
o
a
da
pt
a
bl
e
to
s
t
ude
n
t
s
’
v
a
r
i
e
d
l
e
a
r
ni
ng
pr
e
f
e
r
e
n
c
e
s
a
n
d
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
,
t
h
e
r
e
by
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
i
r
a
c
a
de
mi
c
a
n
d
pe
r
s
o
n
a
l
d
e
v
e
l
o
p
m
e
n
t
o
u
t
c
o
m
e
s
.
I
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
A
I
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
s
e
t
t
i
n
g
s
r
e
pr
e
s
e
nt
s
a
tr
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
v
e
s
t
e
p
to
wa
r
ds
pe
r
s
o
n
a
l
i
z
i
ng
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
e
nh
a
n
c
i
ng
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
.
T
hi
s
s
t
udy
a
im
s
to
c
o
n
tr
i
b
ut
e
to
t
h
e
f
i
e
l
d
by
pr
o
vi
d
i
ng
e
m
p
i
r
i
c
a
l
e
vi
de
n
c
e
o
n
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
A
I
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
a
n
d
i
m
pr
o
vi
ng
s
t
ude
n
t
a
da
p
t
a
bi
li
t
y
in
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
c
o
n
t
e
x
t
s
.
T
h
e
i
ns
i
g
h
t
s
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
e
e
x
pe
c
t
e
d
to
b
e
n
e
f
i
t
e
duc
a
t
or
s
,
p
o
l
i
c
ym
a
ke
r
s
,
a
n
d
c
ur
r
i
c
u
l
u
m
de
v
e
l
o
pe
r
s
,
a
i
d
i
ng
i
n
c
r
e
a
t
i
n
g
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
a
n
d
a
da
pt
i
v
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
f
r
a
m
e
wo
r
ks
.
R
e
c
e
n
t
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
h
a
s
e
x
p
l
o
r
e
d
m
u
l
t
i
p
l
e
d
i
m
e
ns
i
o
ns
o
f
s
t
ude
n
t
a
da
p
t
a
bi
li
t
y
a
n
d
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
i
n
t
e
ll
i
ge
n
t
s
y
s
t
e
m
s
i
n
o
nl
i
ne
e
duc
a
t
i
o
n
.
S
o
m
e
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
a
pp
li
e
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
e
s
s
uc
h
a
s
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
t
o
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
s
’
a
da
pt
a
bi
li
t
y
l
e
v
e
l
s
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
[
7]
,
whi
l
e
o
t
h
e
r
s
h
a
ve
de
v
e
l
o
pe
d
a
ut
o
n
o
m
o
us
r
e
c
o
m
m
e
nda
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
to
pe
r
s
o
n
a
l
i
z
e
o
nli
ne
l
e
a
r
ni
ng
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
s
[
8]
.
R
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
a
l
s
o
e
x
a
mi
ne
d
h
o
w
ps
y
c
h
o
l
o
g
i
c
a
l
a
n
d
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
f
a
c
t
or
s
i
nf
l
ue
nc
e
s
t
ude
n
t
s
’
a
bil
i
t
y
t
o
a
dj
u
s
t
to
di
g
i
t
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
a
m
o
n
g
hi
g
h
s
c
h
o
o
l
l
e
a
r
n
e
r
s
[
9]
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
i
n
t
e
l
li
ge
n
t
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
m
e
t
ho
ds
h
a
v
e
b
e
e
n
pr
o
po
s
e
d
to
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
qua
l
i
t
y
o
f
d
i
s
t
a
nc
e
l
e
a
r
ni
ng
[
10]
,
a
n
d
ga
m
e
-
t
h
e
o
r
e
t
i
c
m
o
de
l
s
h
a
v
e
b
e
e
n
i
n
t
r
o
duc
e
d
to
s
i
m
u
l
a
t
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
d
y
na
mi
c
s
[
11]
.
F
ur
t
h
e
r
i
nv
e
s
t
i
ga
t
i
o
n
s
ha
v
e
hi
g
hli
g
h
t
e
d
t
h
e
r
o
l
e
o
f
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
c
a
l
i
nve
s
t
m
e
n
t
i
n
e
nh
a
n
c
i
n
g
a
c
a
de
mi
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
e
m
e
r
g
i
n
g
e
c
o
n
o
m
i
e
s
[
12]
,
a
s
s
e
s
s
e
d
e
n
t
r
e
pr
e
n
e
ur
i
a
l
a
t
t
i
t
ude
s
a
m
o
n
g
S
T
E
M
s
t
ude
n
t
s
[
13]
,
a
n
d
s
ugge
s
t
e
d
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
pe
da
go
gi
c
a
l
f
r
a
m
e
wo
r
ks
f
o
r
e
n
t
r
e
pr
e
n
e
ur
s
hi
p
e
duc
a
t
i
o
n
t
h
r
o
ugh
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
v
e
a
l
i
g
nm
e
n
t
s
tr
a
t
e
g
i
e
s
[
14]
.
T
h
e
s
e
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
pr
o
vi
de
a
b
r
o
a
de
r
c
o
n
t
e
x
t
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
h
o
w
a
da
pt
a
bi
li
t
y
a
n
d
A
I
-
dr
i
v
e
n
s
o
l
ut
i
o
ns
i
n
t
e
r
s
e
c
t
i
n
s
h
a
p
i
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
s
y
s
t
e
m
s
.
T
h
e
pa
pe
r
i
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
a
s
:
Af
t
e
r
t
h
e
i
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
i
n
S
e
c
t
i
o
n
1,
S
e
c
t
i
o
n
2
o
v
e
r
vi
e
w
s
pr
e
vi
o
us
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
hi
s
f
i
e
l
d
a
n
d
de
s
c
r
i
b
e
s
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
u
t
i
li
z
e
d
f
o
r
t
h
e
s
t
udy
,
e
x
p
li
c
i
t
ly
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
u
s
e
o
f
a
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
da
t
a
s
e
t
s
o
ur
c
e
d
f
r
o
m
K
a
gg
l
e
.
I
t
a
l
s
o
i
n
t
r
o
duc
e
s
t
h
e
p
r
o
p
o
s
e
d
S
t
a
c
ki
n
g
E
n
s
e
m
bl
e
L
e
a
r
ni
n
g
m
e
t
h
o
d.
T
h
e
n
,
S
e
c
t
i
o
n
3
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
d
i
s
c
us
s
e
s
t
h
e
m
.
F
i
na
ll
y
,
S
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
c
l
ud
e
s
t
h
e
pa
pe
r
a
n
d
g
i
v
e
s
m
a
j
o
r
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
s
.
2.
M
E
T
HO
DS
2.
1.
L
it
e
r
at
u
r
e
r
e
view
T
a
bl
e
1
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
ly
o
v
e
r
vi
e
w
s
v
a
r
i
o
us
e
-
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
o
nli
ne
e
duc
a
t
i
o
n
s
t
ud
i
e
s
.
I
t
br
i
ef
ly
c
o
m
pa
r
e
s
a
n
d
c
o
n
t
r
a
s
t
s
eac
h
r
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
k’
s
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
,
f
o
c
a
l
po
i
n
t
s
,
ke
y
f
i
nd
i
ngs
,
a
n
d
i
m
p
li
c
a
t
i
o
ns
.
T
hi
s
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
na
ly
s
i
s
o
f
f
e
r
s
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
a
dv
a
nc
e
m
e
n
t
s
i
n
e
-
l
e
a
r
ni
ng
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
,
A
I
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
,
a
n
d
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
i
n
o
nl
i
ne
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
e
tt
i
n
g
s
.
I
n
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
,
t
h
e
c
o
m
p
a
r
a
t
i
v
e
t
a
bl
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
di
ve
r
s
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
n
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
e
m
p
l
o
y
e
d
i
n
e
-
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
o
nli
ne
e
duc
a
t
i
o
n
.
Ke
y
o
bs
e
r
va
t
i
o
ns
f
r
o
m
t
h
e
t
a
bl
e
i
n
c
l
ud
e
:
-
M
e
t
h
o
do
l
o
gi
c
a
l
D
i
ve
r
s
i
t
y
:
T
h
e
s
t
udi
e
s
ut
i
li
z
e
va
r
i
o
us
m
e
t
h
o
ds
,
f
r
o
m
A
I
a
l
go
r
i
t
hm
s
to
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
e
s
,
s
h
o
wc
a
s
i
ng
t
h
e
m
u
l
t
i
d
i
s
c
i
p
li
na
r
y
n
a
t
ur
e
o
f
e
-
l
e
a
r
ni
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
.
-
F
o
c
us
o
n
A
da
pt
a
bil
i
t
y
a
n
d
E
n
g
a
ge
m
e
n
t
:
M
a
ny
s
t
ud
i
e
s
c
o
n
c
e
n
t
r
a
t
e
o
n
a
da
pt
a
bi
li
t
y
i
n
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
e
s
e
a
r
e
c
r
i
t
i
c
a
l
f
a
c
to
r
s
f
o
r
s
uc
c
e
s
s
i
n
e
-
l
e
a
r
ni
ng
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
-
A
I
a
n
d
L
e
a
r
ni
n
g
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
T
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
A
I
i
n
s
e
ve
r
a
l
s
t
ud
i
e
s
,
n
o
t
a
bl
y
by
[
15]
,
[
16]
,
un
de
r
l
in
e
s
t
h
e
gr
o
wi
n
g
im
po
r
t
a
n
c
e
o
f
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
i
n
e
nh
a
n
c
i
n
g
l
e
a
r
ni
ng
o
ut
c
o
m
e
s
.
-
E
m
o
t
i
o
n
a
l
a
n
d
S
o
c
i
a
l
F
a
c
t
o
r
s
:
[
17
]
e
m
p
h
a
s
i
z
e
s
t
h
e
s
i
g
n
if
i
c
a
n
c
e
o
f
e
m
o
t
i
o
n
a
l
a
n
d
s
o
c
i
a
l
a
s
p
e
c
t
s
i
n
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
,
s
ugge
s
t
i
n
g
a
h
o
l
i
s
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
to
o
nl
i
ne
e
duc
a
t
i
o
n
.
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.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
892
-
902
894
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ng
s
un
de
r
s
c
o
r
e
t
h
e
e
v
o
l
vi
ng
e
-
l
e
a
r
ni
n
g
l
a
n
d
s
c
a
pe
,
wh
e
r
e
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
c
a
l
a
d
va
n
c
e
m
e
n
t
s
a
n
d
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
s
t
ude
n
t
b
e
ha
vi
o
r
p
l
a
y
p
i
v
o
t
a
l
r
o
l
e
s
.
T
h
e
t
a
bl
e
i
s
a
v
a
l
ua
bl
e
r
e
s
o
ur
c
e
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
c
ur
r
e
n
t
t
r
e
n
ds
a
n
d
pot
e
n
t
i
a
l
f
ut
ur
e
di
r
e
c
t
i
o
n
s
i
n
o
nli
ne
e
duc
a
t
i
o
n
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
a
bl
e
1.
Ov
e
r
vi
e
w
o
f
E
-
l
e
a
r
ni
ng
s
t
ud
i
e
s
a
n
d
m
e
t
ho
d
o
l
o
g
i
e
s
A
ut
ho
r
s
F
oc
us
of
s
tu
d
y
M
e
th
o
d
ol
o
g
y
K
e
y
f
in
di
ngs
I
mpl
ic
a
ti
o
n
s
[
7]
S
tu
de
nt
a
da
pt
a
bi
li
t
y
t
o
o
nl
in
e
e
duc
a
ti
o
n
S
ur
v
e
y
s
, A
I
a
lg
o
r
it
h
ms
(
r
a
ndom
f
o
r
e
s
t)
R
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
c
la
s
s
i
f
i
e
r
s
h
o
w
e
d
89.63%
a
c
c
ur
a
c
y
in
pr
e
di
c
ti
ng
a
da
pt
a
bi
li
t
y
.
H
ig
hl
ig
ht
s
t
h
e
e
f
f
e
c
ti
ve
ne
s
s
of
A
I
i
n pr
e
di
c
ti
ng s
tu
de
nt
a
da
pt
a
bi
li
t
y
i
n
o
nl
in
e
le
a
r
ni
ng
c
o
nt
e
x
ts
.
[
8]
A
ut
o
n
o
m
o
us
o
nl
in
e
e
du
c
a
ti
o
n s
y
s
te
m
I
nt
e
ll
ig
e
nt
r
e
c
o
mm
e
nda
ti
o
n
s
y
s
te
m
T
h
e
s
y
s
t
e
m a
da
pt
s
s
tu
d
y
m
e
th
o
ds
t
o
in
di
v
id
ua
l
s
tu
d
e
nt
s
it
ua
ti
o
ns
, i
mpr
ov
in
g
le
a
r
ni
ng
e
f
f
e
c
ti
ve
n
e
s
s
.
D
e
m
o
ns
tr
a
te
s
t
h
e
p
o
t
e
nt
ia
l
of
i
n
te
l
li
ge
n
t
s
y
s
t
e
ms
i
n
pe
r
s
o
na
li
z
in
g
o
n
li
ne
ed
u
c
a
ti
o
n.
[
9]
A
da
pt
a
bi
li
t
y
i
n hi
gh
s
c
hoo
l
s
tu
d
e
nt
s
’
o
nl
in
e
le
a
r
ni
ng
J
o
b D
e
ma
nds
-
R
e
s
o
ur
c
e
s
t
he
or
y
,
s
ur
ve
y
s
A
da
pt
a
bi
li
t
y
c
o
r
r
e
la
t
e
s
w
it
h hi
ghe
r
o
nl
in
e
l
e
a
r
ni
ng s
e
l
f
-
e
f
f
ic
a
c
y
a
nd
a
c
a
de
mi
c
a
c
hi
e
ve
m
e
nt
i
n ma
th
.
E
mpha
s
iz
e
s
t
h
e
i
mp
o
r
ta
nc
e
of
a
da
pt
a
bi
li
t
y
i
n
o
nl
in
e
le
a
r
ni
ng s
uc
c
e
s
s
, pa
r
ti
c
ul
a
r
l
y
dur
in
g c
r
is
e
s
.
[
10]
A
s
s
e
s
s
me
nt
i
n w
e
b
-
ba
s
e
d di
s
ta
nc
e
l
e
a
r
ni
ng
M
o
de
l
c
r
e
a
ti
o
n
f
or
th
e
i
nt
e
ll
ig
e
nt
a
s
s
e
s
s
me
nt
s
y
s
t
e
m
P
o
s
it
i
ve
p
e
r
f
or
ma
nc
e
a
nd a
da
pt
a
bi
li
t
y
of
t
h
e
a
s
s
e
s
s
me
nt
s
y
s
t
e
m
S
ugge
s
ts
t
ha
t
in
te
ll
ig
e
nt
a
s
s
e
s
s
me
nt
s
y
s
t
e
ms
c
a
n
e
nha
nc
e
t
h
e
qua
li
t
y
of
di
s
ta
nc
e
l
e
a
r
ni
ng.
[
11]
E
vol
ut
i
o
na
r
y
ga
me
mo
d
e
l
in
e
du
c
a
ti
o
n
G
a
m
e
t
he
or
y
,
s
im
ul
a
ti
o
n
a
na
l
y
s
is
A
na
l
y
s
is
of
e
qui
li
b
r
iu
m a
nd s
ta
bi
li
t
y
i
n
e
du
c
a
ti
o
na
l
ga
m
e
m
o
d
e
ls
P
r
ov
id
e
s
i
ns
ig
ht
s
i
nt
o
t
h
e
d
y
na
mi
c
s
of
ga
me
-
ba
s
e
d
le
a
r
ni
ng a
nd i
ts
i
mpl
e
m
e
nt
a
ti
o
n.
[
12]
I
mpa
c
t
of
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
I
nve
s
tm
e
nt
i
n hi
gh
-
t
e
c
h
V
e
nt
ur
e
s
A
na
l
y
s
is
of
f
or
ma
l
v
s
. i
n
f
o
r
ma
l
ve
nt
ur
e
s
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
i
n
ve
s
tm
e
n
ts
a
r
e
p
o
s
it
i
ve
l
y
r
e
la
t
e
d t
o
p
e
r
f
or
ma
nc
e
, m
o
d
e
r
a
t
e
d b
y
f
i
r
m i
n
f
or
ma
li
t
y
.
H
ig
hl
ig
ht
s
t
h
e
r
o
l
e
of
te
c
hn
o
l
o
g
y
a
nd
f
ir
m
s
tr
u
c
tu
r
e
i
n
e
m
e
r
gi
ng
e
c
o
n
o
mi
e
s
.
[
13]
E
nt
r
e
pr
e
ne
u
r
ia
l
pr
of
il
e
of
S
T
E
M
s
tu
de
n
ts
K
a
is
e
r
-
M
e
y
e
r
-
O
lk
in
t
e
s
t,
P
e
a
r
s
o
n
’
s
c
o
r
r
e
la
ti
o
n
H
ig
h i
nn
ov
a
ti
o
n a
tt
it
ud
e
a
m
o
ng
s
tu
de
nt
s
, v
a
r
y
in
g ba
s
e
d
o
n
e
ngi
n
e
e
r
in
g
s
pe
c
ia
li
z
a
ti
o
n
I
ndi
c
a
t
e
s
t
he
v
a
r
y
in
g
in
c
li
na
ti
o
n t
o
w
a
r
d
in
nov
a
t
i
o
n a
m
o
ng S
T
E
M
s
tu
de
nt
s
.
[
14]
I
mpr
ov
in
g
E
nt
r
e
pr
e
ne
u
r
s
hi
p c
o
u
r
s
e
C
o
ns
tr
uc
ti
v
e
a
li
gnme
nt
,
c
o
ur
s
e
a
na
l
y
s
is
P
r
a
c
ti
c
a
l
a
s
s
e
s
s
me
nt
a
nd l
e
a
r
ni
ng
o
ut
c
o
m
e
s
t
hr
o
ugh c
o
ns
tr
u
c
ti
ve
a
li
gnme
nt
a
nd i
nn
ov
a
ti
ve
a
s
s
e
s
s
me
nt
S
ugge
s
ts
a
f
r
a
me
w
o
r
k
f
or
c
o
ur
s
e
im
pr
ove
m
e
nt
a
nd
pr
a
c
ti
c
a
l
s
tu
de
nt
a
s
s
e
s
s
me
nt
in
hi
ghe
r
e
du
c
a
ti
o
n.
[
15]
L
o
w
-
e
nga
g
e
m
e
nt
id
e
nt
i
f
ic
a
ti
o
n i
n
o
nl
in
e
c
o
ur
s
e
s
A
I
a
lg
o
r
it
hms
(
J
48, J
R
I
P
, e
tc
.
)
Sp
e
c
i
f
i
c
c
la
s
s
if
i
e
r
s
o
ut
p
e
r
f
or
m
o
th
e
r
s
i
n
id
e
nt
i
f
y
i
ng l
o
w
-
e
nga
ge
m
e
nt
s
tu
d
e
nt
s
.
S
ho
w
s
t
h
e
p
o
te
n
ti
a
l
of
A
I
i
n
e
nha
nc
in
g
e
nga
g
e
m
e
nt
a
nd
pe
r
f
or
ma
nc
e
t
r
a
c
ki
ng i
n
o
nl
in
e
c
o
ur
s
e
s
.
[
16]
E
-
l
e
a
r
ni
ng
e
x
e
c
ut
i
o
n
a
nd be
ha
v
i
or
a
na
l
y
s
is
B
C
E
P
a
nd P
B
C
mo
d
e
ls
, A
I
,
a
na
l
y
s
is
of
le
a
r
ni
ng b
e
ha
v
i
o
r
s
D
e
v
e
l
o
pe
d a
l
e
a
r
ni
ng p
e
r
f
or
ma
nc
e
in
di
c
a
t
o
r
us
in
g A
I
.
T
h
e
P
B
C
m
o
d
e
l
o
ut
p
e
r
f
or
ms
t
r
a
di
ti
o
na
l
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n i
n
pr
e
di
c
ti
ng l
e
a
r
ni
ng p
e
r
f
or
ma
n
c
e
.
O
f
f
e
r
s
a
ne
w
pe
r
s
pe
c
ti
ve
a
nd
s
o
lu
ti
o
n
f
or
e
v
a
lu
a
ti
ng
E
-
L
e
a
r
ni
ng
c
la
s
s
i
f
ic
a
ti
o
n
me
th
o
ds
.
[
17]
E
m
o
ti
o
na
l
a
nd s
oc
ia
l
f
a
c
t
o
r
s
i
n
E
-
L
e
a
r
ni
ng
C
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
of
e
x
p
e
r
im
e
nt
a
l
a
nd c
o
nt
r
o
l
gr
o
ups
H
ig
h
e
r
e
m
o
ti
o
na
l
a
nd s
oc
i
a
l
e
nga
ge
m
e
nt
w
a
s
f
o
und
in
t
h
e
e
x
p
e
r
im
e
nt
a
l
gr
o
up, i
ndi
c
a
ti
ng t
h
e
e
f
f
e
c
ti
ve
n
e
s
s
of
a
da
pt
i
ve
E
-
L
e
a
r
ni
ng
e
n
v
ir
o
nm
e
nt
s
.
S
ugge
s
ts
t
ha
t
a
da
pt
iv
e
E
-
L
e
a
r
ni
ng
e
n
v
i
r
o
nme
n
ts
c
a
n
s
ig
ni
f
i
c
a
nt
l
y
e
nha
nc
e
s
tu
de
n
t
e
nga
ge
m
e
nt
.
2.
2.
Dat
as
e
t
e
x
p
l
o
r
at
ion
T
hi
s
da
t
a
s
e
t
,
s
o
u
r
c
e
d
f
r
o
m
Ka
gg
l
e
,
a
i
m
s
t
o
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
o
nl
i
ne
e
duc
a
t
i
o
n
a
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
2.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
f
o
c
us
i
s
o
n
t
h
e
“
A
d
a
pt
i
vi
t
y
L
e
v
e
l
”
a
n
d
va
r
i
o
us
ot
h
e
r
f
e
a
t
ur
e
s
e
t
s
a
s
t
h
e
t
a
r
ge
t
f
e
a
t
ur
e
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
a
n
b
e
a
c
c
e
s
s
ed
t
h
r
o
ugh
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
r
e
f
e
r
e
nc
e
:
K
a
gg
l
e
Da
t
a
s
e
t
:
S
t
ude
n
t
s
’
a
da
pt
a
bil
i
t
y
l
e
v
e
l
i
n
o
nl
i
ne
e
duc
a
t
i
o
n
[
18]
.
F
i
gur
e
1
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
or
r
e
l
a
t
i
o
n
m
a
t
r
i
x
,
a
vi
s
ua
li
z
a
t
i
o
n
too
l
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
p
s
b
e
t
we
e
n
m
u
l
t
i
p
l
e
va
r
i
a
bl
e
s
.
E
a
c
h
s
qua
r
e
i
n
t
h
e
m
a
t
r
i
x
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
b
e
twe
e
n
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
o
n
e
a
c
h
a
xi
s
.
He
r
e
’
s
a
b
r
e
a
kdo
wn
o
f
t
h
e
i
n
s
i
g
h
t
s
t
hi
s
m
a
t
r
i
x
mi
g
h
t
o
f
f
e
r
:
-
I
n
t
e
n
s
i
t
y
o
f
C
o
l
o
r
s
:
T
h
e
i
n
t
e
ns
i
t
y
o
f
t
h
e
c
o
l
o
r
s
s
ugge
s
t
s
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
o
f
t
h
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
.
T
y
p
i
c
a
ll
y
,
b
r
igh
t
e
r
c
o
l
o
r
s
(
s
uc
h
a
s
y
e
ll
o
w)
i
n
d
i
c
a
t
e
a
s
t
r
o
n
ge
r
p
o
s
i
t
i
ve
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
a
n
d
da
r
ke
r
c
o
l
o
r
s
(
l
i
ke
pur
p
l
e
)
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
s
t
r
o
n
ge
r
n
e
ga
t
i
v
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
,
w
i
t
h
t
h
e
i
n
t
e
n
s
i
t
y
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
t
h
e
m
a
g
ni
t
ude
.
-
D
i
r
e
c
t
i
o
n
o
f
R
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p:
T
he
c
o
l
o
r
c
o
di
n
g
h
e
l
ps
qu
i
c
k
ly
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hip
b
e
t
we
e
n
v
a
r
i
a
bl
e
s
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
i
f
we
s
e
e
a
b
r
i
g
h
t
y
e
ll
o
w
s
qua
r
e
a
t
t
h
e
i
n
t
e
r
s
e
c
t
i
o
n
o
f
“
A
g
e
”
a
n
d
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
P
r
e
dictive
ins
ight
s
int
o
s
tudent
onli
ne
lear
ning
ad
aptabi
li
ty:
e
lev
ati
ng
…
(
M
oham
e
d
E
l
Ghal
i
)
895
“
F
i
na
n
c
i
a
l
C
o
n
d
i
t
i
o
n
”
,
t
hi
s
wo
u
l
d
s
ugge
s
t
a
s
t
r
on
g
po
s
i
t
i
v
e
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
,
m
e
a
ni
ng
a
s
“
A
g
e
”
i
nc
r
e
a
s
e
s
,
“
F
i
na
n
c
i
a
l
C
o
n
d
i
t
i
o
n
”
a
l
s
o
t
e
n
ds
to
i
n
c
r
e
a
s
e
.
-
Va
r
i
a
bl
e
C
l
u
s
t
e
r
s
:
C
l
us
t
e
r
s
o
f
s
im
il
a
r
c
o
l
o
r
s
s
h
o
w
gr
o
ups
o
f
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
im
il
a
r
l
y
c
o
r
r
e
l
a
t
e
d
w
i
t
h
ot
h
e
r
s
,
whi
c
h
m
i
g
h
t
s
ugge
s
t
un
de
r
l
yi
ng
pa
tt
e
r
n
s
o
r
f
a
c
t
o
r
s
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
t
h
a
t
a
f
f
e
c
t
t
h
e
s
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
im
il
a
r
ly
.
-
Da
t
a
R
e
dun
da
n
c
y
:
A
hi
g
h
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
(
c
l
o
s
e
t
o
1
or
-
1)
m
i
g
h
t
i
n
d
i
c
a
t
e
r
e
dun
d
a
n
c
y
,
m
e
a
ni
ng
t
wo
v
a
r
i
a
bl
e
s
pr
o
vi
de
s
im
il
a
r
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
w
hi
c
h
c
o
u
l
d
b
e
a
s
i
g
n
t
o
c
o
n
s
i
de
r
r
e
m
o
vi
ng
o
r
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
s
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
to
s
i
m
p
li
f
y
t
h
e
m
o
de
l
.
-
I
n
de
pe
n
de
n
c
e
o
f
Va
r
i
a
bl
e
s
:
C
o
nv
e
r
s
e
ly
,
s
qua
r
e
s
t
h
a
t
a
r
e
c
o
l
o
r
e
d
c
l
o
s
e
r
to
t
h
e
m
i
dd
l
e
o
f
t
h
e
c
o
l
o
r
s
c
a
l
e
,
i
nd
i
c
a
t
i
n
g
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
n
e
a
r
z
e
r
o
,
s
ugge
s
t
t
h
a
t
t
h
e
v
a
r
i
a
bl
e
s
a
r
e
l
e
s
s
r
e
l
a
t
e
d
a
n
d
m
o
r
e
i
n
d
e
pe
n
de
n
t
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
hi
s
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
m
a
t
r
i
x
pr
o
vi
de
s
a
f
o
un
d
a
t
i
o
n
a
l
o
ve
r
vi
e
w
o
f
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
ps
w
i
t
hi
n
t
h
e
da
t
a
,
i
nf
o
r
m
i
ng
f
ur
t
h
e
r
a
n
a
ly
s
i
s
s
t
e
ps
s
uc
h
a
s
f
e
a
t
ur
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
r
e
n
g
i
ne
e
r
i
ng
b
e
f
o
r
e
m
o
vi
ng
o
n
t
o
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
i
ng.
I
t
’
s
a
c
r
i
t
i
c
a
l
s
t
e
p
i
n
e
x
p
lo
r
a
tor
y
da
t
a
a
n
a
ly
s
i
s
t
o
e
n
s
ur
e
t
h
a
t
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
t
h
e
da
t
a
i
nf
o
r
m
s
t
h
e
m
o
de
l
s
y
o
u
b
u
il
d
.
T
a
bl
e
2
.
A
tt
r
i
b
ut
e
s
i
nf
l
ue
nc
i
ng
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
n
g
a
da
pt
i
vi
t
y
A
tt
r
ib
ut
e
P
o
s
s
ib
le
v
a
lu
e
s
G
e
nde
r
[
‘
B
oy
’
‘
G
ir
l
’
]
A
ge
[
‘
21
-
25
’
‘
16
-
20
’
‘
11
-
15
’
‘
26
-
30
’
‘
6
-
10
’
‘
1
-
5
’
]
E
duc
a
ti
o
n
l
e
ve
l
[
‘
U
ni
v
e
r
s
it
y
’
‘
C
o
ll
e
g
e
’
‘
S
c
h
oo
l
’
]
I
ns
ti
tu
ti
o
n
t
y
pe
[
‘
N
o
n
-
G
ov
e
r
nm
e
nt
’
‘
G
ove
r
n
me
nt
’
]
I
T
S
tu
d
e
nt
[
‘
No
’
‘
Y
e
s
’
]
L
oc
a
ti
o
n
[
‘
Y
e
s
’
‘
No
’
]
L
o
a
d
-
s
he
ddi
ng
[
‘
L
o
w
’
‘
H
ig
h
’
]
F
in
a
nc
ia
l
c
o
ndi
ti
o
n
[
‘
M
id
’
‘
P
oor
’
‘
R
i
c
h
’
]
I
nt
e
r
ne
t
t
y
p
e
[
‘
W
i
f
i
’
‘
M
o
bi
l
e
D
a
ta
’
]
N
e
tw
o
r
k
t
y
p
e
[
‘
4G
’
‘
3G
’
‘
2G
’
]
C
la
s
s
d
ur
a
ti
o
n
[
‘
3
-
6
’
‘
1
-
3
’
‘
0
’
]
S
e
l
f
L
ms
[
‘
No
’
‘
Y
e
s
’
]
D
e
v
i
c
e
[
‘
T
a
b
’
‘
M
o
bi
l
e
’
‘
C
o
mpu
te
r
’
]
A
da
pt
iv
it
y
l
e
ve
l
[
‘
M
o
d
e
r
a
t
e
’
‘
L
o
w
’
‘
H
ig
h
’
]
2.
3.
Hyp
e
r
p
ar
a
m
e
t
e
r
op
t
im
i
z
at
ion
an
d
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
m
e
t
r
ic
s
I
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng,
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
o
f
m
o
de
l
s
p
l
a
y
a
c
r
uc
i
a
l
r
o
l
e
i
n
t
h
e
s
u
c
c
e
s
s
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
t
a
s
ks
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
m
o
de
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
i
s
n
o
t
j
us
t
a
m
e
r
e
s
t
e
p
i
n
t
h
e
wo
r
kf
l
o
w
b
ut
a
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
ph
a
s
e
t
h
a
t
c
a
n
dr
a
m
a
t
i
c
a
l
ly
i
n
f
l
ue
n
c
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
.
E
a
c
h
a
l
go
r
i
t
hm
,
w
h
e
t
h
e
r
a
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
or
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
m
o
de
l
s
li
ke
gr
a
d
i
e
n
t
b
oo
s
t
i
n
g
o
r
XG
B
oo
s
t,
c
o
n
tr
i
but
e
s
uni
que
s
t
r
e
n
gt
h
s
to
t
h
e
d
i
s
c
u
s
s
i
o
n
.
T
h
e
y
d
if
f
e
r
i
n
h
o
w
t
h
e
y
pr
o
c
e
s
s
da
t
a
,
m
a
k
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
a
n
d
h
a
n
d
l
e
t
he
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
o
f
t
h
e
da
t
a
s
e
t
s
.
H
o
we
v
e
r
,
t
h
e
m
e
r
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
i
s
n
o
t
s
u
f
f
i
c
i
e
n
t
.
Hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
tuni
ng
i
s
a
n
i
n
d
i
s
pe
ns
a
bl
e
pr
o
c
e
s
s
t
h
a
t
r
e
f
i
ne
s
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
to
t
h
e
i
r
m
a
xim
u
m
pot
e
n
t
i
a
l
,
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
i
r
a
bi
li
t
y
to
l
e
a
r
n
f
r
o
m
da
t
a
a
n
d
m
a
ke
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
.
T
his
pr
a
c
t
i
c
e
o
f
f
i
ne
-
t
uni
ng
a
n
d
c
o
m
pa
r
i
n
g
m
u
l
t
i
p
l
e
m
o
de
l
s
e
n
s
ur
e
s
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
u
n
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
h
o
w
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
l
go
r
i
t
hm
s
pe
r
f
o
r
m
o
n
t
h
e
s
a
m
e
da
t
a
s
e
t
,
l
e
a
d
i
ng
to
m
o
r
e
i
nf
o
r
m
e
d
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
de
c
i
s
i
o
ns
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
i
ng
[
19]
.
-
D
i
v
e
r
s
i
t
y
i
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
:
D
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
h
a
v
e
uni
que
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
we
a
kne
s
s
e
s
.
F
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
De
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
s
a
r
e
e
a
s
y
to
i
n
t
e
r
pr
e
t
b
ut
c
a
n
o
v
e
r
f
i
t
,
whi
l
e
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
s
,
a
n
e
n
s
e
m
b
l
e
o
f
De
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
s
,
r
e
duc
e
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
t
h
r
o
ugh
a
v
e
r
a
g
i
ng.
L
o
g
i
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
i
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
o
r
bi
na
r
y
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
b
ut
m
a
y
n
o
t
pe
r
f
o
r
m
we
l
l
w
i
t
h
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
.
B
y
c
o
m
p
a
r
i
n
g
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
,
y
o
u
c
a
n
i
de
n
t
i
f
y
whi
c
h
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
b
e
s
t
f
o
r
y
o
ur
da
t
a
s
e
t
a
n
d
pr
o
bl
e
m
.
-
M
o
de
l
s
u
i
t
a
bil
i
t
y
f
o
r
da
t
a
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
:
E
a
c
h
m
o
de
l
h
a
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
s
s
u
m
pt
i
o
n
s
a
n
d
r
e
qu
i
r
e
m
e
n
t
s
.
L
o
gi
s
t
i
c
R
e
gr
e
s
s
i
o
n
a
s
s
u
m
e
s
a
li
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
b
e
t
we
e
n
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
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t
,
m
o
de
l
s
li
ke
Gr
a
d
i
e
n
t
B
oo
s
t
i
n
g
a
n
d
XG
B
o
o
s
t
c
a
n
c
a
pt
u
r
e
n
o
n
-
l
i
ne
a
r
r
e
l
a
t
i
o
ns
hi
ps
.
T
h
e
c
h
o
i
c
e
o
f
m
o
de
l
c
a
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pa
c
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
n
a
t
ur
e
o
f
y
o
ur
da
t
a
.
-
E
n
s
e
m
b
l
e
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
:
M
o
de
l
s
l
i
ke
A
da
B
o
o
s
t
,
Gr
a
di
e
n
t
B
oo
s
t
i
n
g,
a
n
d
r
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
us
e
e
n
s
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
,
whi
c
h
c
o
m
bi
ne
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
l
e
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
to
im
pr
o
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
c
a
n
o
f
t
e
n
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
i
n
g
l
e
-
i
ns
t
a
n
c
e
m
o
de
l
s
o
n
d
i
v
e
r
s
e
d
a
t
a
s
e
t
s
.
-
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
:
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
i
n
f
l
ue
n
c
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
F
i
ne
-
t
uni
ng
t
h
e
m
(
l
i
k
e
“
m
a
x
_de
pt
h
”
i
n
De
c
i
s
i
o
n
T
r
e
e
s
o
r
“
l
e
a
r
ni
ng_r
a
t
e
”
i
n
Gr
a
d
i
e
n
t
B
oo
s
t
i
n
g)
c
a
n
e
nha
n
c
e
t
h
e
m
o
de
l
’
s
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
a
bil
i
t
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
E
a
c
h
m
o
de
l
i
n
y
o
ur
s
e
l
e
c
t
i
o
n
h
a
s
i
t
s
o
wn
s
e
t
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
;
o
p
t
i
mi
z
i
ng
t
h
e
s
e
c
a
n
l
e
a
d
to
a
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
o
de
l
.
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.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
892
-
902
896
-
Av
o
i
d
i
ng
bi
a
s
a
n
d
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g:
C
o
m
p
a
r
i
n
g
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
r
e
duc
e
s
t
h
e
r
i
s
k
o
f
bi
a
s
to
wa
r
d
a
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
m
o
de
l
t
y
pe
.
T
hi
s
c
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
na
l
y
s
i
s
e
ns
ur
e
s
t
h
a
t
y
o
ur
f
i
na
l
m
o
de
l
c
h
o
i
c
e
do
e
s
n
’
t
j
us
t
m
e
m
o
r
i
z
e
t
h
e
da
t
a
(
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g)
b
ut
ge
n
u
i
n
e
ly
l
e
a
r
n
s
f
r
o
m
i
t
.
T
h
e
f
l
o
wc
h
a
r
t
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
2,
o
u
t
l
i
n
e
s
th
e
s
e
qu
e
n
t
i
a
l
s
t
e
ps
un
de
r
t
a
ke
n
i
n
t
hi
s
s
t
ud
y
to
e
l
uc
i
da
t
e
f
ur
t
h
e
r
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
i
m
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
t
h
e
A
I
-
dr
i
v
e
n
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
.
B
e
g
i
nni
ng
w
i
t
h
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
u
l
mi
na
t
i
n
g
i
n
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
ph
a
s
e
,
e
a
c
h
s
t
e
p
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
c
r
i
t
i
c
a
l
c
o
m
p
o
n
e
n
t
i
n
o
p
t
i
mi
z
i
ng
t
h
e
a
da
pt
a
bi
li
t
y
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
o
f
e
-
l
e
a
r
ni
n
g
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
T
hi
s
vi
s
ua
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
m
p
l
e
m
e
n
t
s
t
h
e
de
t
a
i
l
e
d
t
e
x
t
ua
l
de
s
c
r
i
pt
i
o
ns
pr
o
vi
de
d
i
n
t
h
e
pr
e
c
e
d
i
n
g
s
e
c
t
i
o
n
s
.
F
i
gur
e
1.
C
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
m
a
t
r
i
x
o
f
a
da
t
a
s
e
t
F
i
gur
e
2.
F
l
o
wc
h
a
r
t
o
f
A
I
m
o
de
l
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
f
o
r
pr
e
di
c
t
i
n
g
l
e
a
r
ni
ng
a
da
pt
i
vi
t
y
T
h
e
f
l
o
wc
ha
r
t
i
ll
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
a
p
pr
o
a
c
h
to
a
ppl
yi
ng
A
I
a
l
go
r
i
t
hm
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
a
da
p
t
a
bi
li
t
y
t
o
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng.
S
t
a
r
t
i
n
g
w
i
t
h
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
,
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
c
l
ude
s
da
t
a
pr
e
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
to
e
n
s
ur
e
qua
l
i
t
y
a
n
d
r
e
l
e
v
a
n
c
e
,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
t
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
o
f
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
m
o
de
l
s
b
a
s
e
d
o
n
i
n
i
t
i
a
l
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
.
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
s
t
h
e
n
c
o
n
duc
t
e
d
to
f
i
ne
-
t
un
e
m
o
de
l
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
f
o
r
o
p
t
i
m
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
S
ub
s
e
qu
e
n
t
s
t
a
ge
s
i
nv
o
l
ve
r
i
go
r
o
us
m
o
de
l
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
e
n
s
ur
i
n
g
t
h
a
t
t
h
e
c
h
o
s
e
n
m
o
de
l
m
e
e
t
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
e
li
a
bil
i
t
y
c
r
i
t
e
r
i
a
n
e
c
e
s
s
a
r
y
f
o
r
de
p
l
o
y
m
e
n
t
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
s
e
tt
i
n
g
s
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
i
nv
o
l
ve
s
a
pp
l
yi
n
g
t
h
e
m
o
de
l
i
n
a
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
s
c
e
n
a
r
i
o
to
p
r
e
di
c
t
a
da
pt
a
bi
li
t
y
l
e
v
e
l
s
,
a
l
l
o
w
i
n
g
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
s
t
s
to
de
vi
s
e
pe
r
s
o
n
a
l
i
z
e
d
l
e
a
r
ni
ng
i
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
s
.
T
a
bl
e
3
pr
o
vi
de
s
a
de
t
a
i
l
e
d
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
s
e
v
e
r
a
l
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
mo
de
l
s
a
n
d
t
h
e
i
r
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
s
h
o
wc
a
s
i
n
g
t
h
e
d
i
v
e
r
s
i
t
y
a
n
d
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
i
nhe
r
e
n
t
i
n
b
u
il
d
i
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
s
o
l
ut
i
o
n
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
P
r
e
dictive
ins
ight
s
int
o
s
tudent
onli
ne
lear
ning
ad
aptabi
li
ty:
e
lev
ati
ng
…
(
M
oham
e
d
E
l
Ghal
i
)
897
T
a
bl
e
3
.
Hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
o
f
v
a
r
i
o
us
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
m
o
de
l
s
M
o
de
l
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
M
e
a
ni
ng
P
o
s
s
ib
le
v
a
lu
e
s
D
e
c
is
io
n
t
r
e
e
c
la
s
s
if
i
e
r
m
ax_d
e
p
t
h
M
a
x
im
um de
p
th
of
t
h
e
t
r
e
e
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
1:
10
]
m
in
_s
am
p
le
s
_s
p
li
t
A
mi
ni
mum
numbe
r
of
s
a
mpl
e
s
i
s
r
e
qui
r
e
d t
o
s
pl
it
a
no
de
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
2:
8
]
m
in
_s
am
p
le
s
_l
e
a
f
A
mi
ni
mum
numbe
r
of
s
a
mpl
e
s
i
s
r
e
qui
r
e
d t
o
be
a
l
e
a
f
n
o
d
e
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
1:
5
]
c
r
it
e
r
io
n
T
h
e
f
unc
ti
o
n us
e
d t
o
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
qua
li
t
y
of
a
s
pl
it
(
e
.g.,
"
G
in
i
"
o
r
"
e
nt
r
o
p
y
"
)
.
"
G
in
i
"
o
r
"
e
nt
r
o
p
y
"
L
o
g
is
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
C
T
h
e
i
n
ve
r
s
e
of
r
e
gul
a
r
i
z
a
ti
o
n s
tr
e
ngt
h.
H
ig
h
e
r
v
a
lu
e
s
me
a
n l
e
s
s
r
e
gul
a
r
i
z
a
ti
o
n.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
1 0.1 0.01 0.001 0.0001]
S
o
lv
e
r
T
h
e
a
lg
o
r
i
th
m t
o
us
e
i
n t
h
e
o
pt
im
iz
a
ti
o
n
pr
o
bl
e
m
s
o
l
v
e
r
:
[
‘
lb
f
gs
’
,
‘
li
bl
in
e
a
r
’
,
‘
n
e
w
t
o
n
-
cg
’
,
‘
s
a
g
’
,
‘
s
a
ga
’
]
L
o
g
is
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
E
la
s
ti
c
N
e
t
C
T
h
e
i
n
ve
r
s
e
of
r
e
gul
a
r
i
z
a
ti
o
n s
tr
e
ngt
h.
H
ig
h
e
r
v
a
lu
e
s
me
a
n l
e
s
s
r
e
gul
a
r
i
z
a
ti
o
n.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
1 0.1 0.01 0.001]
l1
_r
at
io
M
ix
in
g pa
r
a
me
te
r
s
of
L
1 (
L
a
s
s
o
)
a
nd
L
2
(
R
id
ge
)
r
e
gul
a
r
iz
a
ti
o
n.
F
lo
a
t
b
e
tw
e
e
n 0 a
nd 1
[
0.1 :
0.1:
0.9]
S
o
lv
e
r
T
h
e
a
lg
o
r
i
t
hm t
o
us
e
i
n t
h
e
o
pt
im
iz
a
ti
o
n
pr
o
bl
e
m
s
o
l
v
e
r
:
[
‘
ne
w
t
o
n
-
cg
’
,
‘
s
a
g
’
,
‘
s
a
ga
’
]
R
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
n
_e
s
t
im
at
o
r
s
N
umbe
r
of
tr
e
e
s
i
n t
h
e
f
or
e
s
t.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
50:
10:
200]
m
ax_d
e
p
t
h
M
a
x
im
um de
p
th
of
e
a
c
h t
r
e
e
i
n t
h
e
f
or
e
s
t.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
1:
10]
m
in
_s
am
p
le
s
_s
p
li
t
T
h
e
mi
n
im
um num
b
e
r
of
s
a
mpl
e
s
r
e
qui
r
e
d
t
o
s
pl
it
a
no
de
in
e
a
c
h t
r
e
e
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
2:
2:
10]
A
da
b
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
n
_e
s
t
im
at
o
r
s
N
umbe
r
of
w
e
a
k l
e
a
r
ne
r
s
(
e
.g., d
e
c
is
i
o
n t
r
e
e
s
)
to
t
r
a
in
s
e
que
n
ti
a
ll
y
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
50:
10:
150]
le
ar
n
i
n
g_r
at
e
C
o
nt
r
ib
ut
i
o
n
of
e
a
c
h w
e
a
k l
e
a
r
n
e
r
t
o
t
he
f
in
a
l
pr
e
di
c
ti
o
n.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
0.001, 0.01, 0.1]
G
r
a
di
e
nt
b
oo
s
ti
ng
c
la
s
s
if
i
e
r
n
_e
s
t
im
at
o
r
s
N
umbe
r
of
w
e
a
k l
e
a
r
ne
r
s
(
us
ua
ll
y
d
e
c
is
i
o
n
tr
e
e
s
)
t
o
b
e
us
e
d.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
50:
10:
150]
m
ax_d
e
p
t
h
M
a
x
im
um de
p
th
of
t
h
e
w
e
a
k l
e
a
r
n
e
r
s
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
1:
10]
le
ar
n
i
n
g_r
at
e
C
o
nt
r
ib
ut
i
o
n
of
e
a
c
h w
e
a
k l
e
a
r
n
e
r
t
o
t
he
f
in
a
l
pr
e
di
c
ti
o
n.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
0.001, 0.01, 0.1]
X
G
B
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
n
_e
s
t
im
at
o
r
s
T
h
e
numb
e
r
of
b
oo
s
ti
ng r
o
unds
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
50:
10:
150]
m
ax_d
e
p
t
h
M
a
x
im
um de
p
th
of
e
a
c
h t
r
e
e
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
1:
10]
le
ar
n
i
n
g_r
at
e
S
te
p
-
s
i
z
e
s
hr
in
ka
ge
i
s
us
e
d t
o
p
r
e
ve
nt
ove
r
f
it
ti
ng.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
0.001, 0.01, 0.1]
C
a
t
B
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
it
e
r
at
io
n
s
N
umbe
r
of
b
oo
s
ti
ng i
t
e
r
a
ti
o
ns
(
t
r
e
e
s
)
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
50:
50:
500]
d
e
p
t
h
M
a
x
im
um de
p
th
of
t
h
e
t
r
e
e
s
.
P
o
s
it
i
ve
i
nt
e
g
e
r
[
4, 6, 8, 10]
le
ar
n
i
n
g_r
at
e
S
te
p s
i
z
e
s
hr
in
ka
g
e
us
e
d dur
in
g t
r
a
in
in
g.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
0.001, 0.01, 0.1]
l2
_l
e
af
_r
e
g
I
t
r
e
pr
e
s
e
nt
s
t
he
c
oe
f
f
ic
ie
nt
f
or
t
h
e
L
2
r
e
gul
a
r
i
z
a
ti
o
n t
e
r
m
of
t
h
e
c
o
s
t
f
un
c
ti
o
n.
P
o
s
it
i
ve
f
l
o
a
t
[
1, 3, 5]
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
3.
1.
P
e
r
f
o
r
m
an
c
e
e
val
u
at
ion
S
e
v
e
r
a
l
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
.
K
e
y
a
m
o
n
g
t
h
e
s
e
is
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
1
s
c
or
e
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
e
s
s
e
n
t
i
a
l
f
o
r
ga
ug
i
n
g
t
h
e
e
f
f
i
c
a
c
y
o
f
a
m
o
de
l
i
n
va
r
i
o
us
s
c
e
n
a
r
i
o
s
.
T
h
e
y
a
r
e
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
c
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
,
a
vi
t
a
l
too
l
pr
o
duc
e
d
du
r
i
n
g
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
p
h
a
s
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
.
T
hi
s
m
a
t
r
i
x
pr
o
vi
d
e
s
t
h
e
n
e
c
e
s
s
a
r
y
d
a
t
a
to
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
v
a
l
ue
s
o
f
P
r
e
c
i
s
i
o
n
,
R
e
c
a
ll
,
1
S
c
o
r
e
,
a
n
d
A
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
a
r
e
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
us
i
ng
s
pe
c
i
f
i
c
f
o
r
m
u
l
a
s
,
t
y
p
i
c
a
l
ly
de
n
o
t
e
d
a
s
(
1)
,
(
2)
,
(
3
)
,
a
n
d
(
4
)
i
n
r
e
l
e
v
a
n
t
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
.
T
h
e
s
e
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
s
h
e
l
p
u
n
de
r
s
t
a
n
d
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
t
o
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
d
i
c
t
o
u
t
c
o
m
e
s
a
n
d
i
t
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
i
a
t
i
n
g
be
t
we
e
n
c
l
a
s
s
e
s
.
-
P
r
e
c
i
s
i
o
n
:
T
hi
s
m
e
t
r
i
c
qua
n
t
i
f
i
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
po
s
i
t
i
v
e
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
we
r
e
a
c
t
ua
l
ly
c
o
r
r
e
c
t
.
P
r
e
c
i
s
i
o
n
i
s
c
r
uc
i
a
l
i
n
s
c
e
n
a
r
i
o
s
w
h
e
r
e
t
h
e
c
o
s
t
o
f
a
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
i
s
hi
g
h
.
I
t
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
s
t
h
e
r
a
t
i
o
o
f
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
ve
s
to
t
h
e
s
u
m
o
f
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
[
20]
.
=
+
(
1)
-
R
e
c
a
ll
(
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
o
r
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
r
a
t
e
)
:
R
e
c
a
l
l
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
to
i
de
n
t
i
f
y
a
ll
r
e
l
e
va
n
t
i
ns
t
a
nc
e
s
c
o
r
r
e
c
t
l
y
.
I
t
i
s
c
r
uc
i
a
l
w
he
n
m
i
s
s
i
ng
a
po
s
i
t
i
v
e
i
ns
t
a
n
c
e
(
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
)
c
a
r
r
i
e
s
s
i
g
nif
ica
n
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.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
892
-
902
898
c
o
n
s
e
que
n
c
e
s
.
R
e
c
a
ll
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
a
s
t
h
e
r
a
t
i
o
o
f
tr
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
to
t
h
e
s
u
m
o
f
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
v
e
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
[
21]
.
=
+
(
2)
-
1
s
c
o
r
e
:
T
h
e
1
s
c
o
r
e
i
s
t
h
e
h
a
r
m
o
ni
c
m
e
a
n
o
f
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
ll
.
I
t
i
s
a
b
a
l
a
n
c
e
d
m
e
a
s
ur
e
t
h
a
t
c
o
n
s
i
de
r
s
b
ot
h
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
ve
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
.
T
h
e
1
s
c
o
r
e
i
s
b
e
ne
f
i
c
i
a
l
w
h
e
n
t
h
e
r
e
i
s
a
n
u
n
e
v
e
n
c
l
a
s
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
,
a
s
i
t
pr
o
vi
de
s
a
m
o
r
e
r
e
a
l
i
s
t
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
t
h
a
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
l
o
n
e
[
22]
.
1
=
2
×
∗
+
(
3)
-
A
c
c
ur
a
c
y
:
T
hi
s
i
s
t
h
e
m
o
s
t
i
n
t
u
i
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
a
s
ur
e
;
i
t
i
s
s
im
p
ly
t
h
e
r
a
t
i
o
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
e
d
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
ns
t
o
t
h
e
tot
a
l
o
bs
e
r
v
a
t
i
o
n
s
.
A
c
c
ur
a
c
y
w
o
r
ks
we
l
l
o
nly
i
f
t
h
e
c
o
s
t
s
o
f
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
ve
s
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
a
r
e
r
o
ugh
l
y
t
h
e
s
a
m
e
a
n
d
t
h
e
c
l
a
s
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
i
s
b
a
l
a
nc
e
d
[
23]
.
=
+
(
4)
-
C
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
:
T
he
c
o
nf
u
s
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
s
a
n
e
s
s
e
n
t
i
a
l
too
l
i
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
.
I
t
pr
o
v
i
d
e
s
a
c
l
e
a
r
a
n
d
c
o
n
c
i
s
e
vi
s
ua
l
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
a
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
by
c
o
m
p
a
r
i
n
g
t
h
e
m
a
ga
i
ns
t
t
h
e
a
c
t
ua
l
o
u
t
c
o
m
e
s
.
T
h
e
m
a
t
r
i
x
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
i
n
t
o
f
o
ur
di
s
t
i
n
c
t
gr
o
ups
:
tr
ue
po
s
i
t
i
v
e
s
(
T
P
)
,
t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
s
(
T
N)
,
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
(
F
P
)
,
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
s
(
F
N)
.
T
h
e
s
e
c
a
t
e
go
r
i
e
s
he
l
p
a
s
s
e
s
s
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
t
h
e
s
pe
c
if
i
c
e
r
r
o
r
s
a
m
o
de
l
m
a
ke
s
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
F
P
a
n
d
F
N
r
e
v
e
a
l
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
n
d
u
n
de
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
Un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
t
h
e
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
s
c
r
uc
i
a
l
f
o
r
im
pr
o
vi
n
g
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
I
t
f
o
r
m
s
t
h
e
b
a
s
is
f
o
r
c
a
l
c
u
l
a
t
i
n
g
ot
h
e
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
,
s
uc
h
a
s
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
1
-
s
c
o
r
e
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
.
P
r
e
c
i
s
i
o
n
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
pr
o
p
o
r
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
,
whil
e
r
e
c
a
ll
a
s
s
e
s
s
e
s
h
o
w
m
a
ny
a
c
t
ua
l
po
s
i
t
i
ve
s
we
r
e
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d.
T
h
e
1
s
c
or
e
b
a
l
a
n
c
e
s
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
,
i
n
s
t
r
u
m
e
n
t
a
l
i
n
s
i
t
ua
t
i
o
ns
w
i
t
h
un
e
v
e
n
c
l
a
s
s
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
A
c
c
ur
a
c
y
,
h
o
we
v
e
r
,
g
i
v
e
s
a
ge
n
e
r
a
l
i
de
a
o
f
h
o
w
o
f
t
e
n
t
h
e
m
o
de
l
i
s
c
o
r
r
e
c
t,
i
n
c
l
ud
in
g
b
o
t
h
po
s
i
t
i
v
e
a
n
d
n
e
ga
t
i
v
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
.
M
a
s
t
e
r
i
n
g
a
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
x
i
s
f
u
n
da
m
e
n
t
a
l
f
o
r
a
ny
o
n
e
i
nv
o
l
v
e
d
i
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g,
a
s
i
t
di
r
e
c
t
l
y
im
pa
c
t
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
a
n
d
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
c
o
l
l
e
c
t
i
ve
ly
pr
o
vi
de
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
p
i
c
t
ur
e
o
f
a
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
h
e
l
p
i
ng
to
i
de
n
t
i
f
y
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
we
a
k
n
e
s
s
e
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
ha
n
d
l
i
ng
d
i
f
f
e
r
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
e
r
r
o
r
s
.
3.
2.
Re
s
u
l
t
s
of
ap
p
l
ied
m
e
t
h
od
s
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
c
e
n
t
e
r
e
d
o
n
t
h
e
“
o
nli
ne
-
l
e
a
r
ni
ng
a
da
pt
i
vi
t
y
”
da
t
a
s
e
t
,
h
a
s
pr
o
duc
e
d
c
o
m
pe
ll
i
ng
f
i
nd
i
n
g
s
r
e
ga
r
d
i
n
g
us
i
ng
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
li
ge
n
c
e
to
e
nh
a
nc
e
t
h
e
a
da
pt
a
bil
i
t
y
o
f
e
-
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
s
.
S
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
A
I
a
l
go
r
i
t
hm
s
we
r
e
m
e
t
i
c
u
l
o
us
ly
a
pp
li
e
d
to
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
a
da
p
t
i
v
e
ne
s
s
i
n
o
nl
i
ne
l
e
a
r
ni
ng
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
,
f
o
c
us
i
ng
m
ai
n
ly
o
n
t
h
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
M
o
r
o
c
c
a
n
t
e
r
t
i
a
r
y
e
duc
a
t
i
o
n
.
T
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
a
dv
a
n
c
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
wa
s
p
i
v
o
t
a
l
i
n
r
e
f
i
n
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
s
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
pa
r
a
gr
a
p
h
s
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
n
ua
n
c
e
s
o
f
t
h
e
s
e
r
e
s
ul
t
s
,
di
s
c
us
s
i
ng
t
h
e
i
r
i
m
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
a
n
d
r
e
l
e
v
a
n
c
e
i
n
t
h
e
b
r
o
a
de
r
s
c
o
pe
o
f
d
i
g
i
t
a
l
l
e
a
r
ni
ng.
W
e
pr
e
s
e
n
t
a
de
t
a
i
l
e
d
c
o
m
p
a
r
i
s
o
n
o
f
v
a
r
i
o
us
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
ut
i
li
z
e
d.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
f
o
c
us
o
f
t
hi
s
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
i
s
t
o
a
s
s
e
s
s
e
a
c
h
m
o
de
l
’
s
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
1
s
c
o
r
e
,
a
n
d
a
r
e
a
un
d
e
r
t
h
e
c
ur
v
e
(
A
UC
)
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
i
nc
l
ude
s
a
r
a
n
ge
o
f
m
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
De
c
is
i
o
n
t
r
e
e
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
,
l
o
g
i
s
t
i
c
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
E
l
a
s
t
i
c
Ne
t
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
a
da
b
o
o
s
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
gr
a
d
i
e
n
t
b
o
o
s
t
i
n
g
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
XG
B
o
o
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
,
a
n
d
C
at
B
oo
s
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
.
T
a
bl
e
4
b
r
i
e
f
ly
s
u
mm
a
r
i
z
e
s
t
h
e
o
u
t
c
o
m
e
s
o
f
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
o
f
f
e
r
i
ng
c
l
e
a
r
i
ns
i
g
h
t
i
n
t
o
e
a
c
h
m
o
de
l
’
s
e
f
f
i
c
a
c
y
.
T
a
bl
e
4
.
C
o
m
pa
r
a
t
i
ve
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
A
I
m
o
de
l
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
l
e
a
r
ni
ng
a
da
pt
i
vi
t
y
M
o
de
l
P
r
e
c
is
i
o
n (
%
)
R
e
c
a
ll
(
%
)
1
s
c
or
e
(
%
)
A
c
c
u
r
a
c
y
(
%
)
D
e
c
is
io
n t
r
e
e
c
la
s
s
if
i
e
r
85
84
84.5
85.0
L
o
g
is
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
88
87
87.5
88.0
L
o
g
is
ti
c
r
e
gr
e
s
s
io
n
E
la
s
ti
c
N
e
t
89
88
88.5
89.0
R
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
c
la
s
s
i
f
i
e
r
91
90
90.5
91.0
A
da
boo
s
t
c
la
s
s
i
f
ie
r
92
91
91.5
92.0
G
r
a
di
e
nt
b
oo
s
ti
ng c
la
s
s
if
i
e
r
93
92
92.5
93.0
X
G
B
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
94
93
93.5
94.0
C
a
t
B
oo
s
t
c
la
s
s
if
i
e
r
97
97
97.5
97.93
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
P
r
e
dictive
ins
ight
s
int
o
s
tudent
onli
ne
lear
ning
ad
aptabi
li
ty:
e
lev
ati
ng
…
(
M
oham
e
d
E
l
Ghal
i
)
899
-
A
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
pr
e
c
i
s
i
o
n
:
T
h
e
C
a
t
B
oo
s
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
’
s
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
97.
93%
a
n
d
c
o
m
pa
r
a
bl
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
s
ugge
s
t
i
t
i
s
hi
g
hly
r
e
li
a
bl
e
i
n
i
de
n
t
i
f
yi
ng
c
or
r
e
c
t
a
da
p
t
i
v
e
ne
s
s
o
u
t
c
o
m
e
s
w
i
t
h
o
ut
m
a
ny
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
ve
s
.
T
hi
s
t
r
a
i
t
i
s
c
r
uc
i
a
l
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
s
e
t
t
i
n
gs
w
h
e
r
e
i
nc
o
r
r
e
c
t
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
c
a
n
l
e
a
d
to
m
i
s
gu
i
de
d
l
e
a
r
nin
g
pa
t
h
s
t
h
a
t
m
a
y
a
f
f
e
c
t
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
a
n
d
l
e
a
r
ni
ng
o
u
t
c
o
m
e
s
.
-
R
e
c
a
ll
a
n
d
1
s
c
or
e
:
T
h
e
r
e
c
a
l
l
r
a
t
e
hi
g
hl
i
g
h
t
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
a
t
i
de
n
t
i
f
yi
ng
a
ll
r
e
l
e
v
a
n
t
i
ns
t
a
nc
e
s
o
f
a
da
pt
a
bil
i
t
y
,
w
hi
c
h
i
s
vi
t
a
l
f
o
r
e
n
s
ur
i
n
g
n
o
s
t
ude
n
t
’
s
ne
e
ds
a
r
e
o
v
e
r
l
o
o
ke
d.
T
h
e
1
s
c
o
r
e
,
a
b
a
l
a
n
c
e
be
t
we
e
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
ll
,
f
ur
t
h
e
r
c
o
n
f
i
r
m
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
e
f
f
i
c
a
c
y
i
n
m
a
i
n
t
a
i
n
i
ng
a
b
a
l
a
nc
e
d
a
ppr
o
a
c
h
,
whi
c
h
i
s
c
r
uc
i
a
l
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
wh
e
r
e
b
o
t
h
o
v
e
r
-
pr
e
di
c
t
i
o
n
a
n
d
un
d
e
r
-
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
c
a
n
h
a
v
e
de
t
r
i
m
e
n
t
a
l
e
f
f
e
c
t
s
.
-
P
e
r
s
o
n
a
l
i
z
a
t
i
o
n
o
f
l
e
a
r
ni
ng:
T
h
e
C
a
t
B
oo
s
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
’
s
hi
g
h
-
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
s
i
g
h
ts
c
a
n
f
a
c
il
i
t
a
t
e
m
o
r
e
pe
r
s
o
n
a
l
i
z
e
d
l
e
a
r
ni
ng
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
s
.
B
y
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
a
da
pt
i
v
e
n
e
s
s
,
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
s
t
s
c
a
n
de
s
i
g
n
s
y
s
t
e
m
s
t
h
a
t
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
a
da
pt
c
o
n
t
e
n
t,
pe
da
g
o
gy
,
a
n
d
l
e
a
r
ni
ng
pa
c
e
t
o
m
e
e
t
i
nd
i
v
i
dua
l
s
t
ude
n
t
n
e
e
ds
[
24]
.
-
I
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
g
i
e
s
:
E
a
r
l
y
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
s
t
ude
n
t
s
w
h
o
m
a
y
s
t
r
ugg
l
e
w
i
t
h
a
da
pt
a
bil
i
t
y
a
ll
o
ws
f
o
r
t
i
m
e
ly
i
n
t
e
r
v
e
n
t
i
o
n
s
,
whi
c
h
c
a
n
b
e
c
r
uc
i
a
l
i
n
r
e
du
c
i
n
g
dr
o
p
o
u
t
r
a
t
e
s
a
n
d
e
nh
a
nc
i
n
g
s
t
ude
n
t
s
a
t
i
s
f
a
c
t
i
o
n
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
W
hi
l
e
oth
e
r
m
ode
l
s
l
i
ke
XG
B
oos
t
a
n
d
ra
n
d
o
m
f
or
e
s
t
a
l
s
o
s
h
owe
d
s
tr
on
g
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
,
t
h
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
a
c
r
os
s
v
a
r
i
o
us
m
e
tr
i
c
s
wi
t
h
t
h
e
C
a
t
B
oos
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
ug
ge
s
ts
i
t
i
s
pa
r
t
i
c
ul
a
r
l
y
we
l
l
-
s
ui
t
e
d
f
or
h
a
n
d
l
i
n
g
h
e
te
r
oge
n
e
ous
da
ta
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
s
w
i
t
hi
n
e
d
uc
a
t
i
o
n
a
l
d
a
ta
.
T
hi
s
d
i
s
t
i
n
c
t
i
o
n
i
s
vi
ta
l
f
or
s
take
h
o
l
de
r
s
wh
e
n
s
e
l
e
c
t
i
n
g
a
m
o
d
e
l
t
h
a
t
a
l
i
gn
s
wi
t
h
t
h
e
i
r
a
c
a
d
e
m
i
c
p
r
og
r
a
m
s
’
s
pe
c
i
f
i
c
c
h
a
r
a
c
ter
i
s
t
i
c
s
a
n
d
g
oa
l
s
.
T
h
e
f
i
nd
i
n
g
s
a
r
e
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
r
e
l
e
v
a
n
t
to
t
h
e
M
o
r
o
c
c
a
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
c
o
n
t
e
x
t
,
wh
e
r
e
t
h
e
r
e
i
s
a
pr
e
s
s
i
ng
n
e
e
d
f
o
r
r
o
b
us
t
a
n
d
s
c
a
l
a
bl
e
e
-
l
e
a
r
ni
ng
s
o
l
ut
i
o
ns
th
a
t
c
a
n
h
a
n
d
l
e
d
i
ve
r
s
e
l
e
a
r
ni
ng
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
a
n
d
s
t
ude
n
t
b
a
c
kgr
o
un
ds
.
T
h
e
a
bi
li
t
y
o
f
A
I
m
o
de
l
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
t
h
e
C
a
t
B
oo
s
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
to
a
da
p
t
to
t
h
e
s
e
ne
e
ds
s
uppo
r
t
s
t
h
e
o
n
go
i
n
g
e
f
f
o
r
t
s
to
e
nh
a
n
c
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
a
c
c
e
s
s
a
n
d
qua
li
t
y
a
c
r
o
s
s
M
o
r
o
c
c
o
.
F
ur
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
u
l
d
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
o
n
o
f
e
ns
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
c
o
m
bi
n
i
ng
m
u
l
t
i
p
l
e
m
o
de
l
s
t
o
e
nh
a
nc
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
A
d
d
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
e
x
a
mi
ni
ng
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
r
e
a
l
-
t
i
m
e
a
da
pt
a
bi
li
t
y
f
e
e
d
b
a
c
k
i
n
t
o
l
e
a
r
ni
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
s
c
o
u
l
d
pr
o
vi
de
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
dy
na
m
i
c
a
da
pt
a
bi
li
t
y
a
n
d
i
t
s
e
f
f
e
c
t
s
o
n
s
t
ude
n
t
e
n
ga
ge
m
e
n
t
a
n
d
l
e
a
r
ni
ng
o
u
t
c
o
m
e
s
[
25]
.
I
n
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
,
t
h
e
de
t
a
i
l
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
na
l
y
s
i
s
va
l
i
da
t
e
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
n
e
s
s
o
f
a
d
v
a
n
c
e
d
A
I
m
o
de
l
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
a
da
pt
i
v
e
n
e
s
s
.
I
t
pr
o
vi
de
s
a
pa
t
h
wa
y
f
o
r
l
e
ve
r
a
g
i
n
g
t
h
e
s
e
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
t
o
c
r
e
a
t
e
m
o
r
e
r
e
s
po
n
s
i
ve
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
ve
e
duc
a
t
i
o
na
l
s
y
s
t
e
m
s
.
T
he
o
n
go
i
n
g
a
d
v
a
n
c
e
m
e
n
t
s
i
n
A
I
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
r
e
po
i
s
e
d
to
pl
a
y
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
v
e
r
o
l
e
i
n
t
h
e
a
c
a
de
mi
c
l
a
n
d
s
c
a
pe
,
m
a
k
i
ng
i
t
i
m
pe
r
a
t
i
v
e
to
c
o
n
t
i
n
ue
e
x
p
l
o
r
i
ng
t
h
e
s
e
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
to
f
u
l
ly
r
e
a
li
z
e
t
h
e
i
r
pot
e
n
t
i
a
l
i
n
e
nh
a
n
c
i
ng
s
t
ude
n
t
l
e
a
r
ni
ng
e
x
pe
r
i
e
n
c
e
s
.
4.
CONC
L
USI
ON
AN
D
P
E
RS
P
E
CT
I
VE
S
T
hi
s
s
t
ud
y
,
c
o
n
duc
t
e
d
wi
t
hi
n
t
h
e
d
y
na
mi
c
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
o
f
M
o
r
o
c
c
a
n
t
e
r
t
i
a
r
y
e
du
c
a
t
i
o
n
,
l
e
v
e
r
a
ge
s
t
h
e
“
o
nl
i
ne
-
l
e
a
r
ni
ng
a
d
a
pt
i
vi
t
y
”
da
t
a
s
e
t
to
pr
o
vi
de
a
n
ua
n
c
e
d
u
n
d
e
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
s
t
ude
n
t
s
’
a
da
pt
a
bi
li
t
y
t
o
e
-
l
e
a
r
ni
ng
s
y
s
t
e
m
s
.
E
m
p
l
o
yi
ng
a
dv
a
n
c
e
d
A
I
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
n
ot
a
bl
y
t
h
e
C
a
t
B
oo
s
t
c
l
a
s
s
if
i
e
r
,
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
h
a
s
n
o
t
o
nl
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
a
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
97.
93%
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
s
t
ude
n
t
a
da
p
t
i
v
e
n
e
s
s
b
ut
a
l
s
o
un
de
r
s
c
o
r
e
d
t
h
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
v
e
pot
e
n
t
i
a
l
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
i
n
p
e
r
s
o
n
a
li
z
i
ng
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
e
x
p
e
r
i
e
n
c
e
s
to
c
a
t
e
r
to
di
v
e
r
s
e
s
t
ude
n
t
n
e
e
d
s
a
n
d
pr
e
f
e
r
e
nc
e
s
.
T
h
e
i
ns
i
g
h
t
s
de
r
i
v
e
d
f
r
o
m
o
ur
a
n
a
ly
s
i
s
a
r
e
pa
r
t
i
c
u
lar
l
y
r
e
l
e
v
a
n
t
f
o
r
e
duc
a
tor
s
,
c
ur
r
i
c
u
l
u
m
de
s
i
g
n
e
r
s
,
a
n
d
po
l
i
c
ym
a
ke
r
s
w
h
o
a
r
e
a
t
t
h
e
f
o
r
e
f
r
o
n
t
o
f
di
g
i
t
a
l
e
duc
a
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
.
B
y
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
AI
-
dr
i
v
e
n
a
da
pt
a
bi
li
t
y
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
,
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
p
l
a
t
f
o
r
m
s
c
a
n
b
e
de
v
e
l
o
pe
d
to
b
e
m
o
r
e
r
e
s
p
o
n
s
i
ve
a
n
d
pe
r
s
o
n
a
l
i
z
e
d,
t
h
e
r
e
by
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
l
e
a
r
ni
ng
p
r
o
c
e
s
s
e
s
a
n
d
o
ut
c
o
m
e
s
f
o
r
s
t
ude
n
t
s
a
c
r
o
s
s
v
a
r
i
o
us
s
o
c
i
o
-
e
c
o
n
o
m
i
c
b
a
c
kgr
o
un
ds
.
T
h
e
a
bi
li
t
y
t
o
f
i
ne
l
y
t
une
e
duc
a
t
i
o
na
l
c
o
n
t
e
n
t
a
n
d
de
l
i
ve
r
y
a
c
c
o
r
d
i
n
g
t
o
r
e
a
l
-
t
i
me
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
o
f
s
t
ude
n
t
a
da
pt
a
bi
l
i
t
y
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
o
f
s
uc
h
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
i
s
n
o
t
wi
t
h
o
ut
i
t
s
c
h
a
ll
e
n
ge
s
.
I
s
s
ue
s
r
e
l
a
t
e
d
to
da
t
a
pr
i
v
a
c
y
,
t
h
e
d
i
g
i
t
a
l
d
i
v
i
de
,
a
n
d
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
r
o
b
us
t
di
g
i
t
a
l
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
m
us
t
b
e
a
ddr
e
s
s
e
d
to
f
u
ll
y
h
a
r
n
e
s
s
A
I
’
s
po
t
e
n
t
i
a
l
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
.
A
s
t
hi
s
s
t
ud
y
ha
s
s
h
o
wn
,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
A
I
c
a
n
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
l
y
e
nha
n
c
e
t
h
e
a
da
pt
a
bi
li
t
y
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
o
f
E
-
L
e
a
r
ni
n
g
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
Ho
we
v
e
r
,
t
hi
s
a
l
s
o
n
e
c
e
s
s
i
t
a
t
e
s
a
pa
r
a
l
l
e
l
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
i
n
e
duc
a
t
i
o
na
l
po
l
i
c
i
e
s
a
n
d
pr
a
c
t
i
c
e
s
t
h
a
t
e
n
s
ur
e
e
qu
i
t
a
bl
e
a
c
c
e
s
s
a
n
d
e
t
hi
c
a
l
u
s
e
o
f
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
.
L
o
o
ki
n
g
f
o
r
wa
r
d,
t
hi
s
s
t
ud
y
’
s
i
m
p
li
c
a
t
i
o
ns
e
x
t
e
n
d
be
y
o
n
d
t
h
e
i
mm
e
d
i
a
t
e
c
o
n
t
e
x
t
o
f
M
o
r
o
c
c
a
n
e
duc
a
t
i
o
n
.
T
he
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
a
n
d
f
i
nd
i
ng
s
h
a
v
e
g
l
o
b
a
l
r
e
l
e
v
a
n
c
e
,
o
f
f
e
r
i
ng
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
t
h
a
t
c
a
n
be
a
da
pt
e
d
a
n
d
a
pp
li
e
d
i
n
d
i
f
f
e
r
e
n
t
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
s
e
t
t
i
n
gs
wo
r
l
d
w
i
de
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
ul
d
f
ur
t
h
e
r
e
x
p
l
o
r
e
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
ot
h
e
r
A
I
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
,
s
uc
h
a
s
na
t
ur
a
l
l
a
n
gua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
(
NL
P
)
a
n
d
a
ug
m
e
n
t
e
d
r
e
a
l
i
t
y
(
A
R
)
,
to
e
nh
a
nc
e
t
h
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
vi
t
y
a
n
d
a
da
pt
i
v
e
n
e
s
s
o
f
E
-
L
e
a
r
ni
ng
p
l
a
t
f
o
r
m
s
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
f
ur
t
h
e
r
s
t
ud
i
e
s
c
o
u
l
d
e
x
a
mi
ne
t
h
e
l
o
n
g
-
t
e
r
m
i
m
p
a
c
t
s
o
f
A
I
-
e
nha
n
c
e
d
l
e
a
r
ni
ng
o
n
s
t
ude
n
t
a
c
a
de
m
i
c
a
c
hi
e
v
e
m
e
n
t
s
a
n
d
ps
y
c
h
o
l
o
g
i
c
a
l
w
e
ll
-
be
i
ng.
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.
3
,
De
c
e
m
be
r
20
2
5
:
892
-
902
900
I
n
c
o
n
c
l
us
i
o
n
,
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
to
t
h
e
o
n
go
i
n
g
d
i
s
c
o
ur
s
e
o
n
t
h
e
r
o
l
e
o
f
A
I
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
b
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
t
h
e
pr
a
c
t
i
c
a
l
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
m
a
c
hi
ne
lea
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
i
n
e
nh
a
n
c
i
ng
s
t
ude
n
t
a
da
pt
a
bi
li
t
y
t
o
E
-
l
e
a
r
ni
ng.
As
we
na
vi
g
a
t
e
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
o
f
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
i
n
t
o
t
e
a
c
h
in
g
,
we
m
us
t
r
e
m
a
in
c
o
m
mi
t
t
e
d
to
e
x
p
l
o
r
i
n
g
i
nn
o
v
a
t
i
v
e
s
o
l
ut
i
o
ns
t
h
a
t
i
m
pr
o
v
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
qua
li
t
y
a
n
d
a
c
c
e
s
s
i
b
il
i
t
y
f
o
r
a
l
l
s
t
ude
n
t
s
.
AC
K
NOWL
E
DGE
M
E
NT
S
A
ut
h
o
r
t
h
a
n
k
s
t
h
e
Ha
s
s
a
n
I
I
uni
ve
r
s
i
t
y
f
o
r
t
h
e
a
c
a
de
m
i
c
s
uppo
r
t.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
de
c
l
a
r
e
t
h
a
t
n
o
f
i
n
a
nc
i
a
l
s
uppo
r
t
wa
s
p
r
o
vi
de
d
f
o
r
t
h
e
c
o
n
duc
t
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
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
M
o
h
a
m
e
d
E
l
Gh
a
li
I
s
s
a
m
A
t
o
uf
K
a
m
a
l
E
l
Gue
mm
a
t
M
o
h
a
m
e
d
T
a
l
e
a
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
t
i
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
.
E
T
HI
CA
L
AP
P
ROV
AL
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
l
a
t
e
d
to
h
u
m
a
n
us
e
h
a
s
b
e
e
n
c
o
m
p
li
e
d
w
i
t
h
a
ll
t
h
e
r
e
l
e
va
n
t
n
a
t
i
o
n
a
l
r
e
gu
l
a
t
i
o
ns
a
n
d
i
ns
t
i
t
ut
i
o
n
a
l
po
l
i
c
i
e
s
i
n
a
c
c
o
r
da
n
c
e
w
i
t
h
t
h
e
t
e
n
e
t
s
o
f
t
h
e
He
l
s
i
nk
i
D
e
c
l
a
r
a
t
i
o
n
a
n
d
h
a
s
b
e
e
n
a
ppr
o
v
e
d
by
t
h
e
a
ut
h
o
r
s
'
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
a
l
r
e
vi
e
w
b
o
a
r
d
o
r
e
qui
v
a
l
e
n
t
c
omm
i
t
t
e
e
.
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
]
K
.
B
e
nm
o
us
s
a
,
M
.
L
a
a
z
i
r
i,
A
.
E
.
A
.
E
l
A
m
r
a
ni
a
nd
M
.
D
i
o
ur
i,
“
T
h
e
tr
a
ns
it
i
o
n
of
th
e
m
o
r
oc
c
a
n
uni
v
e
r
s
it
y
t
o
a
di
gi
ta
l
a
nd
in
te
ll
ig
e
nt
un
i
ve
r
s
it
y
:
a
n
ove
r
v
i
e
w
,”
T
h
e
17t
h
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
C
o
n
f
e
r
e
n
c
e
I
nt
e
r
di
s
c
ip
li
na
r
it
y
in
E
ng
in
e
e
r
in
g
,
2024,
pp.
435
–
445
,
do
i:
10.1007/978
-
3
-
031
-
54664
-
8_37.
[2
]
B
.
M
e
r
i
e
m
a
nd
A
.
M
.
Y
o
us
s
e
f
,
“
E
x
pl
o
r
a
t
o
r
y
a
na
l
y
s
is
of
f
a
c
t
or
s
in
f
lu
e
n
c
in
g
e
-
l
e
a
r
ni
ng
a
d
o
pt
i
o
n
b
y
hi
gh
e
r
e
du
c
a
ti
o
n
t
e
a
c
h
e
r
s
,”
E
duc
at
io
n and I
nf
or
m
at
io
n T
e
c
hnol
ogi
e
s
, v
o
l.
25, n
o
. 3, pp. 22
97
–
2319, 2020, do
i:
10.1007/s
10639
-
019
-
10075
-
5.
[3
]
S
.
E
l
f
ir
d
o
us
s
i,
M
.
L
a
c
hga
r
,
H
.
K
a
ba
il
i,
A
.
R
oc
hdi
,
D
.
G
o
uj
d
a
mi
a
nd
L
.
E
l
F
ir
d
o
us
s
i,
“
A
s
s
e
s
s
in
g
di
s
ta
nc
e
l
e
a
r
ni
ng
in
hi
g
he
r
e
du
c
a
ti
o
n
du
r
in
g
th
e
C
O
V
I
D
-
19
pa
nde
m
i
c
,”
E
duc
at
io
n
R
e
s
e
ar
c
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
,
v
o
l.
2020,
D
e
c
.
2
020,
do
i:
10.1155/2020/
8890633.
[4
]
A
.
O
ua
jd
o
uni
,
K
.
C
ha
f
ik
a
nd
O
.
B
o
ubk
e
r
,
“
M
e
a
s
ur
in
g
e
-
l
e
a
r
ni
ng
s
y
s
t
e
ms
s
uc
c
e
s
s
:
D
a
ta
f
r
o
m
s
tu
de
nt
s
of
hi
ghe
r
e
du
c
a
ti
on
in
s
ti
tu
ti
o
ns
i
n M
o
r
oc
c
o
,”
D
at
a i
n
B
r
ie
f
, v
o
l.
35, p. 106807, 202
1, do
i:
10.1016/j
.d
ib
.2021.106807.
[5
]
A
.
E
nna
m,
“
A
s
s
e
s
s
in
g
C
o
v
id
-
19
pa
nde
mi
c
-
f
or
c
e
d
tr
a
ns
it
i
o
ni
ng
to
di
s
ta
nc
e
e
-
l
e
a
r
ni
ng
in
M
o
r
oc
c
a
n
uni
v
e
r
s
it
ie
s
:
a
n
e
mpi
r
ic
a
l,
a
na
l
y
ti
c
a
l
c
r
it
i
c
a
l
s
tu
d
y
of
i
mpl
e
me
nt
a
li
t
y
a
nd
a
c
hi
e
v
a
bi
li
t
y
,”
T
he
J
our
nal
of
N
or
th
A
f
r
ic
an
St
udi
e
s
,
v
o
l.
29,
n
o
.
1,
pp.
153
–
177,
J
a
n. 2024, do
i:
10.1080/13629387.
2021.1937138.
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
P
r
e
dictive
ins
ight
s
int
o
s
tudent
onli
ne
lear
ning
ad
aptabi
li
ty:
e
lev
ati
ng
…
(
M
oham
e
d
E
l
Ghal
i
)
901
[6
]
M
.
A
ni
gr
i,
“
E
-
le
a
r
ni
ng
f
o
r
s
ma
r
t
-
uni
ve
r
s
it
i
e
s
:
pa
nde
mi
c
c
h
a
ll
e
nge
s
a
nd
o
pp
o
r
tu
ni
ti
e
s
in
M
o
r
oc
c
o
,”
T
he
4t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
of
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
R
e
ne
w
abl
e
E
ne
r
gi
e
s
(
I
C
C
SR
E
'
2021)
,
2021,
vo
l.
297,
p.
0
1066,
do
i:
10.1051/
e
3s
c
o
n
f
/2
02129701066.
[7
]
T
.
L
iu
,
“
T
hi
nki
ng
of
c
o
ll
e
g
e
s
tu
de
nt
s
’
in
n
ov
a
ti
o
n
a
nd
e
nt
r
e
pr
e
ne
ur
s
hi
p
e
du
c
a
ti
o
n
unde
r
th
e
ba
c
kg
r
o
und
of
b
ig
da
ta
,”
in
2021
6t
h
I
nt
e
r
na
ti
onal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
Sm
a
r
t
G
r
id
and
E
le
c
tr
ic
al
A
ut
om
at
io
n
(
I
C
SG
E
A
)
,
2021,
pp.
546
–
550.
do
i
:
10.1109/I
C
S
G
E
A
53208.2021.00129.
[8
]
H
.
M
e
i
f
e
ng
a
nd
S
.
L
in
,
“
T
h
e
f
e
a
s
ib
il
it
y
a
nd
im
pl
e
m
e
nt
a
ti
on
s
tr
a
te
g
y
of
in
t
e
gr
a
ti
ng
s
us
ta
in
a
bl
e
de
ve
l
o
pm
e
nt
c
o
n
c
e
pt
i
nt
o
in
nov
a
ti
o
n
a
nd
e
nt
r
e
pr
e
n
e
ur
s
hi
p
e
duc
a
ti
o
n,”
2021
2nd
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
duc
at
io
n,
K
now
le
dge
and
I
nf
or
m
a
ti
on
M
anage
m
e
nt
(
I
C
E
K
I
M
)
, J
a
n. 2021, pp. 301
–
304. d
o
i:
10.1109/I
C
E
K
I
M
52309.2021.00073.
[9
]
J
.
W
a
ng
a
nd
C
.
C
he
n,
"
T
h
e
c
o
ns
tr
u
c
ti
o
n
O
f
"
T
h
e
w
h
o
l
e
-
c
o
u
r
s
e
a
nd
pe
r
s
o
na
li
z
e
d
"
c
o
mpr
e
h
e
ns
i
v
e
e
nt
r
e
p
r
e
n
e
u
r
s
hi
p
e
du
c
a
t
io
n
mo
d
e
l,
"
2013
6t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
n
f
or
m
at
io
n
M
anage
m
e
nt
,
I
nnov
at
io
n
M
anage
m
e
nt
and
I
ndus
tr
ia
l
E
ngi
ne
e
r
i
ng
,
X
i'
a
n, C
hi
na
, 2013, pp. 45
-
50, do
i:
10.1109/I
C
I
I
I
.2013.670361
6.
[1
0
]
M
.
D
.
L
.
R
ubi
a
,
C
.
R
u
s
-
C
a
s
a
s
,
S
.
B
ue
no
-
R
o
dr
íg
ue
z
,
J
.
D
.
A
gui
la
r
-
P
e
ña
a
nd
D
.
E
li
c
h
e
-
Q
ue
s
a
da
,
“
S
tu
d
y
of
th
e
e
nt
r
e
pr
e
n
e
ur
ia
l
at
ti
tu
de
s
of
S
T
E
M
st
ude
nt
s
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, vo
l.
9, pp. 112005
–
112018, 2021, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2021.3103118.
[
1
1
]
R
.
K
a
n
d
a
k
a
t
l
a
,
R
.
A
l
u
v
a
l
u
,
S
.
D
e
v
i
r
e
d
dy
,
N
.
K
u
l
k
a
r
n
i
a
n
d
G
.
J
o
s
h
i
,
“
R
o
le
o
f
i
n
d
i
a
n
h
i
g
he
r
e
d
uc
a
t
io
n
i
n
s
t
i
t
u
t
io
n
s
to
w
a
r
d
s
a
a
t
m
a
n
i
r
b
h
a
r
i
n
d
i
a
:
go
v
e
r
n
m
e
nt
po
l
ic
ie
s
a
n
d
i
n
i
ti
a
t
iv
e
s
to
p
r
o
mo
te
e
n
tr
e
pr
e
ne
u
r
s
h
i
p
a
n
d
i
n
no
v
a
t
io
n
,
”
2
0
2
1
W
o
r
l
d
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
E
d
u
c
at
i
o
n
F
o
r
u
m
/
G
l
o
b
a
l
E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g
D
e
a
n
s
C
o
u
n
c
i
l
(
W
E
E
F
/
G
E
D
C
)
,
2
0
2
1
,
p
p
.
8
–
1
4
.
d
o
i
:
1
0
.
1
1
0
9
/
W
E
E
F
/G
E
D
C
5
3
2
9
9
.
2
0
2
1
.
9
6
5
7
2
6
1
.
[1
2
]
F
.
S
u,
J
.
C
ha
ng
a
nd
X
.
L
i,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
t
h
e
e
vo
lu
ti
o
n
pa
th
a
nd
in
f
lu
e
n
c
e
f
a
c
t
o
r
s
of
c
o
r
e
e
nt
e
r
p
r
is
e
-
or
ie
n
te
d
e
nt
r
e
p
r
e
n
e
u
r
s
hi
p
e
c
o
s
y
s
t
e
m unde
r
t
h
e
g
ov
e
r
nm
e
nt
r
e
gul
a
ti
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l
. 9, pp
. 90863
–
90880, 2021, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2021.3084
342.
[1
3
]
D
.
X
u,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
pr
o
b
le
ms
a
nd
c
o
un
te
r
m
e
a
s
ur
e
s
of
c
o
ll
e
ge
e
nt
r
e
p
r
e
n
e
ur
s
hi
p
e
du
c
a
ti
o
n,”
in
2011
I
E
E
E
18
th
I
n
te
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on I
ndus
tr
ia
l
E
ngi
ne
e
r
in
g and E
ngi
ne
e
r
in
g M
anag
e
m
e
nt
, 2011, pp. 191
–
1
94. do
i:
10.1109/I
C
I
E
E
M
.2011.603513
7.
[1
4
]
L
.
L
u,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
th
e
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
of
th
e
in
n
ov
a
ti
o
n
a
nd
e
nt
r
e
pr
e
n
e
ur
s
hi
p
e
du
c
a
ti
o
n
e
c
o
s
y
s
t
e
m
of
pr
i
v
a
t
e
uni
ve
r
s
it
i
e
s
f
r
o
m
th
e
pe
r
s
pe
c
ti
ve
of
bi
g
da
ta
,”
in
2021
16t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
on
fe
r
e
n
c
e
on
C
o
m
put
e
r
Sc
ie
nc
e
&
E
du
c
at
io
n
(
I
C
C
SE
)
,
2021,
pp.
706
–
709.
do
i:
10.1109/
I
C
C
S
E
51940.2021.9569497.
[1
5
]
F
.
W
a
ng,
“
R
e
s
e
a
r
c
h
o
n
in
n
ov
a
ti
o
n
a
nd
e
nt
r
e
pr
e
n
e
ur
s
hi
p
e
du
c
a
ti
o
n
f
or
c
o
ll
e
g
e
s
tu
de
nt
s
f
r
o
m
th
e
p
e
r
s
p
e
c
t
i
v
e
of
bi
g
da
ta
,”
J
our
nal
of
P
hy
s
ic
s
:
C
on
f
e
r
e
nc
e
Se
r
ie
s
, v
o
l.
1693, n
o
. 1, p. 012
014, 202
0, do
i:
10.1088/1742
-
6596/1693/
1/
012014.
[1
6
]
H
. X
u
e
li
, “
R
e
f
or
m a
nd
pr
a
c
ti
c
e
o
n
t
e
a
c
hi
ng m
e
th
o
d
of
i
nt
r
o
du
c
ti
o
n t
o i
nn
ov
a
ti
o
n a
nd e
nt
r
e
p
r
e
ne
u
r
s
hi
p c
o
ur
s
e
i
n hi
gh
e
r
voc
a
ti
o
na
l
e
du
c
a
ti
o
n
ba
s
e
d
o
n
in
f
o
r
ma
ti
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
,”
2021
I
nt
e
r
nat
io
n
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
E
duc
at
io
n,
I
nf
or
m
at
io
n
M
anage
m
e
nt
and
Se
r
v
ic
e
Sc
ie
nc
e
(
E
I
M
SS)
, 2021, pp. 574
–
577. d
o
i:
10.1109/
E
I
M
S
S
5385
1.2021.00129.
[1
7
]
E
.
P
a
r
de
d
e
a
nd
J
.
L
y
ons
,
“
R
e
de
s
ig
ni
ng
th
e
a
s
s
e
s
s
me
nt
of
a
n
e
nt
r
e
pr
e
n
e
ur
s
hi
p
c
o
u
r
s
e
in
a
n
in
f
or
ma
ti
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
d
e
g
r
e
e
pr
o
g
r
a
m:
e
mb
e
ddi
ng
a
s
s
e
s
s
me
nt
f
or
le
a
r
ni
ng
pr
a
c
ti
c
e
s
,”
I
E
E
E
T
r
ans
ac
ti
ons
on
E
duc
at
io
n
,
v
o
l.
55,
n
o
.
4,
pp.
566
–
572,
2
012,
do
i:
10.1109/
T
E
.2012.2199757.
[1
8
]
M
d.
M
.
H
.
S
uz
a
n,
"
S
tu
d
e
nt
s
A
da
pt
a
bi
li
t
y
L
e
ve
l
in
O
nl
in
e
E
du
c
a
ti
o
n,
"
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.ka
ggl
e
.c
o
m/
da
ta
s
e
ts
/m
d
ma
hmudul
ha
s
a
ns
uz
a
n/
s
tu
de
nt
s
-
a
da
pt
a
bi
li
t
y
-
l
e
ve
l
-
in
-
o
n
li
ne
-
e
du
c
a
ti
o
n.
[1
9
]
C.
-
Y
.
W
a
ng,
C
.
-
Y
.
H
ua
ng
a
nd
Y
.
-
H
.
C
hi
a
ng,
“
S
ol
ut
i
o
ns
of
f
e
a
tu
r
e
a
nd
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
m
o
d
e
l
s
e
le
c
ti
o
n
in
th
e
in
t
e
ll
i
ge
nt
ma
nuf
a
c
tu
r
in
g,”
P
r
oc
e
s
s
e
s
, v
o
l.
10, n
o
. 5, 2022, d
o
i:
10.3390/p
r
100508
62.
[2
0
]
S
.
O
r
o
z
c
o
-
A
r
ia
s
,
J
.
S
.
P
iñ
a
,
R
.
T
a
ba
r
e
s
-
S
ot
o
,
L
.
F
.
C
a
s
ti
ll
o
-
O
s
s
a
,
R
.
G
u
y
o
t
a
nd
G
.
I
s
a
z
a
,
“
M
e
a
s
ur
in
g
p
e
r
f
or
ma
nc
e
m
e
tr
i
c
s
of
ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
i
th
ms
f
or
de
t
e
c
ti
ng
a
nd
c
la
s
s
i
f
y
in
g
tr
a
ns
po
s
a
bl
e
e
l
e
m
e
nt
s
,”
P
r
oc
e
s
s
e
s
,
v
o
l.
8,
n
o
.
6,
no
.
6,
2020,
do
i:
10
.3390/pr
8060638.
[2
1
]
M
.
G
ha
r
a
ib
e
h
e
t
al
.
,
“
O
pt
im
a
l
in
te
gr
a
ti
o
n
of
ma
c
hi
n
e
le
a
r
n
i
ng
f
o
r
di
s
ti
nc
t
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
a
nd
a
c
ti
v
it
y
s
ta
t
e
de
t
e
r
m
in
a
ti
o
n
in
mul
ti
pl
e
s
c
l
e
r
o
s
is
a
nd ne
ur
o
m
y
e
li
ti
s
o
pt
i
c
a
,”
T
e
c
hnol
ogi
e
s
, vo
l.
11, no
. 5, n
o
. 5, 2023, d
o
i:
10.3390/t
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
11050131.
[2
2
]
A
. J
in
, P
. B
a
s
ne
t
a
nd S
. M
a
ht
a
b, “
E
v
a
lu
a
ti
o
n
of
s
hor
t
-
t
e
r
m
r
oc
k
bur
s
t
r
is
k s
e
ve
r
it
y
us
in
g ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng m
e
th
o
ds
,”
B
ig
D
at
a
and
C
ogni
ti
v
e
C
om
put
in
g
, v
o
l.
7, n
o
. 4, n
o
. 4,
2023, d
oi
:
10.3390/b
dc
c
7040172.
[2
3
]
J
. R
us
ta
mo
v
, Z
. R
us
ta
mov
a
nd N
.
Z
a
ki
, “
G
r
e
e
n
s
pa
c
e
qua
li
t
y
a
na
l
y
s
is
us
in
g ma
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng a
ppr
o
a
c
h
e
s
,”
Sus
ta
in
abi
li
ty
, vo
l.
15,
no
. 10, 2023, d
o
i:
10.3390/s
u15107782
.
[2
4
]
K
.
S
e
o
,
J
.
T
a
ng,
I
.
R
o
ll
,
S
.
F
e
ls
a
nd
D
.
Y
oo
n,
“
T
h
e
im
pa
c
t
of
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
te
ll
ig
e
nc
e
o
n
l
e
a
r
ne
r
–
in
s
tr
u
c
t
o
r
in
t
e
r
a
c
ti
o
n
in
onl
in
e
le
a
r
ni
ng,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
E
duc
at
io
nal
T
e
c
hnol
ogy
i
n H
ig
he
r
E
duc
at
io
n
, vo
l.
18, n
o
. 1, p. 54, 2021, d
o
i
:
10.1186/s
41239
-
021
-
00292
-
9.
[2
5
]
J
.
A
.
I
do
w
u,
“
D
e
bi
a
s
in
g
e
duc
a
ti
o
n
a
lg
o
r
it
hms
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
o
f
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
in
E
duc
at
io
n
,
2
024,
do
i:
10.1007/s
40593
-
023
-
00389
-
4
.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
M
o
h
a
m
ed
E
l
G
h
a
l
i
w
as
b
o
r
n
i
n
Cas
ab
l
an
c
a,
M
o
ro
cc
o
.
H
e
r
ece
i
v
e
d
h
i
s
m
as
t
e
r’s
d
eg
r
ee
i
n
E
l
ec
t
ri
c
al
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
at
H
as
s
an
II
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
Fa
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
en
ce
,
i
n
2
0
1
4
.
H
e
p
re
p
are
s
h
i
s
Ph
.
D
.
i
n
E
-
L
e
ar
n
i
n
g
A
d
ap
t
ab
i
l
i
t
y
i
n
l
a
b
o
rat
o
ry
“
L
ab
o
rat
o
i
re
d
e
t
rai
t
eme
n
t
d
e
l
’i
n
f
o
r
m
at
i
o
n
L
T
I
”
at
H
as
s
an
II
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
Cas
ab
l
an
c
a.
H
e
c
a
n
b
e
co
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
e
l
g
h
a
l
i
.
m
d
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.