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
5
,
N
o
.
2
,
J
un
e
20
2
6
,
pp.
465
~
476
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
5
i
2
.
pp
46
5
-
476
465
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
M
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g c
e
n
t
e
r
e
d
e
n
e
r
g
y
op
t
im
i
z
at
io
n
i
n
m
o
b
il
e
e
d
ge
c
om
p
u
t
in
g:
a r
e
v
ie
w
Chan
d
ap
iwa
M
ok
ge
t
h
i,
T
s
h
iam
o
S
igwe
l
e
,
K
ab
o
Cl
if
f
o
r
d
B
h
e
n
d
e
,
Aone
M
ae
n
ge
,
S
e
l
var
aj
Raj
alak
s
h
m
i
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
in
g a
nd I
n
f
or
ma
ti
c
s
, B
o
ts
w
a
na
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
U
ni
ve
r
s
it
y
of
S
c
i
e
n
c
e
a
nd
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
, P
a
la
p
y
e
,
B
o
ts
w
a
na
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
De
c
23,
2024
R
e
vi
s
e
d
No
v
7,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
De
c
14,
2025
Cu
rren
t
l
i
t
e
rat
u
r
e
r
e
v
i
ew
s
o
n
m
a
c
h
i
n
e
l
e
ar
n
i
n
g
-
b
as
e
d
a
p
p
ro
ac
h
e
s
fo
r
m
o
b
i
l
e
e
d
g
e
c
o
m
p
u
t
i
n
g
(M
E
C)
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
zat
i
o
n
o
ft
e
n
l
ack
i
n
-
d
e
p
t
h
g
ap
an
al
y
s
i
s
an
d
fa
i
l
t
o
i
d
en
t
i
f
y
t
r
e
n
d
s
o
r
o
ff
e
r
a
c
t
i
o
n
ab
l
e
i
n
s
i
g
h
t
s
.
Mo
s
t
fo
cu
s
n
arro
w
l
y
o
n
co
m
p
ari
n
g
M
E
C
fra
mew
o
rk
s
w
i
t
h
o
u
t
c
r
i
t
i
cal
l
y
e
v
a
l
u
at
i
n
g
o
r
b
e
n
c
h
m
ar
k
i
n
g
p
ri
o
r
r
e
s
e
ar
c
h
.
T
h
i
s
r
e
v
i
ew
co
n
t
ri
b
u
t
e
s
b
y
ad
d
r
e
s
s
i
n
g
s
t
h
e
s
e
g
ap
s
v
i
a
an
al
y
s
i
s
o
f
e
x
i
s
t
i
n
g
r
e
v
i
ew
s
an
d
r
el
at
ed
s
t
u
d
i
e
s
,
w
i
t
h
a
fo
c
u
s
o
n
ML
mo
d
e
l
s
,
r
e
s
e
ar
c
h
o
b
j
ec
t
i
v
e
s
,
e
v
a
l
u
at
i
o
n
me
t
ri
c
s
,
d
at
a
s
e
t
s
,
t
o
o
l
s
,
an
d
g
a
p
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
o
n
.
T
h
e
r
ev
i
ew
me
t
h
o
d
f
o
l
l
o
w
s
a
s
y
s
t
em
a
t
i
c
l
i
t
e
rat
u
r
e
r
e
v
i
ew
(SL
R)
u
s
i
n
g
t
h
e
PR
I
SM
A
fra
mew
o
r
k
fo
r
t
ran
s
p
are
n
cy
an
d
r
e
p
ro
d
u
ci
b
i
l
i
t
y
.
K
ey
fi
n
d
i
n
g
s
rev
e
al
p
e
rs
i
s
t
e
n
t
c
h
a
l
l
en
g
e
s
i
n
en
e
r
g
y
co
n
s
u
m
p
t
i
o
n
,
c
o
m
p
u
t
at
i
o
n
al
o
v
e
r
h
e
ad
,
c
o
s
t
,
an
d
p
o
o
r
p
e
rf
o
r
m
an
ce
i
n
a
cc
u
ra
cy
,
Q
o
S,
l
at
e
n
cy
,
s
c
a
l
ab
i
l
i
t
y
,
an
d
c
arb
o
n
fo
o
t
p
ri
n
t
.
D
ee
p
rei
n
fo
r
ceme
n
t
l
e
ar
n
i
n
g
(D
RL
)
eme
r
g
e
s
as
t
h
e
mo
s
t
co
mm
o
n
l
y
u
s
e
d
mo
d
e
l
(5
5
%
),
w
h
i
l
e
T
e
n
s
o
rFl
o
w
(3
5
%
)
i
s
t
h
e
m
o
s
t
a
d
o
p
t
ed
t
o
o
l
,
v
al
u
e
d
f
o
r
i
t
s
fl
e
x
i
b
i
l
i
t
y
an
d
ro
b
u
s
t
c
o
mm
u
n
i
t
y
s
u
p
p
o
rt
.
T
h
e
A
u
d
i
o
S
e
t
d
at
as
e
t
i
s
fre
q
u
e
n
t
l
y
u
s
e
d
(2
8
%
)
d
u
e
t
o
i
t
s
c
o
m
p
at
i
b
i
l
i
t
y
.
H
o
w
ev
e
r,
me
t
h
o
d
o
l
o
g
y
l
i
m
i
t
at
i
o
n
s
i
n
cl
u
d
e
d
e
p
e
n
d
e
n
cy
o
n
s
t
u
d
y
q
u
al
i
t
y
an
d
e
x
c
l
u
s
i
o
n
o
f
g
r
ey
l
i
t
e
rat
u
r
e,
c
o
n
t
e
x
t
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
.
T
h
e
r
ev
i
ew
c
o
n
c
l
u
d
e
s
b
y
r
ec
o
mmen
d
i
n
g
ad
v
an
ced
s
o
l
u
t
i
o
n
s
s
u
ch
as
s
e
rv
e
r
l
e
s
s
c
o
m
p
u
t
i
n
g
,
l
i
q
u
i
d
c
o
o
l
i
n
g
,
c
o
n
t
ai
n
e
r
i
zat
i
o
n
,
s
o
ft
w
ar
e
-
d
e
fi
n
e
d
p
o
w
e
r
,
q
u
an
t
u
m
c
o
m
p
u
t
i
n
g
,
an
d
b
l
o
c
k
ch
ai
n
t
o
d
ri
v
e
fu
t
u
re
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
zat
i
o
n
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
C
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
De
e
p
r
e
i
nf
o
r
c
e
m
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
E
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
M
o
bi
l
e
e
dge
c
o
m
put
i
n
g
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
:
T
s
hi
a
m
o
S
i
gwe
l
e
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
i
n
g
a
n
d
I
nf
o
r
m
a
t
i
c
s
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
B
ot
s
wa
n
a
I
n
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
U
ni
ve
r
s
i
t
y
o
f
S
c
i
e
nc
e
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
P
a
l
a
p
y
e
,
B
o
t
s
wa
n
a
E
m
a
i
l
:
s
i
gwe
l
e
t
@bi
u
s
t
.
a
c
.
b
w
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
M
o
bi
l
e
c
o
m
put
i
n
g
b
a
c
kgr
o
un
d
b
a
s
i
c
s
i
nv
o
l
ve
a
c
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
por
t
a
bl
e
de
vi
c
e
s
l
i
ke
l
a
pto
ps
,
t
a
bl
e
t
s
,
a
n
d
s
m
a
r
t
ph
o
n
e
s
.
As
t
h
e
s
e
de
vi
c
e
us
a
ge
s
i
n
c
r
e
a
s
e
,
t
h
e
i
r
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
l
s
o
i
n
c
r
e
a
s
e
s
,
i
m
p
a
c
t
i
n
g
us
e
r
e
x
pe
r
i
e
nc
e
a
n
d
t
h
e
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
[
1]
,
[
2]
.
C
ur
r
e
n
t
l
y
,
t
h
e
g
l
o
b
a
l
m
o
bil
e
de
vi
c
e
m
a
r
ke
t
i
s
e
s
t
i
m
a
t
e
d
a
t
20
b
i
ll
i
o
n
a
n
d
pr
o
j
e
c
t
e
d
to
r
e
a
c
h
50
bi
ll
i
o
n
by
2030,
w
i
t
h
o
v
e
r
8
m
i
ll
i
o
n
g
l
o
b
a
l
m
o
bil
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
.
M
o
bi
l
e
de
vi
c
e
s
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
3
-
4%
o
f
tot
a
l
e
l
e
c
t
r
i
c
i
t
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
,
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pa
c
t
i
n
g
g
l
o
b
a
l
c
a
r
b
o
n
e
mi
s
s
i
o
ns
[
3]
,
[
4]
.
T
h
e
c
ur
r
e
n
t
f
r
a
m
e
wo
r
k
s
s
u
f
f
e
r
ga
ps
s
uc
h
a
s
hi
g
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
d
e
m
a
n
ds
,
l
a
c
k
o
f
de
l
a
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
s
,
hi
g
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
s
,
a
n
d
i
n
s
u
f
f
i
c
i
e
n
t
c
o
n
t
i
n
uo
us
s
t
a
te
s
pa
c
e
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
S
i
n
g
l
e
-
us
e
r
s
c
e
na
r
i
o
s
,
a
b
s
e
n
c
e
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g,
pr
i
v
a
c
y
c
o
n
c
e
r
ns
,
a
n
d
l
i
mi
t
e
d
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
o
f
a
l
t
e
r
n
a
t
i
v
e
m
e
t
h
o
ds
a
r
e
a
m
o
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
ks
ga
ps
.
A
dd
i
t
i
o
na
l
ly
,
i
n
c
r
e
a
s
e
d
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
i
n
e
dge
s
e
r
v
e
r
s
a
n
d
a
l
a
c
k
o
f
c
o
n
s
i
d
e
r
a
t
i
o
n
f
o
r
c
u
tt
i
n
g
-
e
dge
t
e
c
hn
o
l
o
gi
e
s
l
i
ke
qua
n
t
u
m
c
o
m
put
i
n
g
r
e
m
a
i
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
c
h
a
l
l
e
nge
s
.
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
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
465
-
476
466
T
a
bl
e
1
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
o
v
e
r
vi
e
w
o
f
s
o
m
e
o
f
t
h
e
pr
e
vi
o
us
ly
pu
bl
i
s
he
d
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
s
o
n
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
(
M
L
)
-
b
a
s
e
d
m
o
bi
l
e
e
dge
c
o
m
put
i
n
g
(
M
E
C
)
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
e
s
c
o
m
pa
r
a
bl
e
to
o
ur
pr
o
p
o
s
e
d
r
e
vi
e
w.
T
h
e
li
mi
t
a
t
i
o
ns
o
f
t
h
e
s
e
li
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
ws
i
nc
l
ude
a
l
a
c
k
o
f
i
n
-
de
pt
h
ga
p
a
na
l
y
s
i
s
o
f
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
M
E
C
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
w
i
t
h
l
im
i
t
e
d
o
r
n
o
c
om
pa
r
i
s
o
n
i
n
t
e
r
m
s
o
f
m
o
de
l
s
a
do
pt
e
d
,
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
o
r
p
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
i
de
n
t
i
f
i
e
d
ga
p
s
,
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
too
l
s
,
a
n
d
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
r
e
l
a
t
e
d
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
ws
l
a
c
k
t
h
e
de
duc
t
i
o
n
o
f
t
r
e
n
ds
,
pa
tt
e
r
n
s
,
a
n
d
i
ns
i
g
h
t
s
f
r
o
m
t
h
e
r
e
vi
e
we
d
li
t
e
r
a
t
ur
e
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
ws
do
n
o
t
r
e
vi
e
w
a
n
d
m
a
k
e
a
c
om
pa
r
i
s
o
n
o
f
o
t
h
e
r
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
a
r
t
i
c
l
e
s
b
ut
c
o
m
pa
r
e
o
nly
s
im
il
a
r
f
r
a
m
e
wo
r
ks
o
n
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
i
ll
s
t
h
e
s
e
ga
ps
by
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
l
ly
a
n
a
ly
z
i
ng
M
L
t
e
c
h
ni
que
s
,
da
t
a
s
e
t
s
,
a
n
d
too
l
s
f
o
r
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
,
o
f
f
e
r
i
n
g
n
e
w
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
to
t
r
e
n
ds
a
n
d
pr
o
vi
d
i
ng
gu
i
d
a
n
c
e
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
a
bl
e
1.
L
i
t
e
r
a
t
u
r
e
r
e
vi
e
ws
o
n
M
L
-
b
a
s
e
d
M
E
C
e
ne
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
ks
Au
th
o
r
/Y
e
a
r
O
bj
e
c
ti
v
e
M
o
de
ls
D
a
ta
s
e
t
s
o
ur
c
e
C
o
nt
r
ib
ut
i
o
ns
L
im
it
a
ti
o
ns
a
nd
ga
ps
G
r
z
e
s
ik
a
nd
M
r
oz
e
k
[
5]
(
2024)
R
e
vi
e
w
o
n
c
o
mbi
ni
ng M
L
w
it
h M
E
C
f
o
r
la
te
nc
y
r
e
duc
t
i
o
n
a
nd e
ne
r
g
y
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
T
e
ns
o
r
F
l
o
w
l
it
e
,
P
y
T
or
c
h
m
o
bi
l
e
I
oT
da
ta
s
e
ts
a
n
e
dg
e
c
o
mput
in
g
pl
a
tf
or
m da
ta
R
e
duc
e
d da
ta
tr
a
ns
mi
s
s
io
n,
im
pr
ov
e
d
s
c
a
la
bi
li
t
y
, a
nd
la
te
nc
y
L
im
it
e
d c
ompa
r
a
ti
v
e
a
na
l
y
s
is
;
no
c
o
mpa
r
is
o
n
w
it
h o
th
e
r
l
it
e
r
a
tu
r
e
r
e
v
i
e
w
s
A
s
gha
r
i
a
nd
S
o
h
r
a
bi
[
6]
(
2024)
C
o
mpr
e
h
e
ns
iv
e
s
ur
ve
y
o
n s
e
r
ve
r
pl
a
c
e
m
e
nt
i
n M
E
C
,
f
o
g a
nd
c
l
o
udl
e
t
pa
r
a
di
gms
H
e
ur
is
ti
c
a
nd
M
L
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n,
e
vo
lu
ti
o
na
r
y
te
c
hni
que
s
C
lo
ud
s
im
ul
a
ti
o
n
da
ta
s
e
ts
f
o
r
s
e
r
v
e
r
pl
a
c
e
m
e
nt
D
e
ta
il
e
d
r
e
v
ie
w
of
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
me
th
o
ds
f
o
r
e
f
f
ic
ie
nt
s
e
r
v
e
r
pl
a
c
e
m
e
nt
a
nd e
ne
r
g
y
-
s
a
v
in
g
s
tr
a
te
gi
e
s
L
im
it
e
d c
ompa
r
is
o
n
of
pe
r
f
or
ma
nc
e
a
nd m
o
d
e
ls
li
mi
te
d d
e
du
c
ti
o
n
of
tr
e
nds
, pa
tt
e
r
ns
, a
nd
in
s
ig
ht
s
Z
he
n
e
t
al
.
[
7]
(
2024)
P
r
o
p
o
s
a
l
f
or
a
n a
ir
-
gr
o
und
c
o
ll
a
b
o
r
a
ti
ve
M
E
C
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
f
o
r
5G
/6
G
R
e
in
f
o
r
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
(
R
L
)
,
UAV
-
e
na
bl
e
d
M
L
m
o
d
e
ls
5G
& 6
G
de
pl
oy
m
e
nt
da
ta
;
e
dge
s
im
ul
a
ti
o
ns
E
f
f
i
c
a
c
y
of
a
ir
-
gr
o
und in
te
g
r
a
ti
o
n
in
me
e
ti
ng
c
o
mput
a
ti
o
na
l
a
nd
c
o
nn
e
c
ti
vi
t
y
de
ma
nds
L
a
c
k
of
i
n
-
de
p
th
ga
p
a
na
l
y
s
is
, I
na
de
qua
te
mo
d
e
l
c
o
mpa
r
is
o
n, a
nd
L
im
it
e
d ga
p a
na
l
y
s
is
A
ls
a
di
e
e
t
al
.
[
8]
(
2024)
R
e
vi
e
w
of
A
I
te
c
hni
que
s
f
or
r
e
s
o
ur
c
e
ma
na
ge
me
nt
i
n
f
og
c
o
mput
in
g
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng,
R
e
in
f
o
r
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
(
R
L
)
,
M
e
ta
-
H
e
ur
is
ti
c
s
F
o
g
c
o
mput
in
g
da
ta
s
e
ts
;
s
im
ul
a
ti
o
n da
ta
E
x
p
l
o
r
e
s
D
L
a
nd
R
L
'
s
p
o
t
e
nt
ia
l
f
o
r
e
n
e
r
g
y
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
a
nd l
o
a
d ba
la
nc
in
g
in
a
f
o
g
I
nc
o
mpl
e
t
e
c
o
mpa
r
a
ti
ve
a
na
l
y
s
is
, l
im
it
e
d ga
p
a
na
l
y
s
is
, a
nd no
li
te
r
a
tu
r
e
r
e
v
ie
w
be
n
c
hma
r
ki
ng
C
ho
udhur
y
e
t
al
.
[
9]
(
2024)
S
ur
v
e
y
o
n M
L
-
ba
s
e
d c
o
mput
a
ti
o
n
of
f
l
o
a
di
ng i
n M
E
C
:
la
te
nc
y
s
e
ns
it
i
v
e
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
DNN
r
e
in
f
or
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng,
s
upe
r
v
is
e
d
le
a
r
ni
ng
I
oT
da
ta
s
e
ts
,
mo
bi
l
e
e
dg
e
c
o
mput
in
g
s
im
ul
a
ti
o
n
da
ta
s
e
ts
O
pt
im
iz
e
d
c
o
mput
a
ti
o
n
of
f
l
o
a
di
ng a
nd
r
e
du
c
e
d e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
L
a
c
ks
de
ta
il
e
d
pe
r
f
or
ma
nc
e
b
e
n
c
hma
r
ks
a
c
r
o
s
s
M
L
m
o
d
e
ls
. N
o
c
o
mpa
r
is
o
n w
it
h
o
th
e
r
li
te
r
a
tu
r
e
r
e
vi
e
w
s
P
r
opos
e
d
(
T
hi
s
R
e
v
ie
w
)
C
om
pr
e
he
n
s
iv
e
,
c
om
par
at
iv
e
,
qual
it
at
iv
e
,
Sy
s
te
m
at
ic
, &
gr
aphi
c
al
anal
y
ti
c
al
r
e
v
ie
w
of
ML
-
bas
e
d M
E
C
F
r
am
e
w
or
k
s
D
R
L
, D
N
N
,
R
andom
F
or
e
s
t,
R
e
c
ur
r
e
nt
N
e
ur
al
N
e
tw
or
k
s
A
udi
os
e
t
H
um
an A
ge
nt
s
V
e
hi
c
le
dat
as
e
ts
in
s
ta
nc
e
s
C
om
par
at
iv
e
&
Q
ual
it
at
iv
e
A
nal
y
s
is
of
k
e
y
t
r
e
nd
s
, gaps
,
to
ol
s
, m
e
tr
ic
s
,
gui
danc
e
E
x
c
lu
de
non
-
E
ngl
is
h
s
tu
di
e
s
,
f
oc
us
on
s
tr
uc
tu
r
e
d dat
a, and
ov
e
r
lo
ok
v
al
uabl
e
uns
tr
uc
tu
r
e
d s
our
c
e
s
W
i
t
h
t
h
e
e
xi
s
t
e
n
c
e
o
f
un
s
o
l
v
e
d
i
s
s
ue
s
i
n
pr
e
vi
o
us
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
s
,
t
h
e
r
e
i
s
a
n
e
e
d
f
o
r
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
,
c
o
m
pa
r
a
t
i
ve
,
a
n
d
a
na
l
y
t
i
c
a
l
r
e
view
o
f
M
L
-
ba
s
e
d
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
ks
.
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
w
i
ll
a
im
t
o
a
ddr
e
s
s
t
h
e
s
h
o
r
t
c
o
m
i
ngs
o
f
e
a
r
l
i
e
r
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
s
by
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
w
i
t
h
c
r
i
t
i
c
a
l
a
n
a
ly
s
i
s
,
d
i
s
c
us
s
i
o
ns
,
c
o
m
pa
r
i
s
o
ns
,
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
t
i
o
n
s
,
t
h
e
n
de
duc
i
n
g
t
r
e
n
ds
,
pa
tt
e
r
n
s
,
a
n
d
i
ns
i
g
h
t
s
,
a
n
d
gr
a
p
hi
c
a
ll
y
s
u
mm
a
r
i
z
i
ng
t
h
e
ke
y
f
i
nd
i
ng
s
to
ge
t
h
e
r
w
i
t
h
f
i
nd
i
ng
r
a
m
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
a
n
d
s
t
a
t
i
n
g
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h'
s
h
a
n
d
i
ne
s
s
i
n
t
h
e
f
ut
ur
e
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
a
s
t
h
e
pa
pe
r
f
o
c
us
e
s
o
n
M
L
t
e
c
h
ni
que
s
,
c
o
m
pa
r
a
t
i
ve
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
,
ga
ps
,
o
b
j
e
c
t
i
v
e
s
,
too
l
s
,
da
t
a
s
e
t
s
,
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
,
a
nd
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
v
a
r
i
o
us
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
i
n
t
a
b
u
l
a
r
f
o
r
m
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
a
r
t
i
c
l
e
o
f
f
e
r
s
s
o
m
e
po
t
e
n
t
i
a
l
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
in
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
I
HD
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
B
e
l
o
w
a
r
e
t
h
e
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
k:
1.
C
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
M
L
m
o
de
l
s
-
T
hi
s
r
e
vi
e
w
t
h
o
r
o
ughl
y
c
o
m
pa
r
e
s
po
pul
a
r
M
L
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
de
e
p
r
e
i
n
f
o
r
c
e
m
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng,
r
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
,
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
,
a
s
s
e
s
s
i
ng
t
h
e
i
r
s
t
r
e
n
gt
h
s
,
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
,
a
n
d
gu
i
d
i
ng
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
i
n
s
e
l
e
c
t
i
n
g
s
u
i
t
a
bl
e
m
o
de
l
s
f
o
r
M
E
C
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
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
M
ac
hine
lear
ning
c
e
nter
e
d
e
ne
r
gy
opti
miz
ati
on
in
mobile
e
dge
…
(
C
handapi
w
a
M
ok
ge
thi
)
467
2.
Qua
l
i
t
a
t
i
v
e
a
na
ly
s
i
s
o
f
ke
y
t
r
e
n
ds
a
n
d
ga
ps
-
T
h
e
r
e
vi
e
w
i
d
e
n
t
i
f
i
e
s
r
e
c
ur
r
i
n
g
ga
ps
f
r
o
m
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
l
i
ke
hi
g
h
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
,
l
a
c
k
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
ni
ng,
p
oo
r
m
e
t
r
i
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
(
a
c
c
ur
a
c
y
,
de
l
a
y
)
,
hi
g
h
c
o
s
t
a
n
d
pr
i
v
a
c
y
i
s
s
ue
s
.
3.
I
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
m
o
s
t
a
do
p
t
e
d
too
l
s
a
n
d
m
e
tr
i
c
s
-
T
h
i
s
r
e
vi
e
w
e
x
t
r
a
c
t
s
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
too
l
s
(
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w,
K
e
r
a
s
,
M
a
t
l
a
b
)
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
(
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
a
c
c
ur
a
c
y
,
de
l
a
y
)
,
o
f
f
e
r
i
n
g
gu
i
da
n
c
e
o
n
w
hi
c
h
to
a
d
o
p
t
by
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
o
n
M
E
C
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
4.
Gu
i
da
n
c
e
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
-
T
h
e
r
e
v
i
e
w
s
ugge
s
t
s
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
e
x
p
l
a
i
na
b
l
e
A
I
t
e
c
hni
que
s
f
o
r
t
r
a
n
s
pa
r
e
n
c
y
a
n
d
f
e
d
e
r
a
t
e
d
l
e
a
r
ni
ng
f
o
r
da
t
a
pr
i
va
c
y
,
e
nh
a
n
c
i
ng
m
o
de
l
r
e
l
i
a
b
i
li
t
y
,
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
l
i
t
y
,
a
n
d
e
t
hi
c
a
l
a
pp
li
c
a
bil
i
t
y
,
t
h
e
r
e
by
a
d
v
a
nc
i
ng
t
h
e
c
l
i
n
i
c
a
l
r
e
l
e
va
n
c
e
o
f
M
L
m
o
de
l
s
i
n
I
HD
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
h
e
s
t
r
uc
t
u
r
e
o
f
t
hi
s
a
r
t
i
c
l
e
i
s
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
S
e
c
t
i
o
n
1
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
I
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
w
hi
c
h
e
n
t
a
i
l
s
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
ga
p
a
n
d
c
o
n
tr
i
b
ut
i
o
ns
.
S
e
c
t
i
o
n
2
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
r
e
vi
e
w
r
e
s
e
a
r
c
h
a
ppr
o
a
c
h
,
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
li
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
(
S
L
R
)
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
a
n
d
r
e
l
a
t
e
d
wo
r
ks
o
n
t
h
e
l
a
t
e
s
t
M
L
-
b
a
s
e
d
e
ne
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
t
e
c
hni
que
s
i
n
M
E
C
.
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
i
o
n
s
o
f
t
h
e
r
e
vi
e
we
d
f
r
a
m
e
wo
r
ks
.
S
e
c
t
i
o
n
4
o
f
f
e
r
s
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
s
dr
a
w
n
f
r
o
m
t
h
e
s
t
ud
y
.
2.
M
E
T
HO
D
2.
1
.
L
it
e
r
at
u
r
e
r
e
view
m
e
t
h
od
ol
ogy
ap
p
r
oac
h
T
hi
s
r
e
v
i
e
w
a
d
o
p
t
s
a
S
L
R
m
e
t
h
o
d
o
l
ogy
a
d
o
p
t
e
d
i
n
[
10
]
to
e
n
s
ur
e
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
v
e
,
un
bi
a
s
e
d
a
n
a
l
y
s
i
s
o
f
e
xi
s
t
i
n
g
M
L
f
r
a
m
e
wo
r
ks
a
ppl
i
e
d
to
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
i
n
c
o
r
p
o
r
a
t
e
s
b
ot
h
e
s
t
a
b
l
i
s
h
e
d
r
e
vi
e
w
pr
a
c
t
i
c
e
s
a
n
d
r
e
c
e
n
t
a
dv
a
n
c
e
m
e
n
t
s
i
n
M
L
r
e
s
e
a
r
c
h
to
a
dd
r
e
s
s
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
que
s
ti
o
n
s
a
n
d
ga
ps
i
de
n
t
i
f
i
e
d
i
n
t
h
e
I
n
tr
o
duc
t
i
o
n
s
e
c
t
i
o
n
,
gui
d
i
ng
t
h
e
r
e
a
de
r
l
o
gi
c
a
l
l
y
i
n
t
o
t
h
e
R
e
s
ul
t
s
s
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
S
L
R
’
s
P
R
I
S
M
A
(
P
r
e
f
e
r
r
e
d
R
e
p
or
t
i
n
g
I
t
e
m
s
f
o
r
S
y
s
t
e
m
a
t
i
c
R
e
vi
e
ws
a
n
d
M
e
t
a
-
A
n
a
l
y
s
e
s
)
a
ppr
oa
c
h
,
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
1
,
w
a
s
c
h
o
s
e
n
due
to
i
t
s
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
,
r
e
pl
i
c
a
bl
e
n
a
t
ur
e
,
a
l
l
o
w
i
n
g
f
o
r
a
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
a
c
r
o
s
s
m
u
l
t
i
p
l
e
s
t
udi
e
s
a
n
d
e
n
a
bl
i
n
g
a
c
l
e
a
r
s
y
n
t
h
e
s
i
s
o
f
tr
e
n
ds
,
i
n
s
i
g
h
t
s
,
a
n
d
pa
tt
e
r
n
s
i
n
M
L
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
.
P
R
I
S
M
A
e
n
s
ur
e
s
tr
a
n
s
pa
r
e
n
c
y
,
r
e
p
r
o
d
uc
i
bi
li
t
y
,
a
n
d
r
i
gor
o
u
s
r
e
p
or
t
i
n
g
o
f
f
i
n
d
i
n
gs
.
T
h
e
i
n
c
l
us
i
o
n
o
f
v
i
s
ua
l
s
u
m
m
a
r
i
e
s
l
i
ke
p
i
e
c
h
a
r
t
s
s
u
pp
or
t
s
t
h
i
s
j
us
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
,
o
f
f
e
r
i
n
g
a
c
l
e
a
r
a
n
d
e
vi
de
n
c
e
-
b
a
s
e
d
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
un
de
r
s
t
a
n
di
n
g
M
L
’
s
poten
t
i
a
l
i
n
M
E
C
op
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
a
n
d
gui
d
i
n
g
f
u
t
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
h
i
s
do
m
a
i
n
.
F
i
gur
e
1
i
l
l
us
t
r
a
t
e
s
t
h
e
P
R
I
S
M
A
f
l
o
w
di
a
gr
a
m
f
o
r
t
h
e
S
L
R
o
n
M
L
-
b
a
s
e
d
M
E
C
e
n
e
r
gy
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
v
i
e
w
f
o
l
l
o
we
d
a
s
tr
uc
tur
e
d
m
e
t
h
od
o
l
o
gy
,
i
d
e
n
t
i
f
yi
n
g
1,
490
a
r
t
i
c
l
e
s
publ
i
s
h
e
d
f
o
r
t
h
e
pa
s
t
5
y
e
a
r
s
f
r
o
m
r
e
pu
tabl
e
da
t
a
b
a
s
e
s
s
uc
h
a
s
I
E
E
E
Xpl
o
r
e
,
S
c
i
e
n
c
e
Di
r
e
c
t
,
S
p
r
i
n
ge
r
L
i
n
k,
a
n
d
ot
h
e
r
s
.
K
e
y
wo
r
ds
l
i
ke
"
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g,
"
"
e
n
e
r
gy
op
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
"
a
n
d
"
m
o
bi
l
e
e
dge
c
o
m
pu
t
i
n
g"
we
r
e
us
e
d
to
r
e
f
i
n
e
t
h
e
s
e
a
r
c
h
.
A
f
t
e
r
a
ppl
yi
n
g
i
n
c
l
us
i
o
n
a
n
d
e
x
c
l
us
i
o
n
c
r
i
t
e
r
i
a
,
2
3
0
a
r
t
i
c
l
e
s
we
r
e
s
h
o
r
t
l
i
s
t
e
d
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
I
ni
t
i
a
l
s
c
r
e
e
ni
n
g
e
x
c
l
ude
d
1,
2
60
a
r
t
i
c
l
e
s
due
to
i
r
r
e
l
e
v
a
n
c
e
to
M
L
or
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
A
de
tai
l
e
d
r
e
vi
e
w
f
ur
t
h
e
r
e
x
c
l
ude
d
207
a
r
t
i
c
l
e
s
f
o
r
r
e
a
s
o
n
s
s
uc
h
a
s
l
a
c
k
o
f
c
l
e
a
r
m
e
t
h
od
ol
o
g
i
e
s
or
a
b
s
e
n
c
e
o
f
pe
r
f
or
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
.
Da
ta
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
f
o
l
l
o
we
d,
ga
t
h
e
r
i
n
g
e
s
s
e
n
t
i
a
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
n
a
u
th
o
r
s
,
pub
l
i
c
a
t
i
o
n
y
e
a
r
,
M
L
m
o
de
l
s
,
r
e
s
e
a
r
c
h
o
b
j
e
c
t
i
v
e
s
,
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
,
da
t
a
s
e
t
s
,
a
n
d
too
l
s
,
wh
i
c
h
r
e
duc
e
d
t
h
e
a
r
t
i
c
l
e
s
f
ur
t
h
e
r
to
23
f
i
n
a
ll
y
a
r
t
i
c
l
e
s
i
n
c
l
ude
d
a
t
t
h
e
e
n
d.
T
h
e
s
e
we
r
e
a
n
a
l
y
z
e
d
to
e
x
t
r
a
c
t
ke
y
i
n
s
i
g
h
t
s
,
tr
e
n
ds
,
a
n
d
ga
ps
i
n
M
L
t
e
c
h
ni
que
s
f
or
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
p
r
o
v
i
d
i
n
g
a
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
u
n
de
r
s
t
a
n
di
n
g
o
f
t
h
e
f
i
e
l
d
a
n
d
di
r
e
c
t
i
o
n
s
f
o
r
f
utur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
hi
s
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
m
e
t
h
od
o
l
o
gy
e
n
s
ur
e
d
c
l
a
r
i
t
y
a
nd
r
e
p
r
o
duc
i
bi
li
t
y
,
o
f
f
e
r
i
n
g
a
we
l
l
-
de
f
i
n
e
d
f
r
a
m
e
wor
k
f
o
r
a
dv
a
n
c
i
n
g
f
ut
u
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
M
L
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
f
o
r
M
E
C
e
n
e
r
gy
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
S
L
R
P
R
I
S
M
A
f
l
o
w
d
i
a
gr
a
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
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
465
-
476
468
2.
1.
1.
L
im
it
at
ion
s
of
t
h
e
l
it
e
r
at
u
r
e
r
e
view
m
e
t
h
o
d
ol
ogy
ap
p
r
oac
h
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
d
l
i
mi
t
a
t
i
o
ns
t
y
p
i
c
a
ll
y
i
nc
l
u
de
s
t
udy
qua
l
i
t
y
,
i
n
c
o
m
p
l
e
t
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
c
o
v
e
r
a
ge
,
c
o
n
t
e
x
t
ua
l
va
r
i
a
t
i
o
n
,
a
n
d
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
pp
li
c
a
bil
i
t
y
.
W
hil
e
t
h
e
P
R
I
S
M
A
-
gu
i
de
d
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
pr
o
vi
de
s
a
t
r
a
n
s
pa
r
e
n
t
a
n
a
l
y
t
i
c
f
r
a
m
e
wo
r
k,
i
t
s
c
on
c
l
u
s
i
o
ns
de
pe
n
d
he
a
vil
y
o
n
t
h
e
i
n
t
e
gr
i
t
y
a
n
d
de
p
t
h
o
f
t
h
e
s
t
udi
e
s
t
h
a
t
a
r
e
publ
i
s
he
d.
I
n
dus
t
r
y
r
e
po
r
t
s
or
gr
e
y
li
t
e
r
a
t
ur
e
t
h
a
t
r
e
m
a
i
n
u
ni
nde
x
e
d
i
n
t
h
e
c
h
o
s
e
n
d
a
t
a
b
a
s
e
s
a
r
e
t
h
us
a
t
r
i
s
k
o
f
be
i
ng
o
v
e
r
l
o
o
ke
d.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
r
e
s
u
l
t
s
o
r
i
g
i
na
t
i
n
g
f
r
o
m
c
o
n
t
r
o
l
l
e
d
a
c
a
de
mi
c
s
e
t
t
i
n
gs
m
a
y
ge
n
e
r
a
li
z
e
po
or
l
y
t
o
t
h
e
w
i
de
r
a
n
ge
o
f
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
m
o
bil
e
-
e
dge
-
c
o
m
put
i
n
g
c
o
n
t
e
x
t
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
w
h
e
n
da
t
a
f
i
de
li
t
y
,
ne
t
wor
k
i
nf
r
a
s
t
r
uc
t
ur
e
,
a
n
d
de
p
l
o
y
m
e
n
t
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
v
a
r
y
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
,
a
ny
a
tt
e
m
pt
to
t
r
a
n
s
l
a
t
e
t
h
e
s
e
fi
nd
i
n
g
s
i
n
t
o
M
E
C
e
n
e
r
g
y
-
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
pr
a
c
t
i
c
e
wa
r
r
a
n
t
s
a
ddi
t
i
o
n
a
l
e
m
p
i
r
i
c
a
l
t
e
s
t
i
n
g
to
e
n
s
ur
e
r
e
l
e
va
n
c
e
a
n
d
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
.
2.
2
.
M
ac
h
in
e
l
e
ar
n
in
g
b
as
e
d
m
ob
il
e
e
d
ge
c
om
p
u
t
in
g
e
n
e
r
gy
op
t
im
iz
at
ion
ap
p
r
oac
h
e
s
T
a
bl
e
2
pr
o
vi
de
s
a
s
t
r
uc
t
ur
e
d
s
u
m
m
a
r
y
o
f
10
s
e
l
e
c
t
e
d
a
r
t
i
c
l
e
s
f
r
o
m
t
h
e
f
i
na
l
po
o
l
o
f
23,
s
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
f
o
c
us
i
ng
o
n
M
L
-
b
a
s
e
d
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
i
n
M
E
C
.
K
e
y
de
t
a
i
l
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
a
ut
h
o
r
n
a
m
e
s
,
publi
c
a
ti
o
n
y
e
a
r
,
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
,
M
L
m
o
de
l
s
,
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
da
t
a
s
e
t
s
,
too
l
s
,
a
n
d
i
de
n
t
i
f
i
e
d
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
,
a
r
e
or
ga
ni
z
e
d
i
n
a
t
a
b
u
l
a
r
f
o
r
m
a
t
to
e
n
a
bl
e
de
t
a
i
l
e
d
a
n
a
ly
s
i
s
.
T
h
e
s
e
l
e
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
f
o
l
l
o
we
d
t
h
e
P
R
I
S
M
A
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
y
,
e
ns
ur
i
n
g
t
h
e
i
nc
l
us
i
o
n
o
f
hi
g
h
-
qua
l
i
t
y
s
t
ud
i
e
s
r
e
l
e
v
a
n
t
to
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
n
M
E
C
t
h
r
o
u
gh
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
.
T
hi
s
t
a
bl
e
i
s
a
n
a
ly
s
e
d
i
n
de
t
a
i
l
i
n
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
d
i
s
c
us
s
i
o
n
s
s
e
c
t
i
o
n
.
T
a
bl
e
2.
R
e
l
a
t
e
d
wor
ks
o
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
b
a
s
e
d
o
n
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
m
o
bi
l
e
e
dg
e
c
o
m
put
i
n
g
A
ut
ho
r
s
a
nd
Y
e
a
r
M
L
m
o
d
e
l
R
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
ti
ve
E
v
a
lu
a
ti
o
n
me
tr
i
c
s
/p
e
r
f
or
ma
nc
e
M
o
de
l
l
im
it
a
ti
o
ns
D
a
ta
s
e
ts
a
nd t
o
o
ls
1
M
a
lt
a
e
t
al
.
(
2023)
[
11]
R
e
in
f
o
r
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
S
le
e
p m
o
d
e
t
e
c
hni
qu
e
to
m
o
ni
t
or
t
r
a
f
f
ic
a
t
th
e
ba
s
e
s
ta
ti
o
n
E
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
(
80%
)
,
d
e
la
y
(
46%
)
P
oor
h
y
pe
r
pa
r
a
me
t
e
r
tu
ni
ng, poor
me
tr
i
c
pe
r
f
or
ma
nc
e
D
a
ta
s
e
t:
n
o
t
s
pe
c
i
f
ie
d, M
L
t
oo
l:
P
y
th
o
n 3.6
2
K
a
t
oc
h
e
t
al
.
(
2023)
[
12]
D
e
e
p
r
e
in
f
or
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
A
po
li
c
y
gr
a
di
e
nt
me
th
o
d
f
or
i
mpr
ov
in
g
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
P
o
w
e
r
c
o
ns
umpt
i
o
n
(
44%
)
,
e
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n (
61%
)
O
nl
y
s
upp
o
r
ts
s
in
gl
e
o
bj
e
c
t
tr
a
c
ki
ng, high
c
o
s
t
D
a
ta
s
e
t:
T
B
-
100,
L
a
S
O
T
, M
L
t
oo
l:
t
e
ns
or
f
l
o
w
3
S
pe
c
kha
r
d
e
t
al
.
(
2023)
[
13]
R
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
mo
d
e
l
M
ul
ti
-
o
bj
e
c
ti
ve
n
e
ur
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
tu
r
e
s
e
a
r
c
h t
o
e
nha
nc
e
a
c
c
u
r
a
c
y
a
nd
e
n
e
r
g
y
us
a
ge
E
ne
r
g
y
u
s
a
ge
(
8%
)
,
a
c
c
u
r
a
c
y
(
0.94
%
)
,
m
e
m
o
r
y
us
a
ge
(
0.03%
)
S
e
a
r
c
h
c
o
mput
a
ti
o
na
l
bur
de
n, hi
gh
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n, p
oo
r
me
tr
i
c
p
e
r
f
or
ma
n
c
e
D
a
ta
s
e
t:
A
udi
o
S
e
t
da
ta
s
e
t
M
L
t
oo
l:
t
e
ns
o
r
f
l
o
w
4
G
u
o
e
t
al
.
(
2023)
[
14]
D
e
e
p
r
e
in
f
or
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
P
r
e
di
c
t
th
e
c
ur
r
e
nt
pr
oc
e
s
s
o
r
us
a
ge
t
o
pr
e
ve
nt
d
e
gr
a
da
ti
o
n
E
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
(
8%
)
H
ig
h
c
o
mput
a
ti
o
n
h
ig
h
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
io
n
A
udi
o
S
e
t
da
ta
s
e
t
M
L
t
oo
l:
P
y
t
o
r
c
h
a
nd G
y
m
5
T
a
n
e
t
al
.
(
2023)
[
1
5]
D
e
e
p
r
e
in
f
or
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
O
pt
im
iz
e
t
h
e
M
E
C
s
y
s
te
m'
s
e
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n w
hi
l
e
me
e
ti
ng a
Q
oS
D
e
la
y
(
26%
)
,
E
ne
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
(
30%
)
,
T
a
s
k
c
o
mpl
e
ti
o
n r
a
t
e
(
30%
)
D
oe
s
no
t
t
e
s
t
th
e
a
c
c
u
r
a
c
y
, ha
s
hi
gh
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
io
n,
a
nd i
s
hi
gh c
o
s
t
D
a
ta
s
e
t:
50 us
e
r
s
a
nd 5 s
e
r
ve
r
s
M
L
T
ool
:
P
y
t
o
r
c
h
6
X
ia
o
e
t
al
.
(
2023)
[
1
6]
R
e
in
f
o
r
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
(
R
L
)
T
o
o
p
ti
mi
z
e
th
e
pa
r
ti
ti
o
n p
o
in
t
b
e
twe
e
n
th
e
d
e
e
p l
e
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
a
nd t
h
e
e
dg
e
s
e
r
v
e
r
I
n
f
e
r
e
n
c
e
L
a
t
e
n
c
y
(
44.5%
)
, E
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
(
41.8%
)
,
u
ti
li
t
y
(
35.0%
)
I
nc
r
e
a
s
e
d
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
umpt
i
o
n
of
e
dge
s
e
r
v
e
r
s
. H
ig
h
c
o
s
t
a
nd
pr
iv
a
c
y
i
s
s
ue
s
D
a
ta
s
e
t:
10
mo
bi
l
e
ph
o
n
e
s
a
nd 3 s
e
r
ve
r
s
, M
L
t
oo
l:
A
le
x
N
e
t/
V
G
G
N
e
t
7
Nd
uw
y
e
z
u
e
t
al
.
(
2020)
[
1
7]
R
a
ndo
m
f
o
r
e
s
t
mo
d
e
l
T
o
e
nha
n
c
e
a
c
c
ur
a
c
y
,
me
m
o
r
y
a
nd
e
n
e
r
g
y
us
a
ge
A
c
c
u
r
a
c
y
(
94%
)
,
co
mput
a
ti
o
n (
3.6
%
)
,
e
n
e
r
g
y
us
a
ge
(
25
%
)
C
o
mput
a
ti
o
na
l
bur
d
e
n:
a
c
c
u
r
a
c
y
i
s
l
o
w
. P
oo
r
e
n
e
r
g
y
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
D
a
ta
s
e
t:
A
udi
o
S
e
t
da
ta
s
e
t,
M
L
t
oo
l:
T
e
ns
o
r
F
l
o
w
8
Z
ho
u
e
t
al
.
(
2023)
[
18]
D
e
e
p
r
e
in
f
or
c
e
m
e
nt
le
a
r
ni
ng
E
nha
nc
e
t
h
e
e
n
e
r
g
y
e
f
f
ic
i
e
n
c
y
of
c
oo
p
e
r
a
ti
ve
c
o
mpu
ti
ng
E
ne
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
(
ma
x
im
iz
e
d b
y
53.3%
)
N
e
gl
e
c
t
a
c
c
ur
a
c
y
,
P
r
i
v
a
c
y
i
s
s
ue
s
,
s
c
a
la
bi
li
t
y
is
s
ue
s
, a
nd
c
o
s
t
D
a
ta
s
e
t:
A
udi
o
S
e
t
da
ta
s
e
t,
M
L
T
ool
:
P
y
T
or
c
h
9
D
ude
ja
e
t
al
.
(
2022)
[
19]
D
e
e
p
le
a
r
ni
ng
mo
d
e
l
D
L
m
o
d
e
ls
f
or
e
f
f
e
c
ti
ve
da
ta
in
te
gr
a
ti
o
n a
nd s
t
o
r
a
g
e
in
a
w
a
r
e
h
o
us
e
A
c
c
u
r
a
c
y
(
98%
)
,
S
e
ns
it
i
v
it
y
a
na
l
y
s
is
(
95%
)
D
oe
s
no
t
p
r
e
s
e
r
ve
t
h
e
pr
iv
a
c
y
of
t
h
e
da
ta
o
r
th
e
us
e
r
s
M
R
I
i
ma
ge
s
,
o
p
e
n M
R
I
da
ta
s
e
ts
,
P
y
T
or
c
h
10
P
us
o
e
t
al
.
(
2024)
[
20]
M
a
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng ba
s
e
d
o
n
c
l
o
ud
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
M
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng ba
s
e
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
te
c
hni
que
s
f
or
c
l
o
ud
c
o
mput
in
g
A
c
c
u
r
a
c
y
(
90%
)
,
e
n
e
r
g
y
u
s
a
ge
(
13
%
)
,
u
ti
li
z
a
ti
o
n
(
4%
)
,
S
L
A
v
i
o
la
ti
o
n (
4%
)
,
P
r
i
v
a
c
y
i
s
n
o
t
a
ddr
e
s
s
e
d,
s
c
a
la
bi
li
t
y
is
no
t
a
ddr
e
s
s
e
d
C
lo
udS
im
da
ta
s
e
t.
T
ool
s
:
T
e
ns
o
r
f
l
o
w
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
M
ac
hine
lear
ning
c
e
nter
e
d
e
ne
r
gy
opti
miz
ati
on
in
mobile
e
dge
…
(
C
handapi
w
a
M
ok
ge
thi
)
469
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ONS
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
f
i
nd
i
ngs
f
r
o
m
T
a
bl
e
1,
whi
c
h
e
x
a
mi
ne
s
pr
e
vi
o
u
s
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
ws
o
n
M
L
-
b
a
s
e
d
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
T
a
bl
e
2,
whi
c
h
c
o
m
pa
r
e
s
s
pe
c
if
i
c
M
L
m
o
de
l
s
a
pp
li
e
d
to
M
E
C
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
.
T
h
e
a
na
l
y
s
i
s
d
i
s
c
us
s
e
s
r
e
c
ur
r
i
n
g
tr
e
n
ds
,
ga
ps
,
ke
y
i
ns
i
g
h
t
s
,
a
n
d
i
m
p
li
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
f
i
nd
i
n
g
s
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
gr
a
phs
a
n
d
d
i
s
c
u
s
s
e
d.
3.
1
.
T
r
e
n
d
s
an
d
in
s
igh
t
s
:
s
u
m
m
ar
y
of
f
in
d
in
gs
T
a
bl
e
1
hi
g
hli
g
h
t
s
pe
r
s
i
s
t
e
n
t
l
i
mi
t
a
t
i
o
ns
i
n
pr
i
o
r
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
s
o
n
M
L
-
b
a
s
e
d
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
i
n
c
l
ude
i
ns
u
f
f
i
c
i
e
n
t
ga
p
a
n
a
l
ys
i
s
,
a
l
a
c
k
o
f
e
m
p
h
a
s
i
s
o
n
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
too
l
s
,
a
n
d
mi
n
im
a
l
f
o
c
us
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
e
n
c
hm
a
r
ks
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
a
u
t
h
o
r
s
i
n
[
5]
f
o
c
us
e
d
o
n
c
o
m
bi
n
i
ng
M
L
a
n
d
M
E
C
f
o
r
l
a
t
e
n
c
y
r
e
duc
t
i
o
n
a
n
d
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
b
ut
d
i
d
n
o
t
c
o
m
pa
r
e
ot
h
e
r
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w
s
o
r
pr
o
vi
de
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
na
l
y
s
i
s
.
S
i
mi
l
a
r
l
y
,
a
ut
h
o
r
s
i
n
[
6]
r
e
vi
e
we
d
s
e
r
v
e
r
p
l
a
c
e
m
e
n
t
t
e
c
h
n
i
qu
e
s
us
i
n
g
M
L
b
ut
f
a
il
e
d
to
de
duc
e
tr
e
n
ds
or
p
r
o
vi
de
i
ns
i
g
h
ts
o
n
da
t
a
s
e
t
di
ve
r
s
i
t
y
o
r
m
o
de
l
a
pp
l
i
c
a
bi
li
t
y
.
A
c
r
o
s
s
t
h
e
s
e
r
e
vi
e
ws
,
t
h
e
r
e
i
s
a
l
im
i
t
e
d
e
m
p
h
a
s
i
s
o
n
i
n
t
e
gr
a
ti
ng
pr
a
c
t
i
c
a
l
s
o
l
ut
i
o
n
s
f
o
r
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
,
da
t
a
pr
i
v
a
c
y
,
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
,
ke
y
f
a
c
t
or
s
f
o
r
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
M
E
C
a
do
p
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
l
i
a
n
c
e
o
n
n
a
r
r
o
w
da
t
a
s
e
t
s
a
n
d
a
f
o
c
us
o
n
i
s
o
l
a
t
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
,
s
uc
h
a
s
l
a
t
e
n
c
y
a
n
d
e
ne
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
,
f
ur
t
h
e
r
r
e
s
t
r
i
c
t
s
t
h
e
a
bil
i
t
y
to
ge
n
e
r
a
li
z
e
f
i
nd
i
ng
s
a
c
r
o
s
s
d
i
v
e
r
s
e
M
E
C
s
c
e
na
r
i
o
s
.
T
a
bl
e
2
r
e
ve
a
l
s
s
p
e
c
i
f
i
c
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
o
f
M
L
m
o
de
l
s
f
o
r
M
E
C
e
n
e
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
de
e
p
r
e
i
nf
o
r
c
e
m
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
(
DR
L
)
e
m
e
r
ge
s
a
s
t
he
m
o
s
t
wi
d
e
l
y
a
do
pt
e
d
m
o
de
l
,
a
c
c
o
un
t
i
n
g
f
o
r
55%
o
f
t
h
e
s
t
udi
e
s
.
I
t
s
p
o
pul
a
r
i
t
y
i
s
a
t
tr
i
b
ut
e
d
to
i
t
s
c
a
pa
c
it
y
f
o
r
h
a
n
d
l
i
ng
c
o
m
p
l
e
x
,
d
y
na
m
i
c
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
a
n
d
i
t
s
a
da
pt
a
bi
li
t
y
t
o
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
c
h
a
ll
e
n
ge
s
.
R
a
n
do
m
F
o
r
e
s
t
a
n
d
De
e
p
L
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
a
r
e
us
e
d
i
n
28%
a
nd
17%
o
f
s
t
udi
e
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
i
n
a
c
hi
e
vi
ng
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
s
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
,
t
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
de
m
a
n
ds
a
n
d
"
bl
a
c
k
b
o
x
"
n
a
t
ur
e
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
hi
nd
e
r
t
h
e
i
r
b
r
o
a
de
r
a
do
p
t
i
o
n
i
n
M
E
C
s
y
s
t
e
m
s
.
T
h
e
do
m
i
na
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
ga
p
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
wa
s
t
h
e
hi
g
h
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
,
f
r
a
m
e
wo
r
k
de
l
a
y
s
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
s
ue
s
,
a
l
l
a
m
o
u
n
t
i
ng
to
16%
.
T
h
e
s
e
l
im
i
t
a
t
i
o
n
s
we
r
e
a
c
c
o
m
pa
ni
e
d
by
i
s
s
ue
s
c
o
n
c
e
r
ni
ng
hi
g
h
c
o
s
t
s
a
n
d
u
n
pr
o
v
e
n
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
T
e
ns
o
r
f
l
o
w
wa
s
t
h
e
m
o
s
t
us
e
d
t
oo
l
i
n
t
h
e
s
t
udi
e
s
,
a
c
c
o
un
t
i
n
g
f
o
r
35%
due
to
i
t
s
f
l
e
xi
bil
i
t
y
,
e
x
pa
n
s
i
ve
n
e
s
s
,
a
n
d
s
t
r
o
n
g
b
a
c
k
i
n
g
f
r
o
m
t
h
e
c
omm
u
ni
t
y
.
T
h
e
A
ud
i
o
S
e
t
da
t
a
s
e
t
wa
s
t
h
e
m
o
s
t
a
d
o
p
t
e
d
i
n
28
%
o
f
t
h
e
s
t
udi
e
s
due
to
i
t
s
c
o
m
pa
t
i
bil
i
t
y
w
i
t
h
M
L
s
y
s
t
e
m
s
.
3.
2.
De
s
c
r
ip
t
ive
vis
u
al
an
al
y
s
is
:
d
e
t
ail
e
d
in
t
e
r
p
r
e
t
at
ion
of
r
e
l
at
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
k
s
(
T
ab
l
e
2)
3.
2.
1
.
T
h
e
m
os
t
ad
op
t
e
d
M
L
m
od
e
l
s
f
r
o
m
l
it
e
r
a
t
u
r
e
F
i
gur
e
2
s
h
o
ws
t
h
e
m
o
s
t
a
d
o
p
t
e
d
M
L
m
o
de
l
s
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
f
o
r
e
dge
c
o
m
put
i
n
g
e
ne
r
g
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
.
F
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
r
e
vi
e
w,
DR
L
,
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
(
R
F
)
,
r
e
i
nf
o
r
c
e
m
e
n
t
l
e
a
r
ni
ng
(
R
L
)
,
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
(
DL
)
,
a
n
d
re
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
ks
(
R
NN
)
we
r
e
a
m
o
n
g
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
a
do
pt
e
d
i
n
t
h
e
li
t
e
r
a
t
ur
e
wi
t
h
55%
o
f
r
e
l
a
t
e
d
wo
r
ks
us
i
n
g
DR
L
m
o
de
l
t
o
s
o
l
ve
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
pr
o
bl
e
m
s
in
m
o
bil
e
c
o
m
put
i
n
g.
F
o
l
l
o
we
d
by
De
e
p
L
e
a
r
ni
ng
w
i
t
h
14
%
a
n
d
R
e
i
nf
o
r
c
e
m
e
n
t
L
e
a
r
ni
ng
a
t
9%
.
DR
L
i
s
th
e
m
o
s
t
w
i
de
ly
us
e
d
m
o
de
l
b
e
c
a
us
e
,
i
n
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
to
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
,
DR
L
e
xc
e
l
s
i
n
s
o
l
vi
ng
c
o
m
p
l
e
x
t
a
s
ks
,
h
a
n
d
li
ng
hi
g
h
-
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
,
l
e
a
r
ni
ng
us
e
f
u
l
da
t
a
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
ns
,
i
n
t
e
r
a
c
t
i
n
g
w
i
t
h
o
ut
s
upe
r
vi
s
i
o
n
,
a
n
d
s
c
a
li
ng
f
o
r
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
pr
o
bl
e
m
s
.
F
i
gur
e
2
.
T
h
e
m
o
s
t
a
d
o
p
t
e
d
M
L
m
o
de
l
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
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
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
465
-
476
4
70
3.
2.
2
.
T
h
e
m
os
t
p
r
e
val
e
n
t
ob
j
e
c
t
ives
f
r
om
c
u
r
r
e
n
t
ap
p
r
oac
h
e
s
F
i
gur
e
3
de
p
i
c
t
s
a
n
a
na
ly
s
i
s
o
f
r
e
s
e
a
r
c
h
a
r
t
i
c
l
e
s
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
t
h
a
t
a
ddr
e
s
s
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
go
a
l
s
o
f
us
i
ng
M
L
f
o
r
m
o
bil
e
c
o
m
put
i
n
g
e
n
e
r
g
y
m
i
n
im
i
z
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
3
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
m
o
s
t
d
o
m
i
na
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
i
v
e
i
s
t
o
r
e
duc
e
p
o
we
r
o
r
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
by
5
2
%
.
A
s
i
d
e
f
r
o
m
e
ne
r
g
y
r
e
duc
t
i
o
n
,
ot
h
e
r
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
i
n
c
l
ud
e
m
e
m
o
r
y
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
t
9%
,
d
e
l
a
y
mi
n
im
i
z
a
t
i
o
n
a
t
4
%
,
t
a
s
k
o
f
f
l
o
a
d
i
ng
a
t
5
%
,
a
n
d
m
a
ny
ot
h
e
r
s
.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
r
e
a
s
o
ns
f
o
r
r
e
duc
i
n
g
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
s
t
h
e
do
m
i
na
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
i
ve
i
n
li
t
e
r
a
t
ur
e
a
r
e
t
h
a
t
r
e
duc
i
n
g
e
ne
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
i
n
m
o
bi
le
de
vi
c
e
s
pr
o
l
o
n
gs
ba
tt
e
r
y
l
if
e
,
e
nha
n
c
e
s
us
a
bil
i
t
y
a
nd
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
m
i
t
i
ga
t
e
s
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
i
m
p
a
c
t
,
i
mpr
o
v
e
s
r
e
s
o
ur
c
e
u
t
i
li
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
l
e
a
ds
t
o
c
o
s
t
s
a
vi
ngs
f
o
r
us
e
r
s
a
n
d
s
e
r
vi
c
e
pr
o
vi
de
r
s
.
F
i
gur
e
3
.
M
o
s
t
a
do
p
t
e
d
r
e
s
e
a
r
c
h
o
bj
e
c
t
i
v
e
s
f
r
o
m
l
it
e
r
a
t
u
r
e
3.
2.
3
.
T
h
e
m
os
t
ad
op
t
e
d
M
L
d
a
t
as
e
t
s
f
r
o
m
l
it
e
r
at
u
r
e
F
i
gur
e
4
de
p
i
c
t
s
a
s
u
m
m
a
r
y
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
t
h
e
m
o
s
t
wi
de
ly
us
e
d
M
L
da
t
a
s
e
t
s
i
n
li
t
e
r
a
t
ur
e
,
wi
t
h
A
ud
i
o
S
e
t
da
t
a
s
e
t
s
a
c
c
o
un
t
i
n
g
f
o
r
28%
o
f
t
h
e
tot
a
l
,
f
o
l
l
o
we
d
by
S
e
ns
o
r
I
n
s
t
a
n
c
e
s
by
11%
.
Ot
h
e
r
da
t
a
s
e
t
s
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
v
a
r
i
o
us
s
o
ur
c
e
s
a
n
d
da
t
a
b
a
s
e
s
,
a
n
d
t
h
e
y
a
c
c
o
un
t
e
d
f
o
r
5%
to
6
%
.
T
h
e
pr
i
m
a
r
y
r
e
a
s
o
ns
f
o
r
t
h
e
A
ud
i
o
S
e
t
da
t
a
s
e
t
'
s
do
m
i
na
n
c
e
i
n
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
a
r
e
t
h
a
t
A
ud
i
o
S
e
t
,
c
o
m
pa
t
i
bl
e
w
i
t
h
T
e
ns
o
r
F
l
o
w
a
n
d
P
y
T
o
r
c
h
,
a
l
l
o
w
s
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
t
o
us
e
pr
e
-
t
r
a
i
n
e
d
m
o
de
l
s
f
o
r
s
o
un
d
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
.
I
t
'
s
publi
c
ly
a
c
c
e
s
s
i
b
l
e
,
pr
o
m
o
t
i
n
g
a
c
c
e
s
s
i
bil
i
t
y
a
n
d
o
pe
n
n
e
s
s
i
n
r
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
e
f
f
o
r
t
s
r
e
l
a
t
e
d
to
a
udi
o
a
n
d
s
o
un
d
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
[
21]
.
A
ud
i
o
s
e
t
i
s
a
nn
o
t
a
t
e
d
wi
t
h
o
n
e
or
m
o
r
e
l
a
b
e
l
s
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
to
t
h
e
s
o
un
d
e
v
e
n
t
s
pr
e
s
e
n
t
i
n
t
h
e
c
l
i
p,
pr
o
vi
d
i
n
g
v
a
l
ua
bl
e
da
t
a
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
e
v
a
l
u
a
t
i
n
g
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
[
22]
.
F
i
gur
e
4
.
M
o
s
t
a
do
p
t
e
d
M
L
da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
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
M
ac
hine
lear
ning
c
e
nter
e
d
e
ne
r
gy
opti
miz
ati
on
in
mobile
e
dge
…
(
C
handapi
w
a
M
ok
ge
thi
)
471
3.
2
.4
.
T
h
e
m
os
t
ad
op
t
e
d
M
L
m
od
e
l
e
val
u
at
ion
m
e
t
r
ics
f
r
om
l
it
e
r
at
u
r
e
F
i
gur
e
5
s
h
o
ws
a
s
um
m
a
r
y
o
f
t
h
e
m
o
s
t
a
do
p
t
e
d
M
L
m
e
t
r
i
c
s
f
r
o
m
L
i
t
e
r
a
t
ur
e
R
e
vi
e
w
w
i
t
h
a
l
a
r
ge
r
pe
r
c
e
n
t
a
ge
o
f
30%
b
e
i
ng
do
m
i
na
t
e
d
by
E
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
a
c
c
ur
a
c
y
a
t
11%
,
de
l
a
y
a
t
9%
,
e
n
e
r
g
y
us
a
ge
a
n
d
l
a
t
e
n
c
y
a
t
5%
,
p
o
we
r
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
t
4
%
,
m
e
m
o
r
y
u
s
a
ge
a
t
4%
,
c
o
s
t
a
t
4%
a
n
d
m
a
ny
o
t
h
e
r
s
.
T
h
e
m
o
s
t
a
do
p
t
e
d
m
e
t
r
i
c
i
s
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
(
30%
)
,
f
o
l
l
o
we
d
by
a
c
c
ur
a
c
y
(
11%
)
,
a
n
d
t
h
e
e
x
p
l
a
n
a
t
i
o
n
f
o
r
t
hi
s
i
s
t
h
a
t,
f
o
r
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
t
h
e
r
e
a
s
o
n
s
a
r
e
s
im
il
a
r
to
why
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
i
s
t
h
e
do
m
i
na
n
t
obj
e
c
t
i
v
e
,
a
n
d
t
hi
s
wa
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
t
h
e
pr
e
vi
o
us
s
e
c
t
i
o
n
s
.
T
he
e
x
p
l
a
n
a
t
i
o
n
f
o
r
a
c
c
ur
a
c
y
b
e
i
ng
t
h
e
ne
x
t
d
o
m
i
na
n
t
m
e
t
r
i
c
i
s
t
h
a
t
a
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
a
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
;
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
i
nd
i
c
a
t
e
s
pr
e
c
i
s
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
,
whil
e
l
o
w
a
c
c
ur
a
c
y
s
h
o
ws
e
r
r
or
s
.
C
o
m
pa
r
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
h
e
l
ps
a
s
s
e
s
s
m
o
de
l
s
u
i
t
a
bi
li
t
y
,
gu
i
d
i
ng
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
,
a
n
d
e
nh
a
n
c
i
ng
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
dur
i
n
g
t
r
a
i
ni
ng
[
23
]
.
F
i
gur
e
5
.
M
o
s
t
a
do
p
t
e
d
M
L
m
e
t
r
i
c
s
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
3
.
2.
5
.
T
h
e
m
os
t
p
r
e
val
e
n
t
l
i
m
it
at
ion
s
wit
h
t
h
e
c
u
r
r
e
n
t
ap
p
r
oac
h
e
s
F
i
gur
e
6
s
h
o
ws
a
pe
r
c
e
n
t
a
ge
s
u
mm
a
r
y
o
f
t
h
e
m
o
s
t
pr
e
v
a
l
e
n
t
l
im
i
t
a
t
i
o
ns
o
f
c
ur
r
e
n
t
M
L
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
m
o
bil
e
c
o
m
put
i
n
g
e
ne
r
g
y
r
e
duc
t
i
o
n
.
A
l
a
r
ge
r
po
r
t
i
o
n
o
f
c
ur
r
e
n
t
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
i
s
b
e
i
ng
do
m
i
na
t
e
d
by
hi
g
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
(
1
6
%
)
,
De
l
a
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
m
o
de
l
n
o
t
t
e
s
t
e
d
(
1
6
%
)
,
f
o
l
l
o
we
d
by
hi
g
h
-
c
o
s
t
pr
o
bl
e
m
s
a
t
11
%
a
n
d
m
a
ny
m
o
r
e
.
H
i
g
h
c
o
m
put
a
t
i
o
n
i
s
a
m
a
j
o
r
l
im
i
t
a
t
i
o
n
b
e
c
a
u
s
e
s
c
a
li
ng
hi
g
h
-
c
o
m
put
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
i
s
c
h
a
ll
e
n
g
i
ng
due
to
gr
o
wi
n
g
da
t
a
v
o
l
u
m
e
s
a
n
d
m
o
de
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
i
e
s
.
Opt
i
m
i
z
i
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
r
e
duc
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
b
ur
de
n
,
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
,
a
n
d
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
a
l
i
m
pa
c
t
.
L
e
n
gt
hy
t
a
s
ks
de
l
a
y
r
e
s
e
a
r
c
h
,
hi
nde
r
pr
o
duc
t
i
vi
t
y
,
a
n
d
i
n
c
ur
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
r
e
s
o
ur
c
e
c
o
s
t
s
.
T
h
e
l
a
c
k
o
f
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
r
e
ga
r
di
n
g
t
h
e
de
l
a
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
s
,
a
s
i
n
d
i
c
a
t
e
d
by
16%
o
f
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
i
n
F
i
gur
e
5,
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
s
i
g
ni
f
i
c
a
n
t
dr
a
w
b
a
c
k
s
i
n
M
L
m
o
de
l
s
a
i
m
e
d
a
t
r
e
duc
i
n
g
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
i
n
m
o
bi
l
e
c
o
m
put
i
n
g.
T
hi
s
l
im
i
t
a
t
i
o
n
a
r
i
s
e
s
due
to
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
r
e
a
s
o
n
s
:
W
i
t
h
o
ut
a
s
s
e
s
s
i
ng
de
l
a
y
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
,
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
c
a
nn
o
t
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
e
va
l
u
a
t
e
m
o
de
l
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
,
l
e
a
d
i
n
g
t
o
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
c
o
n
c
l
u
s
i
o
n
s
a
nd
l
i
mi
t
e
d
ge
ne
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
pr
o
vi
de
i
ns
i
g
h
t
s
f
o
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
n
d
im
pr
o
v
e
m
o
de
l
c
r
e
d
i
bil
i
t
y
a
n
d
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
[
24]
.
3.
2.
6.
M
os
t
ad
o
p
t
e
d
M
L
t
ool
s
f
r
o
m
l
it
e
r
at
u
r
e
F
i
gu
r
e
7
p
r
o
v
i
de
s
a
n
o
v
e
r
v
i
e
w
o
f
th
e
m
o
s
t
u
ti
l
i
z
e
d
M
L
too
l
s
f
or
m
i
ni
m
i
z
i
n
g
m
o
bi
l
e
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
p
t
i
o
n
a
c
c
or
di
n
g
to
th
e
l
i
t
e
r
a
tu
r
e
.
A
s
d
e
pi
c
t
e
d
i
n
th
e
f
i
gu
r
e
,
th
e
T
e
n
s
o
r
F
l
ow
M
L
tool
h
a
s
b
e
e
n
a
d
op
te
d
by
3
5
%
o
f
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
l
i
t
e
r
a
tu
r
e
,
f
o
l
l
o
we
d
by
P
y
T
or
c
h
a
t
30
%
.
T
e
n
s
or
F
l
o
w
s
tan
ds
ou
t
a
s
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
s
t
p
op
u
l
a
r
op
e
n
-
s
ou
r
c
e
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
n
g
f
r
a
m
e
w
or
ks
a
v
a
i
l
a
bl
e
tod
a
y
d
ue
to
i
t
s
e
x
c
e
p
t
i
o
n
a
l
f
l
e
xi
bi
l
i
t
y
,
s
c
a
l
a
bi
l
i
t
y
,
a
n
d
s
e
a
m
l
e
s
s
i
n
t
e
g
r
a
t
i
o
n
wi
t
h
oth
e
r
s
o
f
t
w
a
r
e
l
i
b
r
a
r
i
e
s
[
2
5
]
.
T
h
e
s
e
qu
a
l
i
t
i
e
s
d
i
s
t
i
n
gui
s
h
i
t
f
r
o
m
ot
h
e
r
M
L
tool
s
t
h
a
t
h
a
v
e
b
e
e
n
e
x
a
m
i
n
e
d,
c
o
n
tr
i
b
u
t
i
n
g
to
i
t
s
w
i
de
s
pr
e
a
d
a
d
op
t
i
o
n
i
n
l
i
t
e
r
a
tu
r
e
.
T
e
n
s
or
F
l
o
w
s
e
a
m
l
e
s
s
l
y
i
nte
g
r
a
t
e
s
wi
t
h
p
opul
a
r
p
r
og
r
a
m
m
i
n
g
l
a
n
gua
g
e
s
,
o
f
f
e
r
s
s
c
a
l
a
bi
l
i
t
y
,
a
n
d
c
a
te
r
s
to
a
d
i
v
e
r
s
e
a
r
r
a
y
o
f
t
a
s
ks
.
A
ddi
t
i
on
a
l
l
y
,
i
t
b
e
n
e
f
i
t
s
f
r
o
m
a
t
h
r
i
vi
n
g
de
v
e
l
ope
r
c
o
m
m
uni
t
y
,
e
n
s
u
r
i
n
g
t
h
e
a
v
a
i
l
a
bi
l
i
t
y
o
f
a
b
un
d
a
n
t
r
e
s
ou
r
c
e
s
,
a
n
d
o
f
f
e
r
s
s
up
p
or
t
f
or
p
r
od
uc
t
i
o
n
e
n
vi
r
o
nm
e
n
t
s
,
f
a
c
i
l
i
t
a
t
i
n
g
s
tr
a
i
gh
t
f
or
wa
r
d
d
e
pl
o
y
m
e
n
t
a
n
d
s
c
a
l
i
n
g
p
r
oc
e
s
s
e
s
[
2
6
]
.
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
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
465
-
476
472
F
i
gur
e
6
.
M
o
s
t
pr
e
v
a
l
e
n
t
l
im
i
t
a
t
i
o
ns
w
i
t
h
c
ur
r
e
n
t
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
e
n
e
r
g
y
r
e
du
c
t
i
o
n
F
i
gur
e
7
.
M
o
s
t
a
do
p
t
e
d
M
L
too
l
s
f
r
o
m
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
f
o
r
c
l
o
ud
c
o
m
put
i
n
g
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
3.
2.
7.
Re
l
at
e
d
wor
k
s
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
F
i
gur
e
8
s
h
o
ws
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
f
o
r
r
e
vi
e
w
e
d
f
r
a
m
e
wo
r
ks
t
h
a
t
h
a
v
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
a
s
a
m
e
t
r
i
c
.
T
h
e
e
n
e
r
g
y
r
e
duc
t
i
o
n
va
l
ue
s
a
r
e
r
e
por
t
e
d
(
i
n
a
s
c
e
n
d
i
ng
o
r
de
r
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d)
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
t
h
e
l
o
we
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
a
c
hi
e
v
e
d
by
Ali
e
t
al.
[
3]
a
t
3%
,
Z
h
a
o
a
n
d
Z
h
o
u
[
27]
a
t
7%
,
S
pe
c
kha
r
d
e
t
al.
[
13
]
o
b
t
a
i
n
e
d
a
b
o
ut
10%
,
K
h
a
n
[
26]
e
t
al.
r
e
c
o
r
de
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
18%
,
A
s
hi
quz
z
a
m
a
n
e
t
al.
[
25]
o
b
t
a
i
n
e
d
n
e
a
r
ly
19
%,
L
i
u
e
t
al.
[
24
]
o
b
t
a
i
n
e
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
20%
,
M
c
C
l
e
ll
a
n
e
t
al.
[
22
]
a
c
hi
e
v
e
d
a
bo
u
t
28%
,
T
a
n
e
t
al.
[
15]
r
e
p
o
r
t
e
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
3
0
%
,
M
o
h
a
n
t
y
e
t
al.
[
4]
a
c
hi
e
v
e
d
3
6
%
,
C
he
n
e
t
al.
[
2]
a
c
hi
e
ve
d
38
%
,
X
i
a
o
e
t
al.
[
16]
a
c
hi
e
v
e
d
a
ppr
o
xim
a
t
e
l
y
42%
,
Z
h
o
u
e
t
al
.
[
18
]
a
c
hi
e
ve
d
a
b
o
ut
55%
,
C
u
l
m
a
n
e
t
al.
[
1]
a
c
hi
e
ve
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
75%
,
M
a
l
ta
e
t
al.
[
11]
r
e
c
o
r
de
d
n
e
a
r
l
y
80%
.
whil
e
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
e
n
e
r
g
y
r
e
duc
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
c
o
r
de
d
i
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
,
Al
e
e
t
al.
[
21
]
,
r
e
a
c
h
e
d
95%
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
8
,
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
to
b
e
35%
.
F
i
gur
e
9
i
ll
u
s
t
r
a
t
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
a
na
l
y
s
i
s
o
f
f
r
a
m
e
wo
r
ks
r
e
vi
e
we
d,
whi
c
h
ha
v
e
r
e
ga
r
de
d
a
c
c
ur
a
c
y
a
s
a
m
e
t
r
i
c
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
v
a
l
ue
s
a
r
e
r
e
po
r
t
e
d
(
i
n
a
s
c
e
n
d
i
ng
o
r
de
r
a
s
p
r
e
s
e
n
t
e
d)
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
Nduw
y
e
z
u
e
t
al.
[
17]
a
n
d
S
pe
c
kh
a
r
d
e
t
al.
[
13]
a
c
hi
e
v
e
d
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
3%
,
Al
i
e
t
al.
[
3]
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
M
ac
hine
lear
ning
c
e
nter
e
d
e
ne
r
gy
opti
miz
ati
on
in
mobile
e
dge
…
(
C
handapi
w
a
M
ok
ge
thi
)
473
a
c
hi
e
ve
d
a
b
o
ut
16
%
,
C
ul
m
a
n
e
t
al.
[
1]
a
c
hi
e
v
e
d
40%
.
T
h
e
f
i
n
d
i
ng
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
do
c
u
m
e
n
t
e
d
i
n
t
h
e
li
t
e
r
a
t
ur
e
,
wa
s
98%
by
Dude
j
a
e
t
al.
[
19]
a
n
d
As
hi
qu
z
z
a
m
a
n
e
t
al.
[
25]
.
A
c
c
o
r
d
i
n
g
to
t
h
e
da
t
a
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
F
i
gur
e
9,
t
h
e
a
ve
r
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
hi
e
ve
d
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
to
b
e
41.
3%
.
F
i
gur
e
10
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
f
r
a
m
e
wo
r
ks
r
e
vi
e
we
d,
w
hi
c
h
h
a
v
e
r
e
ga
r
de
d
de
l
a
y
a
s
a
m
e
t
r
i
c
.
T
h
e
de
l
a
y
v
a
l
ue
s
a
r
e
r
e
po
r
t
e
d
(
i
n
a
s
c
e
nd
i
n
g
o
r
de
r
a
s
pr
e
s
e
n
t
e
d)
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
ws
:
A
s
pe
r
th
e
f
i
gur
e
Go
ul
ã
o
e
t
al.
[
28
]
o
b
t
a
i
ne
d
a
b
o
ut
14
%
,
M
c
C
l
e
ll
a
n
e
t
al.
[
22]
a
c
hi
e
v
e
d
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
24%
,
T
a
n
e
t
al
.
[
15]
o
b
t
a
i
n
e
d
a
r
o
un
d
27%
,
Z
h
o
u
[
27
]
a
c
hi
e
v
e
d
a
r
o
und
38%
a
n
d
f
i
n
d
i
ng
s
r
e
v
e
a
l
t
h
a
t
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
hi
e
v
e
d
v
a
l
ue
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
do
c
um
e
n
t
e
d
i
n
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
,
a
s
r
e
f
e
r
e
n
c
e
d
by
M
a
l
t
a
e
t
al.
[
11
]
,
r
e
a
c
h
e
d
46%
.
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
da
t
a
pr
o
vi
de
d
i
n
F
i
gur
e
10,
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
de
l
a
y
a
c
hi
e
ve
d
i
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
to
b
e
29.
2%
.
F
i
gur
e
8
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
ks
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
e
n
e
r
g
y
c
o
n
s
u
m
pt
i
o
n
m
e
t
r
i
c
F
i
gur
e
9
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
ks
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
m
e
t
r
i
c
F
i
gur
e
10
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
ks
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
de
l
a
y
m
e
t
r
i
c
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
5
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
2
6
:
465
-
476
474
4.
CONC
L
USI
ON
AN
D
F
UT
UR
E
WORK
T
hi
s
s
t
ud
y
a
do
pt
e
d
t
h
e
S
L
R
m
e
t
h
o
r
d
us
i
n
g
t
h
e
P
R
I
S
M
A
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
t
r
a
n
s
pa
r
e
n
c
y
a
n
d
r
e
pr
o
duc
i
bi
li
t
y
a
n
d
r
e
vi
e
we
d
e
xi
s
t
i
n
g
wo
r
ks
on
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
n
M
E
C
us
i
ng
ML
t
e
c
hni
que
s
,
i
de
n
t
i
f
y
i
ng
c
r
i
t
i
c
a
l
ga
p
s
a
n
d
a
r
e
a
s
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
r
e
v
e
a
l
e
d
t
h
a
t
pa
r
a
m
o
un
t
ga
ps
a
r
e
hi
g
h
e
n
e
r
g
y
c
o
ns
u
m
pt
i
o
n
,
de
l
a
y
s
,
a
n
d
a
c
c
ur
a
c
y
i
s
s
ue
s
,
a
l
o
n
g
s
i
d
e
pr
o
b
l
e
m
s
o
f
hi
g
h
c
o
s
t
s
,
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
d
e
m
a
n
d
s
,
a
n
d
u
n
pr
o
v
e
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
M
a
ny
pr
i
o
r
r
e
vi
e
w
s
l
a
c
ke
d
i
n
-
de
pt
h
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
ga
p
s
,
da
t
a
s
e
t
s
,
too
l
s
,
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
w
i
t
h
i
n
s
u
f
f
i
c
i
e
n
t
f
o
c
us
o
n
pr
a
c
t
i
c
a
l
i
s
s
ue
s
s
uc
h
a
s
s
c
a
l
a
bil
i
t
y
,
pr
i
v
a
c
y
,
a
nd
m
o
de
l
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
.
DR
L
e
m
e
r
ge
d
a
s
t
h
e
m
o
s
t
a
d
o
p
t
e
d
m
o
de
l
i
n
55%
o
f
s
t
udi
e
s
due
to
i
t
s
a
da
pt
a
b
il
i
t
y
a
n
d
c
a
pa
c
i
t
y
t
o
h
a
n
d
l
e
c
o
m
p
l
e
x
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
.
Ho
we
v
e
r
,
i
t
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
i
n
t
e
ns
i
t
y
a
n
d
bl
a
c
k
-
b
o
x
n
a
t
ur
e
hi
nde
r
b
r
o
a
de
r
a
d
o
p
t
i
o
n
.
T
e
n
s
o
r
F
l
o
w,
us
e
d
i
n
35%
o
f
s
tud
i
e
s
,
wa
s
t
h
e
m
o
s
t
p
o
pul
a
r
too
l
due
to
i
t
s
f
l
e
xi
b
il
i
t
y
a
n
d
r
o
b
us
t
c
o
m
m
u
ni
t
y
s
uppo
r
t
,
whi
l
e
t
h
e
A
ud
i
o
S
e
t
d
a
t
a
s
e
t,
f
e
a
t
ur
e
d
i
n
28%
,
pr
o
vi
de
d
s
t
r
o
n
g
c
o
m
pa
t
i
bil
i
t
y
b
ut
li
mi
t
e
d
d
i
v
e
r
s
i
t
y
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
s
e
a
dv
a
nc
e
s
,
t
h
e
l
a
c
k
o
f
e
x
p
l
o
r
a
t
i
o
n
o
f
c
utt
i
n
g
-
e
dge
t
e
c
hn
o
l
o
g
i
e
s
li
ke
s
e
r
v
e
r
l
e
s
s
c
o
m
put
i
n
g,
l
i
qu
i
d
c
oo
l
i
ng,
a
n
d
qua
n
t
u
m
c
o
m
p
ut
i
n
g
pe
r
s
i
s
t
s
.
T
hi
s
r
e
vi
e
w
pr
o
vi
de
s
a
c
t
i
o
n
a
bl
e
i
n
s
i
g
h
t
s
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
s
c
a
l
a
bl
e
,
pr
i
v
a
c
y
-
pr
e
s
e
r
vi
ng
s
o
l
ut
i
o
n
s
a
n
d
d
i
v
e
r
s
e
da
t
a
s
e
t
s
to
a
d
v
a
n
c
e
M
L
-
dr
i
v
e
n
e
n
e
r
g
y
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
i
n
M
E
C
s
y
s
t
e
m
s
,
b
r
i
dg
i
ng
ga
ps
a
n
d
gu
i
d
i
ng
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
ns
.
Ho
w
e
v
e
r
,
t
h
e
P
R
I
S
M
A
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
h
a
s
s
o
m
e
li
mi
t
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
i
n
c
l
ude
de
p
e
n
de
n
c
y
o
n
s
t
ud
y
qua
li
t
y
a
n
d
e
x
c
l
u
s
i
o
n
o
f
gr
e
y
li
t
e
r
a
t
ur
e
,
c
o
n
t
e
x
t
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
.
T
h
e
r
e
vi
e
w
r
e
c
o
m
m
e
n
d
s
s
o
m
e
pot
e
n
t
i
a
l
c
ut
t
i
n
g
-
e
dge
e
n
e
r
g
y
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
t
e
c
h
n
o
l
o
g
i
e
s
,
s
uc
h
a
s
s
e
r
v
e
r
l
e
s
s
c
o
m
put
i
n
g,
l
iqu
i
d
c
o
o
l
i
ng,
c
o
n
t
a
i
n
e
r
i
z
a
t
i
o
n
,
s
o
f
t
wa
r
e
-
de
f
i
ne
d
po
we
r
,
qua
n
t
u
m
c
o
m
put
i
n
g,
a
n
d
bl
o
c
kc
ha
i
n
,
t
h
a
t
we
r
e
n
ot
c
o
n
s
i
de
r
e
d
i
n
c
ur
r
e
n
t
w
o
r
ks
.
AC
K
NOWL
E
DGM
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
t
h
a
n
ks
t
h
e
c
o
-
a
u
t
h
o
r
s
f
o
r
t
h
e
i
r
v
a
l
ua
bl
e
i
n
put
a
n
d
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
wo
r
k
di
d
n
o
t
r
e
c
e
i
v
e
a
ny
f
u
n
d
i
ng.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
j
o
ur
n
a
l
u
s
e
s
t
h
e
C
o
n
t
r
i
b
ut
or
R
o
l
e
s
T
a
x
o
n
o
m
y
(
C
R
e
d
i
T
)
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
,
r
e
duc
e
a
ut
h
or
s
hi
p
d
i
s
put
e
s
,
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
C
ha
n
da
p
i
wa
M
o
kge
t
hi
T
s
hi
a
m
o
S
i
gwe
l
e
K
a
b
o
C
l
if
f
o
r
d
B
h
e
n
de
A
o
n
e
M
a
e
n
ge
S
e
l
v
a
r
a
j
R
a
j
a
l
a
ks
hmi
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
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
n
f
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
I
NF
ORM
E
D
CONSE
NT
Not
a
ppl
i
c
a
bl
e
-
t
hi
s
s
t
ud
y
d
i
d
n
ot
i
nv
o
l
v
e
h
u
m
a
n
pa
r
t
i
c
i
pa
n
t
s
r
e
qui
r
i
ng
i
nf
o
r
m
e
d
c
o
n
s
e
n
t
.
E
T
HI
CA
L
AP
P
ROV
AL
Not
a
ppl
i
c
a
bl
e
-
t
hi
s
s
t
ud
y
d
i
d
n
ot
i
nv
o
l
v
e
h
u
m
a
n
pa
r
t
i
c
i
pa
n
t
s
or
a
ni
m
a
l
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.