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.
447
~
455
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
1
5
i
2
.
pp
44
7
-
455
447
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
M
itigat
in
g
ge
n
d
e
r
b
ia
s
in
S
T
E
M
st
u
d
y
f
ie
ld
c
la
ssi
f
ic
at
io
n
u
si
n
g
GRU an
d
L
S
T
M
w
ith
au
g
m
e
n
t
e
d
d
at
ase
t
t
e
c
h
n
iq
u
e
De
vi
F
it
r
ian
ah
,
S
ar
ah
S
af
it
r
i,
Nadzl
a
And
r
it
a
I
n
t
an
G
h
ayat
r
ie
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
N
U
S
G
r
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
–
M
a
s
te
r
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
, B
in
a
N
us
a
nt
a
r
a
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
J
a
ka
r
ta
, I
ndo
ne
s
ia
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
J
a
n
16,
2025
R
e
vi
s
e
d
No
v
7,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
De
c
14,
2025
T
h
i
s
s
t
u
d
y
e
x
ami
n
e
s
g
en
d
e
r
b
i
as
i
n
art
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
(
A
I
),
fo
cu
s
i
n
g
o
n
t
h
e
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
o
f
h
i
g
h
s
ch
o
o
l
s
t
u
d
e
n
t
s
i
n
t
o
s
c
i
en
ce
,
t
ec
h
n
o
l
o
g
y
,
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
,
an
d
m
at
h
em
at
i
c
s
(
ST
E
M
)
an
d
n
o
n
-
S
T
E
M
fi
el
d
s
.
U
s
i
n
g
I
n
d
o
n
e
s
i
an
s
t
u
d
e
n
t
C
o
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
D
e
p
art
me
n
t
,
BIN
U
S
G
rad
u
at
e
Pro
g
ra
m
–
Mas
t
e
r
o
f
C
o
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
ce
,
B
i
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
J
ak
art
a,
1
1
4
8
0
d
at
a,
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
v
ar
i
at
i
o
n
al
a
u
t
o
e
n
co
d
e
r
(C
V
A
E
)
a
n
d
mu
l
t
i
l
ab
el
s
y
n
t
h
e
t
i
c
m
i
n
o
r
i
t
y
o
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
n
g
t
ech
n
i
q
u
e
(M
L
SMO
T
E
)
w
e
r
e
em
p
l
o
y
ed
fo
r
d
at
a
au
g
me
n
t
at
i
o
n
t
o
mi
t
i
g
at
e
b
i
as
b
e
fo
r
e
t
rai
n
i
n
g
g
at
e
d
r
ec
u
rr
en
t
u
n
i
t
(G
RU
)
an
d
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
memo
r
y
(L
ST
M)
m
o
d
e
l
s
fo
r
p
red
i
c
t
i
o
n
.
T
h
e
c
o
m
b
i
n
at
i
o
n
o
f
M
L
SMO
T
E
an
d
G
RU
d
em
o
n
s
t
rat
e
d
s
u
p
e
ri
o
r
p
e
rf
o
r
m
an
ce,
ac
h
i
e
v
i
n
g
a
cc
u
ra
c
i
e
s
o
f
9
3
%
fo
r
f
em
a
l
e
s
t
u
d
en
t
s
an
d
9
4
%
fo
r
m
al
e
s
.
T
h
e
s
e
re
s
u
l
t
s
i
n
d
i
c
at
e
t
h
at
ML
SMO
T
E
an
d
G
RU
e
ff
ec
t
i
v
e
l
y
p
re
d
i
c
t
fi
e
l
d
s
o
f
s
t
u
d
y
w
h
i
l
e
ad
d
r
e
s
s
i
n
g
g
en
d
e
r
b
i
as
.
T
h
e
fi
n
d
i
n
g
s
c
o
n
t
ri
b
u
t
e
t
o
a
d
v
a
n
c
i
n
g
fai
r
n
e
s
s
i
n
A
I
s
y
s
t
em
s
fo
r
e
d
u
c
at
i
o
n
an
d
b
ey
o
n
d
,
en
s
u
ri
n
g
e
q
u
i
t
ab
l
e
o
p
p
o
rt
u
n
i
t
i
e
s
ac
ro
s
s
d
i
v
e
rs
e
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
Da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
Ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
s
Ge
n
de
r
b
i
a
s
L
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
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
:
S
a
r
a
h
S
a
f
i
t
r
i
De
pa
r
t
m
e
n
t
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
B
I
NU
S
Gr
a
dua
te
P
r
o
gr
a
m
-
M
a
s
t
e
r
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
B
i
n
a
Nu
s
a
n
t
a
r
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
J
a
k
a
r
t
a
,
11480
,
I
n
do
n
e
s
i
a
E
m
a
i
l
:
s
a
r
a
h
.
s
a
f
i
t
r
i
@bi
nu
s
.
a
c
.
i
d
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
T
h
e
i
n
t
e
g
r
a
t
i
o
n
o
f
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
l
l
i
ge
n
c
e
(
A
I
)
i
n
to
d
e
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
n
g
h
a
s
tr
a
n
s
f
or
m
e
d
s
e
c
tor
s
s
uc
h
a
s
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
[
1]
,
f
i
n
a
n
c
e
[
2]
,
e
du
c
a
t
i
o
n
,
a
n
d
e
m
p
l
o
y
men
t
-
d
o
m
a
i
n
s
c
r
i
t
i
c
a
l
to
y
o
u
t
h
a
c
a
d
e
m
i
c
a
n
d
c
a
r
e
e
r
pa
t
h
wa
y
s
.
D
e
s
pi
te
i
t
s
p
oten
t
i
a
l
,
A
I
r
a
i
s
e
s
c
o
n
c
e
r
n
s
a
b
o
u
t
f
a
i
r
n
e
s
s
a
n
d
b
i
a
s
,
pa
r
t
i
c
ul
a
r
l
y
ge
n
de
r
bi
a
s
[
3
]
,
[
4]
,
whi
c
h
c
a
n
r
e
i
nf
o
r
c
e
e
xi
s
t
i
n
g
di
s
pa
r
i
t
i
e
s
.
I
n
e
du
c
a
t
i
o
n
,
g
e
n
de
r
b
i
a
s
i
n
A
I
h
a
s
s
i
gni
f
i
c
a
n
t
i
m
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
f
or
pr
e
d
i
c
t
i
ng
a
c
a
d
e
m
i
c
c
h
o
i
c
e
s
b
e
twe
e
n
s
c
i
e
n
c
e
,
te
c
h
n
o
l
o
gy
,
e
n
gi
n
e
e
r
i
n
g
,
a
n
d
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
(
S
T
E
M
)
a
n
d
n
o
n
-
S
T
E
M
f
i
e
l
ds
.
W
o
m
e
n
r
e
m
a
i
n
un
de
r
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
,
c
o
n
s
t
i
tu
t
i
n
g
o
n
l
y
3
5
%
o
f
S
T
E
M
g
r
a
d
ua
tes
gl
o
b
a
l
l
y
[
5
]
.
B
i
a
s
e
d
d
a
tas
e
ts
m
a
y
l
e
a
d
A
I
m
ode
l
s
to
f
a
v
or
m
a
l
e
s
tud
e
n
t
s
f
or
S
T
E
M
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
,
pe
r
pe
tua
t
i
n
g
i
n
e
q
ua
l
i
t
y
.
A
s
A
I
i
nc
r
e
a
s
i
n
g
ly
i
nf
l
ue
n
c
e
s
e
d
uc
a
t
i
o
n
a
l
g
u
i
da
n
c
e
,
a
dd
r
e
s
s
i
n
g
s
uc
h
bi
a
s
e
s
i
s
vi
t
a
l
to
e
n
s
u
r
e
e
q
ui
t
a
b
l
e
opp
or
tun
i
t
i
e
s
.
S
t
udi
e
s
s
h
o
w
t
h
a
t
A
I
c
a
n
b
ot
h
m
i
t
i
ga
t
e
a
n
d
a
m
p
l
i
f
y
bi
a
s
de
pe
n
di
n
g
o
n
de
s
i
gn
a
n
d
i
m
p
l
e
m
e
n
t
a
t
i
o
n
[
6]
.
Hum
a
n
-
c
e
n
t
e
r
e
d
A
I
(
HA
I
)
e
m
ph
a
s
i
z
e
s
f
a
i
r
n
e
s
s
t
h
r
o
u
gh
i
n
c
l
us
i
ve
de
s
i
g
n
,
da
t
a
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
a
n
d
a
l
g
o
r
i
t
hm
i
c
a
da
p
t
a
t
i
o
n
.
R
e
ka
b
s
a
z
a
n
d
S
c
h
e
dl
[
7]
i
n
t
r
oduc
e
s
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
to
m
e
a
s
ur
e
ge
n
de
r
b
i
a
s
i
n
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
r
e
tr
i
e
v
a
l
(
I
R
)
m
o
de
l
s
,
r
e
v
e
a
l
i
n
g
t
h
a
t
p
r
e
-
tr
a
i
n
e
d
e
m
b
e
dd
i
n
gs
c
a
n
a
m
p
l
i
f
y
bi
a
s
t
h
r
ough
tr
a
n
s
f
e
r
l
e
a
r
ni
n
g.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
n
gs
un
de
r
s
c
o
r
e
t
h
e
i
m
po
r
tan
c
e
o
f
f
a
i
r
n
e
s
s
i
n
A
I
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
s
a
c
r
os
s
e
d
uc
a
t
i
o
n
a
n
d
ot
h
e
r
f
i
e
l
ds
[
8]
.
W
hil
e
pr
i
o
r
s
t
udi
e
s
ha
v
e
e
x
p
l
o
r
e
d
a
c
a
de
m
i
c
pa
t
h
wa
y
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
us
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
r
a
n
do
m
f
o
r
e
s
t
[
9]
a
n
d
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
(
A
NN
)
w
i
t
h
A
da
m
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
[
10]
,
m
o
s
t
n
e
g
l
e
c
t
ge
n
de
r
b
a
l
a
n
c
e
o
r
bi
a
s
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
Ot
h
e
r
wo
r
ks
,
s
uc
h
a
s
[
11]
,
a
p
p
l
y
c
l
u
s
t
e
r
i
n
g
t
o
a
s
s
e
s
s
ge
n
d
e
r
e
qua
l
i
t
y
e
f
f
o
r
t
s
i
n
e
duc
a
t
i
o
n
b
ut
f
o
c
us
o
n
b
e
nc
hm
a
r
k
i
n
g
r
a
t
h
e
r
t
h
a
n
m
i
t
i
ga
t
i
n
g
bi
a
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
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
:
447
-
455
448
T
hi
s
s
t
ud
y
i
nve
s
t
i
g
a
t
e
s
ge
n
de
r
bi
a
s
i
n
c
l
a
s
s
if
yi
ng
s
t
ude
n
t
s
i
n
t
o
S
T
E
M
a
n
d
n
o
n
-
S
T
E
M
f
i
e
l
d
s
us
i
ng
n
e
ur
a
l
ne
t
wor
k
(
NN
)
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
-
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
s
(
GR
U)
a
n
d
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
n
e
t
wo
r
ks
[
12]
.
C
h
a
l
l
e
nge
s
i
nc
l
ude
s
m
a
ll
,
c
o
nf
i
d
e
n
t
i
a
l
d
a
t
a
s
e
t
s
a
n
d
l
a
b
e
l
im
ba
l
a
nc
e
a
c
r
o
s
s
ge
n
de
r
a
n
d
s
t
ud
y
f
i
e
l
ds
,
whi
c
h
hi
nde
r
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
.
T
o
a
ddr
e
s
s
t
h
e
s
e
c
h
a
ll
e
n
ge
s
,
c
o
n
d
i
t
i
o
n
a
l
va
r
i
a
t
i
o
na
l
a
ut
o
e
n
c
o
de
r
(
C
VA
E
)
a
n
d
m
u
l
t
i
l
a
be
l
s
y
n
t
h
e
t
i
c
mi
n
o
r
i
t
y
o
v
e
r
-
s
a
m
p
l
i
ng
t
e
c
hni
que
(
M
L
S
M
OT
E
)
a
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
.
C
V
A
E
ge
n
e
r
a
t
e
s
r
e
a
l
i
s
t
i
c
s
y
n
t
h
e
t
i
c
da
t
a
,
whi
l
e
M
L
S
M
OT
E
b
a
l
a
n
c
e
s
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
e
s
i
n
m
u
l
t
i
-
l
a
b
e
l
d
a
t
a
s
e
t
s
.
B
ot
h
a
r
e
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
i
n
t
o
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
m
o
de
l
s
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
i
r
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ne
s
s
i
n
mi
t
i
ga
t
i
n
g
ge
n
de
r
a
n
d
f
i
e
l
d
-
r
e
l
a
t
e
d
bi
a
s
.
B
y
e
x
a
mi
ni
ng
bi
a
s
i
n
S
T
E
M
/n
o
n
-
S
T
E
M
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
,
t
hi
s
s
t
udy
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
to
t
h
e
di
s
c
o
ur
s
e
o
n
f
a
i
r
ne
s
s
a
n
d
i
nc
l
us
i
v
i
t
y
i
n
A
I
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
h
o
l
d
im
p
li
c
a
t
i
o
n
s
f
o
r
e
n
s
ur
i
ng
e
qu
i
t
a
bl
e
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
o
ut
c
o
m
e
s
a
s
A
I
b
e
c
o
m
e
s
i
nc
r
e
a
s
i
ng
ly
e
m
be
dde
d
i
n
de
c
i
s
i
o
n
-
m
a
k
i
n
g
s
y
s
t
e
m
s
.
2.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
2.
1.
Dat
a
c
ol
l
e
c
t
ion
an
d
c
h
ar
ac
t
e
r
is
t
ic
s
I
n
I
n
do
n
e
s
i
a
,
hi
g
h
s
c
h
o
o
l
(
S
M
A
)
s
pa
n
s
t
h
r
e
e
y
e
a
r
s
(
gr
a
de
s
10
-
12)
w
i
t
h
13
s
u
bj
e
c
t
s
t
a
ugh
t
o
v
e
r
s
i
x
s
e
m
e
s
t
e
r
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
m
a
t
he
m
a
t
i
c
s
,
s
c
i
e
n
c
e
,
l
a
n
g
ua
ge
,
a
n
d
s
o
c
i
a
l
s
t
ud
i
e
s
.
W
hil
e
S
T
E
M
s
ubj
e
c
t
s
a
r
e
c
or
e
c
o
m
po
n
e
n
t
s
,
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
S
T
E
M
c
u
r
r
i
c
u
l
a
a
r
e
n
o
t
y
e
t
c
o
m
m
o
n
.
S
t
ude
n
t
s
c
h
oo
s
e
s
pe
c
i
a
li
z
e
d
s
u
bj
e
c
t
s
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
c
a
r
e
e
r
go
a
l
s
a
n
d
a
c
a
de
mi
c
i
n
t
e
r
e
s
t
s
.
F
o
r
t
hi
s
s
t
udy
,
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
b
e
ga
n
w
i
t
h
a
n
i
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
l
e
tt
e
r
s
ubmi
t
t
e
d
to
s
e
v
e
r
a
l
s
c
h
o
o
l
s
to
o
b
t
a
i
n
pe
r
m
i
s
s
i
o
n
f
o
r
a
c
c
e
s
s
.
Due
to
c
o
nf
i
de
n
t
i
a
li
t
y
,
o
nl
y
l
im
i
t
e
d
a
c
a
de
m
i
c
da
t
a
we
r
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
to
e
n
s
ur
e
s
t
ude
n
t
pr
i
va
c
y
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
a
que
s
t
i
o
nn
a
i
r
e
ga
t
h
e
r
e
d
s
t
ude
n
t
s
’
a
c
a
de
mi
c
r
e
c
o
r
ds
a
n
d
c
h
o
s
e
n
uni
ve
r
s
i
t
y
m
a
j
o
r
s
.
T
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
da
t
a
pr
o
vi
de
i
n
s
i
g
h
t
s
i
n
t
o
s
t
ude
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
s
ubj
e
c
t
d
i
v
e
r
s
i
t
y
,
a
n
d
pa
t
t
e
r
n
s
i
n
m
a
j
o
r
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
I
n
do
n
e
s
i
a
n
hi
g
h
s
c
h
o
o
l
s
.
2.
2.
M
aj
or
c
at
e
gor
i
z
at
ion
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
o
f
hi
g
h
e
r
e
duc
a
t
i
o
n
m
a
j
o
r
s
i
n
t
o
S
T
E
M
a
n
d
n
o
n
-
S
T
E
M
f
i
e
l
d
s
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
us
i
n
g
a
ke
y
wo
r
d
-
b
a
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
.
L
i
s
t
s
o
f
S
T
E
M
a
n
d
n
o
n
-
S
T
E
M
ke
y
wo
r
ds
we
r
e
c
o
m
p
il
e
d
f
r
o
m
a
c
a
de
m
ic
t
e
r
m
i
n
o
l
o
g
y
a
n
d
e
xi
s
t
i
n
g
e
duc
a
t
i
o
n
a
l
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
.
S
T
E
M
ke
y
wo
r
ds
i
n
c
l
ude
d
“
E
n
g
i
ne
e
r
i
ng,
”
“
B
i
o
l
o
g
y
,
”
“
P
hy
s
i
c
s
,
”
“
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
,
”
“
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
,
”
a
n
d
r
e
l
a
t
e
d
t
e
r
m
s
,
whil
e
n
o
n
-
S
T
E
M
ke
y
wo
r
ds
i
nc
l
ude
d
“
A
r
t
s
,
”
“
B
u
s
i
ne
s
s
,
”
“
E
c
o
n
o
m
i
c
s
,
”
“
L
i
t
e
r
a
t
ur
e
,
”
a
n
d
“
P
s
y
c
h
o
l
o
g
y
.
”
E
a
c
h
m
a
j
o
r
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
pr
o
g
r
a
m
m
a
t
i
c
a
l
ly
a
na
l
y
z
e
d
f
o
r
t
h
e
s
e
ke
y
wo
r
ds
.
M
a
j
o
r
s
c
o
n
t
a
i
ni
n
g
S
T
E
M
t
e
r
m
s
w
e
r
e
c
l
a
s
s
if
i
e
d
a
s
S
T
E
M
,
a
n
d
t
h
o
s
e
w
i
t
h
n
o
n
-
S
T
E
M
t
e
r
m
s
a
s
n
o
n
-
S
T
E
M
.
Am
bi
guo
us
c
a
s
e
s
we
r
e
r
e
vi
e
w
e
d
m
a
n
u
a
l
ly
b
a
s
e
d
o
n
c
ur
r
i
c
u
l
u
m
f
o
c
us
a
n
d
c
a
r
e
e
r
pa
t
h
wa
y
s
.
T
hi
s
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
ppr
o
a
c
h
e
n
s
ur
e
d
a
c
c
ur
a
t
e
c
a
t
e
g
o
r
i
z
a
t
i
o
n
a
nd
pr
o
vi
de
d
a
c
l
e
a
r
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
s
t
ude
n
t
s
’
a
c
a
de
mi
c
c
h
o
i
c
e
s
.
2.
3.
P
r
e
-
p
r
oc
e
s
s
in
g
Da
t
a
c
l
e
a
ni
ng
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
to
c
o
r
r
e
c
t
i
n
c
o
ns
is
t
e
n
c
i
e
s
a
n
d
e
r
r
o
r
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
h
a
n
d
li
ng
m
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
,
f
i
x
i
ng
t
y
po
gr
a
phi
c
a
l
e
r
r
o
r
s
,
a
n
d
e
n
s
ur
i
ng
unif
o
r
m
da
t
a
f
o
r
m
a
t
s
[
13]
.
M
i
s
s
i
ng
v
a
l
ue
s
we
r
e
im
put
e
d
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
l
y
,
e
r
r
o
r
s
we
r
e
c
o
r
r
e
c
t
e
d
m
a
n
ua
ll
y
o
r
p
r
o
g
r
a
m
m
a
t
i
c
a
l
ly
,
a
n
d
dup
li
c
a
t
e
r
e
c
o
r
ds
we
r
e
r
e
m
o
v
e
d.
T
o
s
t
a
n
da
r
d
i
z
e
gr
a
de
s
a
c
r
o
s
s
s
c
h
o
o
l
s
,
Z
-
s
c
o
r
e
s
we
r
e
c
o
m
put
e
d
by
s
u
b
t
r
a
c
t
i
n
g
e
a
c
h
s
c
h
o
o
l
’
s
m
e
a
n
gr
a
de
f
r
o
m
i
nd
i
v
i
dua
l
gr
a
de
s
a
n
d
d
i
v
i
d
i
ng
by
t
h
e
s
c
h
o
o
l
’
s
s
t
a
n
da
r
d
de
vi
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
n
o
r
m
a
li
z
a
t
i
o
n
e
n
s
ur
e
d
c
o
m
p
a
r
a
bil
i
t
y
a
c
r
o
s
s
i
n
s
t
i
t
ut
i
o
n
s
w
i
t
h
d
i
f
f
e
r
e
n
t
gr
a
di
n
g
s
y
s
t
e
m
s
[
14]
.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
wa
s
t
h
e
n
d
i
vi
de
d
i
n
t
o
tr
a
i
ni
ng
a
nd
t
e
s
t
i
n
g
s
e
t
s
us
i
n
g
s
t
r
a
t
i
f
i
e
d
s
a
m
p
l
i
ng
to
m
a
i
n
t
a
i
n
t
h
e
s
a
m
e
pr
o
p
or
t
i
o
n
o
f
t
a
r
ge
t
v
a
r
i
a
bl
e
s
i
n
b
o
t
h
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
pr
e
s
e
r
v
e
d
c
l
a
s
s
b
a
l
a
n
c
e
,
e
nha
n
c
i
ng
t
h
e
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
a
n
d
v
a
l
i
d
i
t
y
o
f
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
o
de
l
s
[
15]
,
[
16
]
.
2.
4.
Dat
a
a
u
gm
e
n
t
at
ion
Da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
wa
s
a
pp
li
e
d
t
o
a
ddr
e
s
s
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
e
nha
n
c
e
da
t
a
s
e
t
di
v
e
r
s
i
t
y
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
f
o
r
un
de
r
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
gr
o
ups
[
17
]
.
T
wo
m
e
t
h
o
ds
we
r
e
us
e
d:
C
VA
E
a
n
d
M
L
S
M
OT
E
.
C
VA
E
ge
n
e
r
a
t
e
d
s
y
n
t
h
e
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
r
e
s
e
m
b
li
ng
t
h
e
or
i
g
i
n
a
l
da
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
whil
e
c
o
n
d
i
t
i
o
ni
ng
o
n
a
tt
r
i
b
ut
e
s
s
uc
h
a
s
ge
n
de
r
a
n
d
f
i
e
l
d
o
f
s
t
udy
.
B
y
e
n
c
o
d
i
n
g
a
n
d
de
c
od
i
n
g
da
t
a
t
h
r
o
ugh
a
l
a
t
e
n
t
s
pa
c
e
,
C
VA
E
pr
o
duc
e
d
r
e
a
l
i
s
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
t
h
a
t
m
a
i
n
t
a
i
ne
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
[
18]
.
T
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
i
nc
r
e
a
s
e
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
-
e
s
pe
c
i
a
ll
y
o
f
f
e
m
a
l
e
s
t
ude
n
t
s
i
n
S
T
E
M
-
t
h
e
r
e
by
i
m
pr
o
vi
ng
b
a
l
a
n
c
e
a
n
d
d
i
ve
r
s
i
t
y
.
M
L
S
M
OT
E
f
ur
t
h
e
r
mi
t
i
ga
t
e
d
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
nc
e
by
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
s
y
n
t
h
e
t
i
c
s
a
m
p
l
e
s
t
h
r
o
ugh
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
m
i
n
o
r
i
t
y
c
l
a
s
s
i
ns
t
a
nc
e
s
w
hil
e
c
o
ns
i
de
r
i
ng
m
u
l
t
il
a
b
e
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
[
19]
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
e
ns
ur
e
d
t
h
a
t
n
e
w
s
a
m
p
l
e
s
c
a
pt
ur
e
d
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
c
l
a
s
s
l
a
b
e
l
s
,
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
n
g
t
o
a
m
o
r
e
b
a
l
a
n
c
e
d
a
n
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
ve
da
t
a
s
e
t.
2.
5.
Cl
as
s
if
i
c
at
ion
T
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pha
s
e
o
f
t
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
e
m
p
l
o
y
e
d
a
d
v
a
nc
e
d
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
k
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
s
pe
c
i
f
i
c
a
l
ly
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
n
e
t
wo
r
ks
,
to
pr
e
di
c
t
s
t
ude
n
t
s
uc
c
e
s
s
i
n
S
T
E
M
f
i
e
l
ds
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
i
r
a
c
a
de
m
ic
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
it
igat
ing
ge
nde
r
bias
in
ST
E
M
s
tudy
f
ield
c
las
s
if
i
c
ati
on
us
ing
GR
U
and
L
ST
M
…
(
De
v
i
F
it
r
ianah
)
449
da
t
a
.
GR
U
wa
s
s
e
l
e
c
t
e
d
f
o
r
i
t
s
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
i
n
pr
o
c
e
s
s
i
ng
s
e
que
n
t
i
a
l
da
t
a
a
n
d
m
i
t
i
ga
t
i
n
g
t
h
e
v
a
ni
s
hi
ng
gr
a
d
i
e
n
t
pr
o
bl
e
m
c
o
m
m
o
n
i
n
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
r
e
c
ur
r
e
n
t
n
e
ur
a
l
ne
t
w
o
r
ks
(
R
NN
s
)
[
20
]
.
I
t
e
m
p
l
o
y
s
r
e
s
e
t
a
n
d
upda
t
e
ga
t
e
s
to
c
o
n
t
r
o
l
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
f
l
o
w,
e
n
a
bli
ng
i
t
to
r
e
t
a
i
n
o
r
d
i
s
c
a
r
d
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
a
s
n
e
e
de
d.
T
hi
s
s
i
m
p
li
f
i
e
d
s
t
r
uc
t
ur
e
m
a
ke
s
GR
U
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
li
g
h
t
e
r
t
h
a
n
L
S
T
M
whi
l
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
ly
c
a
pt
ur
i
n
g
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
[
21]
,
[
22]
.
T
h
e
m
o
de
l
wa
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
f
e
a
t
ur
e
s
s
uc
h
a
s
s
e
m
e
s
t
e
r
-
w
i
s
e
a
c
a
de
mi
c
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
de
m
o
gr
a
p
hi
c
da
t
a
,
a
n
d
m
a
j
o
r
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
.
I
t
s
l
a
y
e
r
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
a
pt
u
r
e
d
t
e
m
po
r
a
l
pa
tt
e
r
n
s
i
n
s
t
ude
n
t
r
e
c
o
r
ds
[
23]
,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
io
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
.
L
S
T
M
,
a
l
s
o
de
s
i
g
n
e
d
t
o
h
a
n
d
l
e
s
e
que
n
t
i
a
l
da
t
a
,
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
f
o
r
i
t
s
s
t
r
o
n
g
a
bil
i
t
y
t
o
l
e
a
r
n
a
n
d
pr
e
s
e
r
v
e
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
p
e
n
de
n
c
i
e
s
[
24]
.
I
t
i
n
c
l
ude
s
in
put
,
f
o
r
ge
t,
a
n
d
o
u
t
pu
t
ga
t
e
s
t
h
a
t
a
l
l
o
w
s
e
l
e
c
t
i
v
e
r
e
t
e
n
t
i
o
n
o
f
r
e
l
e
v
a
n
t
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
o
v
e
r
e
x
t
e
n
de
d
pe
r
i
o
ds
[
25
]
.
T
r
a
i
n
e
d
o
n
t
h
e
s
a
m
e
da
t
a
s
e
t
a
s
GR
U,
t
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
us
e
d
m
u
l
t
i
p
l
e
s
e
que
n
t
i
a
l
a
n
d
de
n
s
e
l
a
y
e
r
s
to
c
a
pt
u
r
e
c
o
m
p
l
e
x
t
e
m
po
r
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
i
n
a
c
a
de
m
ic
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
B
ot
h
a
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
r
ob
us
t
pr
e
di
c
t
i
v
e
c
a
pa
bil
i
t
y
,
o
f
f
e
r
i
n
g
v
a
l
ua
bl
e
i
n
s
igh
t
s
i
n
t
o
f
a
c
t
o
r
s
i
nf
l
u
e
n
c
i
ng
s
t
ude
n
t
s
’
s
uc
c
e
s
s
i
n
S
T
E
M
f
i
e
lds
.
2
.
6.
E
val
u
at
ion
I
n
t
hi
s
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
a
l
s
t
ud
y
,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
s
w
a
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
m
e
t
r
i
c
s
s
uc
h
a
s
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
,
a
l
o
n
g
w
i
t
h
c
o
nf
us
i
o
n
m
a
t
r
i
c
e
s
a
n
d
l
o
s
s
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
t
o
i
d
e
n
t
i
f
y
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
i
s
s
ue
s
.
A
c
c
ur
a
c
y
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
o
v
e
r
a
ll
c
o
r
r
e
c
t
n
e
s
s
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
whil
e
pr
e
c
i
s
i
o
n
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
pr
o
p
or
t
i
o
n
o
f
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
d
i
c
t
e
d
po
s
i
t
i
v
e
o
b
s
e
r
va
t
i
o
n
s
.
R
e
c
a
l
l
(
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
)
a
s
s
e
s
s
e
s
t
h
e
m
o
de
l
’
s
a
bil
i
t
y
to
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
y
po
s
i
t
i
ve
c
a
s
e
s
,
a
n
d
t
h
e
F
1
-
s
c
o
r
e
pr
o
vi
de
s
a
ha
r
m
o
ni
c
b
a
l
a
n
c
e
b
e
t
we
e
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
nd
r
e
c
a
l
l
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
,
f
a
i
r
n
e
s
s
m
e
t
r
i
c
s
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d
to
a
s
s
e
s
s
ge
n
d
e
r
-
r
e
l
a
t
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
m
e
t
r
i
c
m
e
a
s
ur
e
s
t
h
e
ga
p
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
b
e
t
we
e
n
m
a
l
e
a
n
d
f
e
m
a
l
e
s
t
ude
n
t
s
,
wh
e
r
e
a
l
a
r
ge
d
i
f
f
e
r
e
n
c
e
m
a
y
i
nd
i
c
a
t
e
ge
n
de
r
bi
a
s
.
T
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
by
ge
n
de
r
m
e
t
r
i
c
e
x
a
mi
ne
s
t
h
e
pr
o
po
r
t
i
o
n
o
f
pr
e
d
i
c
t
e
d
S
T
E
M
a
n
d
n
o
n
-
S
T
E
M
o
u
t
c
o
m
e
s
f
o
r
e
a
c
h
g
e
n
de
r
,
i
de
n
t
i
f
yi
ng
po
t
e
n
t
i
a
l
im
ba
l
a
n
c
e
s
i
n
c
l
a
s
s
a
s
s
i
g
nm
e
n
t
s
.
A
s
ke
we
d
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
m
a
y
r
e
v
e
a
l
bi
a
s
e
s
i
n
t
he
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
o
r
m
o
de
l
be
h
a
vi
o
r
,
e
m
p
h
a
s
i
z
i
ng
t
h
e
n
e
e
d
f
o
r
b
a
l
a
n
c
e
d
a
n
d
f
a
i
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
c
r
o
s
s
ge
n
de
r
s
.
2
.
7.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
s
e
t
t
in
g
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
we
r
e
c
o
n
duc
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
f
o
l
lo
wi
n
g
f
o
ur
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
s
o
f
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
,
w
i
t
h
e
a
c
h
s
e
t
up
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
10
-
f
o
l
d
c
r
o
s
s
-
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
:
i)
C
V
A
E
wi
t
h
GR
U:
t
h
e
s
y
n
t
h
e
t
i
c
da
t
a
ge
n
e
r
a
t
e
d
b
y
C
V
A
E
wa
s
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
da
t
a
s
e
t
a
n
d
us
e
d
to
tr
a
i
n
t
h
e
GR
U
m
o
de
l
.
T
hi
s
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
a
im
e
d
to
e
v
a
l
u
a
t
e
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
C
V
A
E
-
a
ug
m
e
n
t
e
d
da
t
a
o
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
GR
U
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
ii
)
C
V
A
E
wi
t
h
L
S
T
M
:
t
h
e
C
VA
E
-
a
ug
m
e
n
t
e
d
da
t
a
s
e
t
wa
s
us
e
d
to
t
r
a
i
n
t
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
,
a
l
l
o
w
i
ng
f
o
r
a
n
a
s
s
e
s
s
m
e
n
t
o
f
h
o
w
C
VA
E
-
ge
ne
r
a
t
e
d
da
t
a
i
nf
l
ue
nc
e
d
t
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
ii
i
)
M
L
S
M
OT
E
w
i
t
h
G
R
U:
t
h
e
M
L
S
M
OT
E
-
a
ug
m
e
n
t
e
d
da
t
a
s
e
t
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d
to
t
r
a
i
n
t
h
e
GR
U
m
o
de
l
,
e
x
a
mi
n
i
ng
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
o
f
M
L
S
M
OT
E
o
n
t
h
e
GR
U
m
o
de
l
's
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
.
i
v)
M
L
S
M
OT
E
w
i
t
h
L
S
T
M
:
t
h
e
M
L
S
M
OT
E
-
a
ug
m
e
n
t
e
d
da
t
a
s
e
t
wa
s
us
e
d
to
tr
a
i
n
t
h
e
L
S
T
M
m
o
de
l
,
pr
o
vi
d
i
n
g
a
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
M
L
S
M
OT
E
'
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
w
h
e
n
pa
i
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
L
S
T
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
I
n
t
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
,
we
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
o
ur
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
e
v
a
l
ua
t
i
n
g
t
h
e
i
m
p
a
c
t
o
f
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
o
n
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
m
o
de
l
s
.
Us
i
n
g
C
V
A
E
a
n
d
M
L
S
M
OT
E
,
we
a
u
g
m
e
n
t
e
d
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
da
t
a
s
e
t
a
n
d
tr
a
i
n
e
d
b
o
t
h
m
o
de
l
s
on
t
h
e
s
e
e
nh
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
T
h
e
go
a
l
wa
s
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
t
h
e
s
e
t
e
c
h
ni
qu
e
s
i
n
im
pr
o
vi
n
g
t
h
e
m
o
de
l
s
'
pr
e
d
i
c
t
i
ve
c
a
pa
bil
i
t
i
e
s
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
f
o
r
i
m
b
a
l
a
n
c
e
d
da
t
a
s
e
t
s
.
P
e
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
m
e
a
s
ur
e
d
u
s
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
,
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
F
1
-
s
c
o
r
e
.
T
h
e
f
o
l
l
o
w
i
ng
s
e
c
t
i
o
n
s
de
t
a
i
l
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
f
o
r
e
a
c
h
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
o
f
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
a
n
d
m
o
de
l
.
3.
1.
M
od
e
l
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
hi
g
hli
g
h
t
t
h
e
i
nf
l
ue
nc
e
o
f
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
a
n
d
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
o
n
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
o
u
t
c
o
m
e
s
.
T
a
bl
e
1
de
t
a
i
l
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
f
o
r
a
l
l
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
s
.
I
n
E
x
pe
r
im
e
n
t
1
(
C
VA
E
+
GR
U)
,
t
h
e
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
d
0.
80
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
,
wi
t
h
a
hi
g
h
r
e
c
a
ll
o
f
0.
96
b
ut
l
o
we
r
pr
e
c
i
s
i
o
n
(
0.
69)
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
s
t
r
o
n
g
s
e
ns
i
t
i
vi
t
y
b
ut
m
o
r
e
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
s
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
2
(
C
VA
E
+
L
S
T
M
)
y
i
e
l
de
d
s
l
i
g
h
t
l
y
l
o
we
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
-
0.
78
a
c
c
ur
a
c
y
,
0.
72
F
1
,
0
.
62
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
a
n
d
0.
86
r
e
c
a
l
l
-
s
h
o
w
i
n
g
r
e
duc
e
d
l
e
a
r
ni
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
.
M
L
S
M
OT
E
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
ly
im
pr
o
v
e
d
r
e
s
u
l
t
s
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
3
(
M
L
S
M
OT
E
+
GR
U)
a
c
hi
e
v
e
d
t
h
e
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
w
i
t
h
0.
94
a
c
c
ur
a
c
y
,
0.
92
p
r
e
c
i
s
i
o
n
,
0.
96
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
0.
93
F
1,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
b
a
l
a
n
c
e
d
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
4
(
M
L
S
M
OT
E
+
L
S
T
M
)
f
o
l
l
o
we
d
c
l
o
s
e
ly
,
s
c
o
r
i
n
g
0.
90
a
c
c
ur
a
c
y
,
0.
84
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
0.
94
r
e
c
a
l
l
,
a
n
d
0.
88
F
1.
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
:
447
-
455
450
Ov
e
r
a
ll
,
M
L
S
M
OT
E
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
m
i
t
i
ga
t
e
d
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
d
b
ot
h
pr
e
c
i
s
i
o
n
a
n
d
r
e
c
a
l
l
.
GR
U
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
L
S
T
M
c
o
un
t
e
r
pa
r
t
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
s
upe
r
i
o
r
h
a
n
d
li
ng
o
f
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
u
n
de
r
s
c
o
r
e
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
s
e
l
e
c
t
i
n
g
s
u
i
t
a
bl
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
a
nd
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
to
o
p
t
i
mi
z
e
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
a
bl
e
1
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
r
e
s
ul
t
m
e
t
r
i
c
M
e
tr
i
c
A
ve
r
a
ge
v
a
lu
e
C
V
A
E
M
L
S
M
O
T
E
G
R
U
L
S
T
M
G
R
U
L
S
T
M
A
c
c
u
r
a
c
y
0.80
0.78
0.94
0.90
P
r
e
c
is
i
o
n
0.69
0.62
0.92
0.84
R
e
c
a
ll
0.96
0.86
0.96
0.94
F
1 S
c
or
e
0.80
0.72
0.93
0.88
3.
2.
T
r
ain
in
g
an
d
val
id
at
io
n
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
T
h
e
GR
U
-
C
V
A
E
m
o
de
l
s
h
o
ws
i
n
F
i
gur
e
1
h
a
ve
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
de
c
r
e
a
s
e
i
n
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
10
f
o
l
d
s
,
wi
t
h
s
t
a
bil
i
z
a
t
i
o
n
a
r
o
un
d
e
p
o
c
h
10.
F
o
l
ds
1,
3,
5
,
8
,
a
n
d
10
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
m
i
nim
a
l
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
g
oo
d
ge
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
.
S
o
m
e
f
o
l
d
s
,
s
uc
h
a
s
2,
4
,
6,
7,
a
n
d
9
,
s
h
o
w
m
i
n
o
r
v
a
l
i
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
f
l
uc
t
ua
t
i
o
ns
,
s
ugge
s
t
i
n
g
pot
e
n
t
i
a
l
o
ve
r
f
i
t
t
i
n
g.
Ov
e
r
a
ll
,
t
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
we
l
l
w
i
t
h
m
i
n
o
r
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
i
n
s
o
m
e
f
o
l
ds
.
F
i
gur
e
1
.
C
VA
E
w
i
t
h
GR
U
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
M
o
s
t
f
o
l
ds
s
h
o
w
i
n
F
i
gur
e
2
h
a
v
e
a
s
m
o
ot
h
de
c
r
e
a
s
e
i
n
b
o
t
h
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
,
w
i
t
h
mi
n
im
a
l
g
e
n
e
r
a
l
i
z
a
t
i
o
n
ga
ps
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
e
f
f
e
c
t
i
ve
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
r
o
b
us
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
Ho
we
v
e
r
,
a
f
e
w
f
o
l
d
s
,
s
uc
h
a
s
F
o
l
d
4
a
n
d
F
o
l
d
8,
e
x
hi
b
i
t
m
i
n
o
r
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
i
n
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
,
l
i
ke
ly
c
a
us
e
d
by
s
e
n
s
i
t
i
v
i
t
y
t
o
s
pe
c
i
f
i
c
v
a
li
da
t
i
o
n
s
u
b
s
e
t
s
.
Ov
e
r
a
l
l
,
t
h
e
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
li
z
e
s
we
l
l
a
c
r
o
s
s
t
h
e
f
o
l
ds
,
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
s
t
a
bl
e
a
n
d
r
e
l
i
a
bl
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
GR
U
-
M
L
S
M
OT
E
m
o
de
l
i
n
F
i
gur
e
3
a
l
s
o
e
x
hi
b
i
t
s
a
s
t
e
a
dy
de
c
r
e
a
s
e
i
n
tr
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
f
o
l
ds
,
s
tabi
l
i
z
i
n
g
a
r
oun
d
e
p
o
c
h
1
0
.
Ov
e
r
a
l
l
f
o
l
d
s
h
ow
s
tabl
e
p
e
r
f
or
m
a
n
c
e
,
whi
l
e
f
o
l
ds
2
,
6
,
a
n
d
7
,
e
xh
i
b
i
t
va
l
i
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
,
hi
n
t
i
ng
a
t
p
ot
e
n
t
i
a
l
o
ve
r
f
i
t
t
i
n
g.
Ov
e
r
a
l
l
,
t
h
e
m
o
de
l
s
h
o
ws
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
s
o
m
e
m
i
n
o
r
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
i
n
a
f
e
w
f
o
l
ds
.
M
L
S
M
OT
E
-
L
S
T
M
i
n
F
i
gur
e
4,
v
a
l
i
da
t
i
o
n
l
o
s
s
f
luct
ua
t
i
o
ns
l
i
ke
ly
s
t
e
m
f
r
o
m
e
x
t
e
n
de
d
t
r
a
i
ni
ng
o
r
da
t
a
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
.
De
s
p
i
t
e
t
h
e
s
e
s
p
i
ke
s
,
t
h
e
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
li
z
e
s
we
l
l
a
c
r
o
s
s
f
o
l
d
s
.
Ov
e
r
a
ll
,
a
ll
m
o
de
l
s
s
h
o
w
s
t
a
bl
e
l
e
a
r
ni
ng
by
e
po
c
h
10,
w
i
t
h
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
pe
r
f
o
r
m
i
n
g
r
o
b
us
t
l
y
u
n
de
r
b
o
t
h
C
VA
E
a
n
d
M
L
S
M
OT
E
,
t
h
o
ugh
mi
n
o
r
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
v
a
r
i
a
t
i
o
ns
s
ugge
s
t
s
l
i
g
h
t
o
v
e
r
f
i
t
t
i
n
g
i
n
s
o
m
e
f
o
l
ds
.
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
it
igat
ing
ge
nde
r
bias
in
ST
E
M
s
tudy
f
ield
c
las
s
if
i
c
ati
on
us
ing
GR
U
and
L
ST
M
…
(
De
v
i
F
it
r
ianah
)
451
F
i
gur
e
2
.
C
VA
E
w
i
t
h
L
S
T
M
tr
a
i
ni
n
g
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
F
i
gur
e
3
.
M
L
S
M
OT
E
wi
t
h
GR
U
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
d
a
t
i
o
n
l
o
s
s
F
i
gur
e
4
.
M
L
S
M
OT
E
wi
t
h
L
S
T
M
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
v
a
li
da
t
i
o
n
l
o
s
s
3.
3.
F
air
n
e
s
s
p
e
r
f
o
r
m
an
c
e
T
o
e
v
a
l
ua
t
e
f
a
i
r
n
e
s
s
i
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
ge
n
de
r
s
,
we
c
o
m
pa
r
e
d
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
m
a
l
e
a
n
d
f
e
m
a
l
e
g
r
oups
a
c
r
os
s
f
our
e
x
p
e
r
i
m
e
n
ta
l
s
e
tu
ps
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
i
n
T
a
b
l
e
2
.
F
r
om
T
a
bl
e
2
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
:
447
-
455
452
i
t
i
s
e
vi
de
n
t
t
h
a
t
m
o
de
l
s
t
r
a
i
ne
d
us
i
n
g
t
h
e
M
L
S
M
OT
E
t
e
c
h
ni
que
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
a
c
hi
e
v
e
hi
g
h
e
r
f
a
i
r
n
e
s
s
m
e
t
r
i
c
s
,
w
i
t
h
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
b
a
l
a
nc
e
d
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
c
r
o
s
s
b
ot
h
ge
n
de
r
s
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t
,
m
o
de
l
s
ut
i
li
z
i
ng
C
V
A
E
e
xhi
b
i
t
l
a
r
ge
r
d
i
s
p
a
r
i
t
i
e
s
i
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
s
ugge
s
t
i
n
g
r
oo
m
f
o
r
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
i
n
a
c
hi
e
vi
ng
f
a
i
r
n
e
s
s
.
T
h
e
M
L
S
M
O
T
E
wi
t
h
GR
U
m
o
de
l
a
c
hi
e
ve
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
o
v
e
r
a
l
l
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
b
o
t
h
m
a
l
e
a
n
d
f
e
m
a
l
e
gr
o
ups
,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
i
t
s
r
ob
us
t
ne
s
s
a
n
d
f
a
i
r
n
e
s
s
.
B
u
i
l
d
i
ng
o
n
t
h
e
f
a
i
r
n
e
s
s
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
t
h
e
n
e
x
t
s
t
e
p
a
n
a
l
y
z
e
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
ve
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
ns
to
i
de
n
t
i
f
y
pot
e
n
t
i
a
l
bi
a
s
e
s
o
r
m
i
s
a
l
i
g
n
m
e
n
t
s
w
i
t
h
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
d
a
t
a
.
W
hil
e
f
a
i
r
n
e
s
s
m
e
t
r
i
c
s
s
h
o
w
o
v
e
r
a
l
l
g
e
n
de
r
pa
r
i
t
y
,
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
n
a
ly
s
i
s
r
e
v
e
a
l
s
w
h
e
t
h
e
r
m
o
de
l
s
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
c
a
pt
ur
e
g
r
o
up
-
s
pe
c
i
f
i
c
pa
t
t
e
r
n
s
o
r
e
x
hi
b
i
t
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
o
v
e
r
-
o
r
un
de
r
-
pr
e
di
c
t
i
o
ns
,
e
n
s
ur
i
ng
b
o
t
h
f
a
i
r
n
e
s
s
a
n
d
da
t
a
f
i
de
l
i
t
y
.
I
n
t
hi
s
e
x
pe
r
im
e
n
t
,
t
h
e
C
VA
E
wi
t
h
GR
U
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
(
F
i
gur
e
5,
l
e
f
t
)
s
h
o
ws
di
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
b
e
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
o
r
i
g
i
na
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
.
P
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
o
r
n
o
n
-
S
T
E
M
m
a
l
e
s
a
r
e
un
de
r
e
s
t
i
m
a
t
e
d,
whi
l
e
n
o
n
-
S
T
E
M
f
e
m
a
l
e
s
a
r
e
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
e
d.
I
n
t
h
e
S
T
E
M
c
a
t
e
gor
y
,
m
a
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
a
l
i
g
n
c
l
o
s
e
ly
w
i
t
h
o
r
i
g
i
na
l
s
,
wh
e
r
e
a
s
f
e
m
a
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
s
l
i
g
h
t
l
y
e
x
c
e
e
d
t
h
e
m
,
i
nd
i
c
a
t
i
n
g
a
bi
a
s
t
o
wa
r
d
o
v
e
r
-
pr
e
di
c
t
i
n
g
f
e
m
a
l
e
s
a
n
d
un
de
r
-
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
m
a
l
e
s
.
T
h
e
C
V
A
E
w
i
t
h
L
S
T
M
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
(
F
i
gur
e
5,
r
i
g
h
t
)
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
e
s
a
c
r
o
s
s
g
e
n
de
r
s
a
n
d
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
,
s
ugge
s
t
i
n
g
a
bi
a
s
to
wa
r
d
hi
g
h
e
r
pr
e
di
c
t
e
d
c
o
un
t
s
.
T
hi
s
m
a
y
s
t
e
m
f
r
om
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
o
r
i
m
pe
r
f
e
c
t
r
e
c
o
n
s
t
r
uc
t
i
o
n
o
f
t
h
e
da
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
F
i
ne
-
t
uni
n
g
o
r
r
e
gul
a
r
i
z
a
t
i
o
n
c
ou
l
d
he
l
p
r
e
duc
e
t
hi
s
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
o
v
e
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
a
bl
e
2.
A
ve
r
a
ge
a
c
c
ur
a
c
y
w
i
t
hi
n
ge
n
de
r
E
x
p
e
r
im
e
n
t
A
ve
r
a
ge
ma
le
a
c
c
u
r
a
c
y
A
ve
r
a
ge
f
e
ma
le
a
c
c
ur
a
c
y
C
V
A
E
w
it
h G
R
U
0.83
0.72
C
V
A
E
w
it
h L
S
T
M
0.79
0.73
M
L
S
M
O
T
E
w
it
h
G
R
U
0.94
0.93
M
L
S
M
O
T
E
w
it
h
L
S
T
M
0.89
0.88
F
i
gur
e
5
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
1
-
C
VA
E
w
i
t
h
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
pr
e
di
c
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
W
i
t
h
M
L
S
M
OT
E
a
pp
l
i
e
d
f
o
r
da
t
a
b
a
l
a
n
c
i
ng
a
n
d
a
GR
U
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
(
F
i
gur
e
6,
l
e
f
t
)
,
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
o
r
i
g
i
na
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
ns
s
h
o
w
s
t
r
o
n
g
a
l
i
g
nm
e
n
t
.
I
n
t
h
e
n
o
n
-
S
T
E
M
c
a
t
e
g
or
y
,
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
o
r
b
ot
h
ge
n
de
r
s
c
l
o
s
e
ly
m
a
t
c
h
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
s
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
r
e
duc
e
d
bias
.
S
i
mi
l
a
r
ly
,
S
T
E
M
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
a
li
g
n
we
l
l
a
c
r
o
s
s
ge
n
de
r
s
,
de
m
o
ns
t
r
a
t
i
n
g
t
h
a
t
M
L
S
M
OT
E
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
m
i
t
i
ga
t
e
s
c
l
a
s
s
im
ba
l
a
n
c
e
a
n
d
e
nh
a
n
c
e
s
GR
U
m
o
de
l
ge
n
e
r
a
li
z
a
t
i
o
n
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
t
h
e
M
L
S
M
OT
E
+
L
S
T
M
m
o
de
l
(
F
i
gur
e
6,
r
i
g
h
t
)
pe
r
f
o
r
m
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
f
o
r
f
e
m
a
l
e
s
a
c
r
o
s
s
b
o
t
h
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
,
w
i
t
h
mi
n
i
m
a
l
g
a
ps
b
e
t
we
e
n
pr
e
d
i
c
t
e
d
a
n
d
o
r
i
g
i
na
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
ns
.
Ho
we
v
e
r
,
f
o
r
m
a
l
e
s
,
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
r
e
s
l
i
g
h
t
l
y
u
n
de
r
e
s
t
i
m
a
t
e
d
i
n
n
on
-
S
T
E
M
a
n
d
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
e
d
i
n
S
T
E
M
,
r
e
v
e
a
l
i
ng
r
e
s
i
dua
l
im
ba
l
a
n
c
e
.
W
hil
e
o
v
e
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
r
e
m
a
i
ns
s
t
r
o
n
g,
f
ur
t
h
e
r
t
uni
n
g
m
a
y
be
n
e
e
de
d
t
o
i
m
pr
ov
e
m
a
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
c
r
o
s
s
b
o
t
h
c
l
a
s
s
e
s
.
T
o
e
x
t
e
n
d
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
,
we
a
l
s
o
e
x
a
m
i
ne
t
h
e
m
o
de
l
's
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
o
u
t
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
.
T
hi
s
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
im
s
t
o
e
v
a
l
ua
t
e
wh
e
t
h
e
r
t
h
e
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
s
to
t
h
e
o
b
s
e
r
v
e
d
d
i
s
c
r
e
pa
nc
i
e
s
.
F
i
gur
e
7
c
o
m
pa
r
e
s
GR
U
a
n
d
L
S
T
M
m
o
de
l
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
S
T
E
M
v
e
r
s
us
n
o
n
-
S
T
E
M
o
u
t
c
o
m
e
s
by
ge
n
de
r
w
i
t
h
o
ut
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
,
r
e
v
e
a
l
i
ng
c
l
e
a
r
m
o
de
l
bi
a
s
e
s
.
B
o
t
h
m
o
de
l
s
s
h
o
w
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
f
o
r
f
e
m
a
le
s
t
ude
n
t
s
-
t
h
e
GR
U
un
de
r
p
r
e
d
i
c
t
s
n
o
n
-
S
T
E
M
a
n
d
ov
e
r
pr
e
d
i
c
t
s
S
T
E
M
,
whi
l
e
t
h
e
L
S
T
M
s
h
o
ws
s
i
mi
l
a
r
t
r
e
n
ds
b
ut
a
l
i
g
ns
s
l
i
g
h
t
l
y
be
tt
e
r
f
o
r
m
a
l
e
s
.
T
hi
s
i
n
d
i
c
a
t
e
s
s
t
r
o
n
ge
r
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
f
o
r
m
a
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
a
nd
we
a
ke
r
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
it
igat
ing
ge
nde
r
bias
in
ST
E
M
s
tudy
f
ield
c
las
s
if
i
c
ati
on
us
ing
GR
U
and
L
ST
M
…
(
De
v
i
F
it
r
ianah
)
453
a
c
c
ur
a
c
y
f
o
r
f
e
m
a
l
e
s
,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
da
t
a
i
m
ba
l
a
n
c
e
.
W
i
t
h
o
ut
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
,
b
ot
h
m
o
de
l
s
t
e
n
d
to
o
v
e
r
f
i
t
t
h
e
do
m
i
na
n
t
m
a
l
e
da
t
a
,
f
a
il
i
ng
to
c
a
pt
u
r
e
f
e
m
a
l
e
-
s
pe
c
i
f
i
c
pa
tt
e
r
n
s
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ng
s
e
m
p
h
a
s
i
z
e
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
to
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
f
a
i
r
n
e
s
s
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
F
i
gur
e
6
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
2:
M
L
S
M
OT
E
wi
t
h
GR
U
a
nd
L
S
T
M
pr
e
di
c
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
F
i
gur
e
7
.
M
L
S
M
OT
E
wi
t
h
L
S
T
M
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
4.
CONC
L
USI
ON
T
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
e
i
m
pa
c
t
o
f
da
t
a
a
ug
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
e
c
h
ni
que
s
a
n
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
s
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
f
a
i
r
n
e
s
s
,
a
n
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
.
M
L
S
M
OT
E
c
o
m
bi
ne
d
w
i
t
h
GR
U
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
ly
o
u
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
ot
h
e
r
s
e
t
ups
,
a
c
hi
e
vi
ng
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
a
c
c
ur
a
c
y
(
0.
94
)
a
n
d
F
1
s
c
o
r
e
(
0.
93
)
whi
l
e
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
b
a
l
a
n
c
e
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
c
r
o
s
s
ge
n
d
e
r
s
,
w
i
t
h
m
a
l
e
a
n
d
f
e
m
a
l
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
a
t
0.
94
a
n
d
0.
93,
r
e
s
pe
c
ti
ve
ly
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t
,
C
VA
E
-
b
a
s
e
d
m
o
de
l
s
e
xhi
b
i
t
e
d
l
a
r
ge
r
d
i
s
pa
r
i
t
i
e
s
b
e
t
we
e
n
ge
n
de
r
s
,
w
i
t
h
n
o
t
i
c
e
a
bl
e
bi
a
s
e
s
in
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
ns
.
F
o
r
i
ns
t
a
n
c
e
,
t
h
e
C
V
AE
wi
t
h
G
R
U
o
v
e
r
-
pr
e
d
i
c
t
e
d
f
e
m
a
l
e
s
i
n
t
h
e
n
o
n
-
S
T
E
M
c
a
t
e
g
o
r
y
a
n
d
u
n
de
r
-
pr
e
d
i
c
t
e
d
m
a
l
e
s
,
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
i
n
a
c
hi
e
vi
ng
f
a
i
r
n
e
s
s
.
S
i
mi
l
a
r
ly
,
t
h
e
C
VA
E
w
i
t
h
L
S
T
M
d
i
s
p
l
a
y
e
d
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
ge
n
de
r
s
a
n
d
c
l
a
s
s
e
s
,
s
ug
ge
s
t
i
n
g
li
mi
t
a
t
i
o
ns
i
n
c
a
pt
ur
i
n
g
t
h
e
or
i
g
i
na
l
da
t
a
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
M
L
S
M
O
T
E
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
a
ddr
e
s
s
e
d
c
l
a
s
s
i
m
ba
l
a
nc
e
s
,
w
i
t
h
GR
U
a
c
hi
e
vi
ng
c
l
o
s
e
r
a
l
i
g
nm
e
n
t
b
e
t
we
e
n
pr
e
di
c
t
e
d
a
n
d
o
r
i
g
i
na
l
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
ns
f
o
r
b
ot
h
ge
n
de
r
s
.
Ho
we
v
e
r
,
M
L
S
M
OT
E
w
i
t
h
L
S
T
M
s
h
o
we
d
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
i
n
m
a
l
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
,
w
i
t
h
u
n
de
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
n
o
n
-
S
T
E
M
c
a
t
e
g
o
r
y
a
n
d
s
li
g
h
t
o
v
e
r
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
i
n
S
T
E
M
.
Ov
e
r
a
l
l
,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
u
n
de
r
s
c
o
r
e
M
L
S
M
OT
E
's
a
bil
i
t
y
t
o
im
pr
o
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
f
a
i
r
n
e
s
s
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
y
w
h
e
n
pa
i
r
e
d
w
i
t
h
GR
U,
t
h
o
ugh
a
d
d
i
t
i
o
n
a
l
t
uni
ng
m
a
y
b
e
ne
e
de
d
f
o
r
ot
h
e
r
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
to
a
ddr
e
s
s
r
e
s
i
dua
l
bi
a
s
e
s
.
AC
K
NOWL
E
DGM
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
w
o
ul
d
li
ke
t
o
a
c
kn
o
w
l
e
dge
t
h
e
us
e
o
f
Op
e
nA
I
’
s
C
h
a
t
GPT
a
s
a
s
uppor
t
i
v
e
t
oo
l
dur
i
n
g
t
h
e
de
b
ugg
i
ng
a
n
d
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
pr
o
c
e
s
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
:
447
-
455
454
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
wo
r
k
i
s
s
uppo
r
t
e
d
by
R
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
T
e
c
hn
o
l
o
g
y
T
r
a
ns
f
e
r
O
f
f
i
c
e
,
B
i
na
Nus
a
n
t
a
r
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
a
s
a
pa
r
t
o
f
B
i
n
a
Nus
a
n
t
a
r
a
Uni
v
e
r
s
i
t
y
’
s
I
n
t
e
r
n
a
t
i
o
n
a
l
R
e
s
e
a
r
c
h
Gr
a
n
t
e
n
t
i
t
l
e
d
An
I
n
-
de
pt
h
Ana
l
y
s
i
s
o
f
F
e
m
a
le
R
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
E
m
p
l
o
y
a
bil
i
t
y
i
n
S
T
E
M
b
a
s
e
d
o
n
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
n
g
F
r
a
m
e
wo
r
k
wi
t
h
c
o
n
t
r
a
c
t
n
u
m
be
r
:
069C
/VR
R
T
T
/I
I
I
/2024
a
n
d
c
o
n
t
r
a
c
t
da
t
e
:
M
a
r
c
h
18,
2024.
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
us
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
De
vi
F
i
t
r
i
a
n
a
h
S
a
r
a
h
S
a
f
i
t
r
i
Na
dz
l
a
An
dr
i
t
a
I
n
t
a
n
Gh
a
y
a
t
r
i
e
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
da
t
a
t
h
a
t
s
upp
o
r
t
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
t
hi
s
s
t
udy
a
r
e
a
v
a
i
l
a
b
l
e
o
n
r
e
que
s
t
f
r
o
m
t
h
e
c
or
r
e
s
po
n
d
i
n
g
a
ut
h
o
r
,
[
S
S
]
.
T
h
e
da
t
a
a
r
e
n
ot
pub
l
i
c
ly
a
v
a
il
a
bl
e
du
e
to
pr
i
v
a
c
y
o
r
e
t
hi
c
a
l
r
e
s
t
r
i
c
t
i
o
ns
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
E
.
J
us
s
upo
w
,
K
.
S
p
o
hr
e
r
,
A
.
H
e
in
z
l,
a
nd
J
.
G
a
w
li
tz
a
,
“
A
ugme
nt
in
g
m
e
di
c
a
l
di
a
gno
s
is
de
c
is
io
ns
?
A
n
in
ve
s
ti
ga
ti
o
n
i
nt
o
ph
y
s
ic
ia
ns
’
de
c
is
i
o
n
-
ma
ki
ng
pr
oc
e
s
s
w
it
h
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
,”
I
nf
or
m
at
io
n
Sy
s
te
m
s
R
e
s
e
a
r
c
h
,
v
o
l.
32,
n
o
.
3,
pp.
713
-
735,
S
e
p. 2021, d
o
i:
10.1287/i
s
r
e
.2020.0980.
[
2]
M
.
S
to
ne
e
t
al
.
,
“
A
r
ti
f
i
c
ia
l
in
te
ll
ig
e
nc
e
(
A
I
)
in
s
tr
a
te
gi
c
ma
r
ke
ti
ng
d
e
c
is
io
n
-
ma
ki
ng:
a
r
e
s
e
a
r
c
h
a
ge
nda
,”
T
he
B
ot
to
m
L
i
ne
,
vo
l.
33, n
o
. 2, pp. 183
-
200, Ap
r
. 2020, d
o
i:
10.1108/
B
L
-
03
-
202
0
-
0022.
[
3]
E
.
F
e
r
r
a
r
a
,
“
F
a
ir
n
e
s
s
a
nd
bi
a
s
in
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
:
a
br
ie
f
s
ur
ve
y
of
s
o
u
r
c
e
s
,
im
pa
c
ts
,
a
nd
mi
ti
ga
ti
o
n
s
tr
a
te
gi
e
s
,”
Sc
i
,
vo
l
.
6,
no
. 1, p. 3, D
e
c
. 2023, d
oi
:
10.
3390/s
c
i6
010003.
[
4]
S
.
O
’
C
o
nn
o
r
a
nd
H
.
L
iu
,
“
G
e
nd
e
r
bi
a
s
pe
r
pe
tu
a
ti
o
n
a
nd
mi
ti
ga
ti
o
n
in
A
I
t
e
c
hn
o
l
o
g
ie
s
:
c
ha
ll
e
ng
e
s
a
nd
o
pp
o
r
tu
ni
ti
e
s
,”
A
I
&
SO
C
I
E
T
Y
,
vo
l.
39, n
o
. 4, pp. 2045
-
2057, Aug. 2024, d
o
i:
10.1007/s
00146
-
023
-
01675
-
4.
[
5]
U
ni
te
d
N
a
ti
o
ns
E
duc
a
ti
o
na
l
S
c
i
e
nt
i
f
i
c
a
nd
C
ul
tu
r
a
l
O
r
ga
ni
z
a
ti
on
(
U
N
E
S
C
O
)
,
“
G
l
o
ba
l
e
duc
a
ti
o
n
m
o
ni
t
o
r
in
g
r
e
p
o
r
t
2024
-
G
e
n
de
r
r
e
p
o
r
t:
te
c
hn
o
l
o
g
y
o
n
h
e
r
te
r
ms
.”
2024,
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/ww
w
.i
a
u
-
he
s
d.ne
t/
a
c
ti
o
n/
gl
o
ba
l
-
e
du
c
a
ti
o
n
-
m
o
ni
t
or
in
g
-
r
e
p
o
r
t
-
2024
-
ge
nd
e
r
-
r
e
p
o
r
t
-
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
-
h
e
r
-
t
e
r
ms
.
[
6]
S
.
J
.
H
.
Y
a
ng,
H
.
O
ga
ta
,
T
.
M
a
ts
ui
,
a
nd
N
.
-
S
.
C
he
n,
“
H
uma
n
-
c
e
nt
e
r
e
d
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
in
e
du
c
a
ti
o
n:
s
e
e
in
g
th
e
in
v
is
ib
le
th
r
o
ugh
th
e
v
is
ib
l
e
,”
C
om
put
e
r
s
and E
duc
at
io
n:
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, v
o
l.
2, p. 100008, 2021, d
oi
:
10.1016/j
.
c
a
e
a
i.
2021.1000
08.
[
7]
N
.
R
e
ka
bs
a
z
a
nd
M
.
S
c
he
dl
,
“
D
o
n
e
ur
a
l
r
a
nki
ng
m
o
d
e
ls
in
te
n
s
if
y
g
e
nde
r
bi
a
s
?
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
th
e
43
r
d
I
nt
e
r
nat
io
nal
A
C
M
SI
G
I
R
C
onf
e
r
e
nc
e
on
R
e
s
e
a
r
c
h
and
D
e
v
e
lo
pm
e
nt
in
I
nf
or
m
at
io
n
R
e
tr
ie
v
al
,
J
ul
.
2020,
pp.
2065
-
2068,
do
i:
10.1145/
3397271.3401280.
[
8]
Y
.
D
o
ng,
N
.
L
iu
,
B
.
J
a
la
ia
n,
a
nd
J
.
L
i,
“
E
D
I
T
S
:
m
o
d
e
li
ng
a
nd
mi
ti
ga
ti
ng
da
ta
bi
a
s
f
or
gr
a
ph
ne
u
r
a
l
n
e
tw
o
r
ks
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ng
s
o
f
th
e
A
C
M
W
e
b C
onf
e
r
e
nc
e
2022
, A
pr
. 2022, pp. 1259
-
1269, do
i:
10.1145/3485447.3
512173.
[
9]
F
.
C
r
uz
-
J
e
s
us
e
t
a
l.
,
“
U
s
in
g
a
r
ti
f
i
c
ia
l
in
t
e
ll
ig
e
n
c
e
m
e
th
o
ds
t
o
a
s
s
e
s
s
a
c
a
de
mi
c
a
c
hi
e
ve
m
e
nt
in
publ
i
c
hi
gh
s
c
h
oo
ls
of
a
E
u
r
o
p
e
a
n
U
ni
o
n
c
o
unt
r
y
,”
H
e
li
y
on
,
vo
l.
6, n
o
. 6, p. e
04081, J
un. 2020, d
oi
:
10.1016/j
.he
li
y
on.2020.
e
04081.
[
10]
Ş
.
A
y
d
o
ğdu,
“
P
r
e
di
c
ti
ng
s
tu
de
n
t
f
in
a
l
pe
r
f
o
r
ma
nc
e
us
in
g
a
r
ti
f
ic
ia
l
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
ks
in
o
nl
in
e
le
a
r
ni
ng
e
n
v
i
r
o
nm
e
nt
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. 19
13
-
1927, M
a
y
2020, d
o
i:
10.1007/s
10639
-
019
-
10053
-
x.
[
11]
V
.
T
o
ka
r
,
D
.
T
y
s
h
c
h
e
nk
o
,
T
.
F
r
a
n
c
huk,
V
.
M
a
ko
ie
d
ov
a
,
a
nd
A
.
L
o
ta
r
i
e
v
,
“
U
s
in
g
c
lu
s
te
r
a
na
l
y
s
is
f
o
r
r
e
ve
a
li
ng
ge
nd
e
r
e
qua
li
t
y
pa
tt
e
r
ns
in
E
U
I
C
T
e
duc
a
ti
o
n
a
nd
e
mpl
oy
m
e
nt
,”
J
our
nal
of
T
he
or
e
ti
c
al
and
A
ppl
ie
d
I
nf
o
r
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
,
v
o
l.
101,
no
.
16,
pp. 6691
–
6702, 2023.
[
12]
B
.
C
.
M
a
te
us
,
M
.
M
e
nd
e
s
,
J
.
T
.
F
a
r
in
ha
,
R
.
A
s
s
is
,
a
nd
A
.
M
.
C
a
r
do
s
o
,
“
C
o
mpa
r
in
g
L
S
T
M
a
nd
G
R
U
m
o
de
ls
t
o
pr
e
di
c
t
th
e
c
o
ndi
ti
o
n
of
a
pul
p pa
p
e
r
pr
e
s
s
,”
E
ne
r
gi
e
s
, v
o
l.
14, n
o
. 21, p. 6
958, Oc
t.
2021, d
o
i:
10.3390/
e
n14216958.
[
13]
F
.
R
id
z
ua
n
a
nd
W
.
M
.
N
.
W
a
n
Z
a
in
o
n,
“
A
r
e
v
i
e
w
o
n
da
ta
c
l
e
a
ns
in
g
me
th
o
ds
f
o
r
bi
g
da
ta
,”
P
r
oc
e
di
a
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
,
v
o
l.
161,
pp. 731
-
738, 2019, do
i
:
10.1016/j
.pr
oc
s
.2019.11.177.
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
it
igat
ing
ge
nde
r
bias
in
ST
E
M
s
tudy
f
ield
c
las
s
if
i
c
ati
on
us
ing
GR
U
and
L
ST
M
…
(
De
v
i
F
it
r
ianah
)
455
[
14]
C
.
A
ndr
a
de
,
“
Z
s
c
o
r
e
s
,
s
ta
nda
r
d
s
c
o
r
e
s
,
a
nd
c
o
mp
o
s
it
e
t
e
s
t
s
c
or
e
s
e
x
pl
a
in
e
d,”
I
ndi
an
J
our
nal
of
P
s
y
c
hol
ogi
c
al
M
e
di
c
in
e
,
vo
l.
43,
no
. 6, pp. 555
-
557, N
ov
. 2021, d
o
i:
10.1177
/0
25371762110465
25.
[
15]
J
.
S
a
da
i
y
a
ndi
,
P
.
A
r
umuga
m,
A
.
K
.
S
a
nga
ia
h,
a
nd
C
.
Z
ha
n
g,
“
S
tr
a
ti
f
i
e
d
s
a
mpl
in
g
-
ba
s
e
d
d
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
t
o
in
c
r
e
a
s
e
pr
e
di
c
ti
o
n a
c
c
u
r
a
c
y
of
unba
la
nc
e
d da
ta
s
e
t,
”
E
le
c
tr
oni
c
s
, vo
l.
12
, no
. 21, p. 4423, O
c
t.
2023, d
o
i:
10.3390/
e
l
e
c
tr
o
ni
c
s
12214423.
[
16]
Y
.
X
u
a
nd
R
.
G
oo
da
c
r
e
,
“
O
n
s
pl
it
ti
ng
tr
a
in
in
g
a
nd
v
a
li
da
ti
o
n
s
e
t:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
s
tu
d
y
of
c
r
o
s
s
-
v
a
li
da
ti
o
n,
b
oo
ts
tr
a
p
a
nd
s
y
s
te
ma
ti
c
s
a
m
pl
in
g
f
or
e
s
ti
ma
ti
ng
th
e
g
e
n
e
r
a
li
z
a
ti
o
n
p
e
r
f
or
ma
nc
e
of
s
up
e
r
v
is
e
d
l
e
a
r
ni
ng,”
J
our
nal
of
A
nal
y
s
is
and
T
e
s
ti
ng
,
vo
l.
2, pp. 249
-
262, 2018, d
oi
:
10.1007/s
41664
-
018
-
0068
-
2.
[
17]
R
.
E
s
c
o
ba
r
D
ía
z
G
ue
r
r
e
r
o
,
L
.
C
a
r
v
a
lh
o
,
T
.
B
oc
kl
it
z
,
J
.
P
o
pp,
a
nd
J
.
L
.
O
li
ve
ir
a
,
“
A
da
ta
a
ugme
nt
a
ti
o
n
me
th
o
d
o
l
o
g
y
t
o
r
e
du
c
e
th
e
c
la
s
s
i
mba
la
nc
e
i
n hi
s
t
o
pa
th
o
l
o
g
y
i
ma
g
e
s
,”
J
our
nal
of
I
m
agi
ng I
nf
or
m
at
ic
s
i
n M
e
di
c
in
e
, vo
l.
37,
n
o
. 4, pp. 1767
-
1782, M
a
r
. 20
24,
do
i:
10.1007/s
10278
-
024
-
01018
-
9.
[
18]
K
.
S
o
hn,
X
.
Y
a
n,
a
nd
H
.
L
e
e
,
“
L
e
a
r
ni
ng
s
tr
u
c
tu
r
e
d
o
ut
put
r
e
pr
e
s
e
nt
a
ti
o
n
us
in
g
de
e
p
c
o
nd
it
i
o
na
l
ge
n
e
r
a
ti
ve
m
o
d
e
ls
,”
A
dv
anc
e
s
i
n N
e
u
r
al
I
nf
o
r
m
at
io
n P
r
oc
e
s
s
in
g Sy
s
te
m
s
, v
o
l.
2015
-
J
a
nua
r
y
, pp. 3483
-
3491, 2015.
[
19]
F
.
C
ha
r
te
,
A
.
J
.
R
iv
e
r
a
,
M
.
J
.
de
l
J
e
s
u
s
,
a
nd
F
.
H
e
r
r
e
r
a
,
“
M
L
S
M
O
T
E
:
a
ppr
o
a
c
hi
ng
im
ba
la
nc
e
d
mul
ti
la
b
e
l
le
a
r
n
in
g
th
r
o
ugh
s
y
nt
he
ti
c
in
s
ta
nc
e
g
e
n
e
r
a
ti
o
n,”
K
now
le
dge
-
B
as
e
d Sy
s
te
m
s
, v
o
l.
89, pp. 385
-
397, Nov
. 2015, d
o
i:
10.1016
/j
.kn
o
s
y
s
.2015.07.019
.
[
20]
M
.
W
a
qa
s
a
nd
U
.
W
.
H
umphr
ie
s
,
“
A
c
r
it
i
c
a
l
r
e
v
i
e
w
of
R
N
N
a
nd
L
S
T
M
v
a
r
ia
nt
s
in
h
y
dr
o
l
o
g
ic
a
l
t
im
e
s
e
r
i
e
s
pr
e
di
c
ti
o
ns
,”
M
e
th
ods
X
, vo
l.
13, p. 102946, D
e
c
. 2024, d
o
i:
10.1016/j
.m
e
x
.2
024.102946.
[
21]
E
.
A
hma
dz
a
d
e
h,
H
.
K
im
,
O
.
J
e
o
ng,
N
.
K
im
,
a
nd
I
.
M
oo
n,
“
A
de
e
p
bi
di
r
e
c
ti
o
na
l
L
S
T
M
-
G
R
U
n
e
tw
o
r
k
m
o
de
l
f
o
r
a
ut
o
ma
te
d
c
ip
h
e
r
t
e
x
t
c
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l.
10, pp. 3228
-
3237,
2022, do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2022.3140342.
[
22]
K
.
E
.
A
r
un
K
uma
r
,
D
.
V
.
K
a
la
ga
,
C
.
M
o
ha
n
S
a
i
K
uma
r
,
M
.
K
a
w
a
ji
,
a
nd
T
.
M
.
B
r
e
n
z
a
,
“
C
o
mpa
r
a
ti
v
e
a
na
l
y
s
is
of
ga
te
d
r
e
c
ur
r
e
nt
uni
ts
(
G
R
U
)
,
l
o
ng
s
h
o
r
t
-
te
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
c
e
ll
s
,
a
ut
o
r
e
g
r
e
s
s
i
v
e
in
te
g
r
a
te
d
m
ovi
ng
a
ve
r
a
g
e
(
A
R
I
M
A
)
,
s
e
a
s
o
na
l
a
ut
o
r
e
gr
e
s
s
iv
e
in
t
e
gr
a
t
e
d
m
ov
in
g
a
ve
r
a
g
e
(
S
A
R
I
M
A
)
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng
C
O
V
I
D
-
19
tr
e
nds
,”
A
le
x
andr
ia
E
ngi
ne
e
r
in
g
J
ou
r
nal
,
vo
l.
61, n
o
. 10, pp. 7585
-
7603, O
c
t.
2022, d
o
i:
10.1016
/j
.a
e
j.
20
22.01.011.
[
23]
F
.
A
lq
a
ht
a
ni
e
t
al
.
,
“
H
y
b
r
id
d
e
e
p
le
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
it
hm
f
o
r
f
or
e
c
a
s
ti
ng
S
A
R
S
-
C
o
V
-
2
da
il
y
in
f
e
c
ti
o
ns
a
nd
d
e
a
th
c
a
s
e
s
,”
A
x
io
m
s
,
vo
l.
11, n
o
. 11, p. 620, N
ov
. 2022, d
o
i:
10.3390/a
x
i
o
ms
111106
20
.
[
24]
K
.
P
.
S
a
in
i
a
nd
A
.
S
ha
r
ma
,
“
A
c
o
mpa
r
is
o
n
b
e
tw
e
e
n
l
o
ng
s
h
o
r
t
-
te
r
m
m
e
m
o
r
y
a
nd
pr
o
ph
e
t
f
o
r
ti
m
e
s
e
r
i
e
s
a
na
l
y
s
is
a
nd
f
or
e
c
a
s
ti
ng
te
c
hni
que
,”
E
duc
at
io
nal
A
dm
in
is
tr
at
io
n T
he
or
y
and
P
r
ac
ti
c
e
s
,
A
pr
. 2024, do
i:
10.53555
/k
ue
y
.
v
30i
4.2816.
[
25]
I
.
D
.
M
ie
n
y
e
,
T
.
G
.
S
w
a
r
t,
a
nd
G
.
O
ba
id
o
,
“
R
e
c
ur
r
e
nt
n
e
u
r
a
l
ne
tw
o
r
ks
:
a
c
o
mp
r
e
h
e
ns
i
ve
r
e
v
ie
w
of
a
r
c
hi
te
c
tu
r
e
s
,
v
a
r
ia
nt
s
,
a
nd
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
,”
I
nf
or
m
at
io
n
, v
o
l.
15, n
o
. 9, p. 517, Aug. 202
4, d
oi
:
10.3390/i
n
f
o
15090517.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
D
ev
i
F
i
tr
i
a
n
a
h
i
s
a
l
ec
t
u
r
e
r
an
d
r
e
s
e
ar
ch
e
r
at
t
h
e
Mas
t
e
r
o
f
Co
m
p
u
t
e
r
S
c
i
en
c
e
D
e
p
art
men
t
,
B
i
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
S
h
e
e
ar
n
e
d
h
e
r
Ba
ch
e
l
o
r’s
d
eg
r
ee
fr
o
m
B
IN
U
S
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
(2
0
0
0
)
an
d
h
e
r
Mas
t
e
r’s
an
d
P
h
.
D
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
fro
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
as
In
d
o
n
e
s
i
a
(2
0
0
8
,
2
0
1
5
).
Sh
e
j
o
i
n
ed
a
s
an
d
w
i
c
h
p
ro
g
ra
m
at
M
i
ch
i
g
an
St
at
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
(2
0
1
4
)
an
d
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
a
f
el
l
o
w
r
e
s
e
ar
ch
e
r
at
E
u
r
e
k
a
R
o
b
o
t
i
c
s
L
ab
,
Card
i
ff
M
e
t
ro
p
o
l
i
t
an
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
U
K
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
cl
u
d
e
d
at
a
mi
n
i
n
g
,
m
a
ch
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
,
A
I
,
an
d
ap
p
l
i
e
d
remo
t
e
s
en
s
i
n
g
.
S
h
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
d
e
v
i
.
fi
t
ri
a
n
ah
@
b
i
n
u
s
.
a
c
.
i
d
.
Sa
ra
h
Sa
f
i
tri
i
s
a
g
rad
u
at
e
s
t
u
d
en
t
p
u
rs
u
i
n
g
a
M
as
t
e
r
o
f
In
fo
r
m
at
i
o
n
at
Bi
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
T
h
e
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
cl
u
d
e
t
h
e
d
e
v
el
o
p
me
n
t
o
f
r
eco
mme
n
d
e
r
s
y
s
t
em
s
,
w
i
t
h
p
art
i
c
u
l
ar
em
p
h
as
i
s
o
n
ad
d
r
e
s
s
i
n
g
b
i
as
e
s
i
n
r
eco
mme
n
d
at
i
o
n
a
l
g
o
ri
t
h
m
s
.
A
d
d
i
t
i
o
n
al
l
y
,
t
h
e
r
e
i
s
a
fo
cu
s
o
n
i
n
v
e
s
t
i
g
at
i
n
g
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
fo
r
m
an
a
g
i
n
g
i
m
b
al
an
ced
d
at
a,
ai
mi
n
g
t
o
en
h
a
n
ce
t
h
e
fa
i
rn
e
s
s
,
a
cc
u
ra
cy
,
an
d
p
e
rfo
r
man
ce
o
f
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
mo
d
el
s
.
S
h
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
s
arah
.
s
afi
t
ri
@
b
i
n
u
s
.
a
c
.
i
d
.
N
a
dzl
a
A
n
dr
i
ta
I
n
ta
n
G
h
a
y
a
tri
e
i
s
a
g
rad
u
at
e
s
t
u
d
e
n
t
p
u
rs
u
i
n
g
a
Mas
t
e
r
o
f
I
n
f
o
r
m
at
i
o
n
T
ech
n
o
l
o
g
y
d
e
g
r
ee
w
i
t
h
a
f
o
c
u
s
o
n
d
at
a,
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
an
d
art
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
at
Bi
n
a
N
u
s
an
t
ara
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
i
n
In
d
o
n
e
s
i
a
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
ce
n
t
e
r
aro
u
n
d
ad
d
r
e
s
s
i
n
g
g
e
n
d
e
r
g
ap
i
s
s
u
e
s
t
h
ro
u
g
h
i
n
n
o
v
at
i
v
e
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
s
o
f
d
at
a
s
c
i
e
n
ce
,
m
a
ch
i
n
e
l
e
a
rn
i
n
g
,
an
d
a
r
t
i
fi
c
i
al
i
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
.
Sh
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
e
m
ai
l
:
n
ad
zl
a.
g
h
ay
a
t
ri
e
@
b
i
n
u
s
.
ac
.
i
d
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.