--- library_name: sentence-transformers tags: - sentence-transformers - sentence-similarity - feature-extraction - generated_from_trainer - dataset_size:10200 - loss:MatryoshkaLoss - loss:MultipleNegativesRankingLoss base_model: bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder metrics: - cosine_accuracy@1 - cosine_accuracy@3 - cosine_accuracy@5 - cosine_accuracy@10 - cosine_precision@1 - cosine_precision@3 - cosine_precision@5 - cosine_precision@10 - cosine_recall@1 - cosine_recall@3 - cosine_recall@5 - cosine_recall@10 - cosine_ndcg@10 - cosine_mrr@10 - cosine_map@100 widget: - source_sentence: 1.500.000 ( một triệu năm trăm_nghìn ) đồng / giấy_phép ( theo quy_định tại khoản b điều 4 thông_tư số 143 / 2016 / tt - btc ngày 26 / 9 / 2016 của bộ tài_chính , có hiệu_lực thi_hành kể từ ngày 01 / 01 / 2017 ) . sentences: - 'phí lệ_phí của thủ_tục : thủ_tục cấp lại giấy_phép thành_lập văn_phòng đại_diện của thương_nhân nước_ngoài tại việt_nam là bao_nhiêu ?' - khi nào người giải_quyết tố_cáo tạm đình_chỉ việc giải_quyết tố_cáo ? - người điều_khiển , người đi trên phương_tiện , phương_tiện xuất_cảnh , nhập_cảnh qua cửa_khẩu biên_giới đất_liền phải thực_hiện thủ_tục biên_phòng điện_tử như thế_nào ? - source_sentence: "bước 1 : tổ_chức sử_dụng đất chuẩn_bị hồ_sơ theo quy_định của\ \ pháp_luật ; \n bước 2 : tổ_chức sử_dụng đất nộp hồ_sơ tại bộ_phận hành_chính\ \ công về tài_nguyên và môi_trường của ban quản_lý khu kinh_tế quảng_ninh tại\ \ trung_tâm phục_vụ hành_chính công tỉnh ; \n bước 3 : cán_bộ bộ_phận hành_chính\ \ công về tài_nguyên và môi_trường kiểm_tra hồ_sơ và trao giấy tiếp_nhận hồ_sơ\ \ cho nhà đầu_tư ; \n bước 4 : tổ_chức sử_dụng đất căn_cứ thời_gian ghi trên giấy\ \ tiếp_nhận hồ_sơ đến trung_tâm phục_vụ hành_chính công_nhận kết_quả ." sentences: - khiếu_nại quyết_định kỷ_luật cán_bộ , công_chức được thực_hiện trong trường_hợp nào ? - 'trình_tự thực_hiện của thủ_tục : thủ_tục miễn , giảm tiền thuê đất trong khu kinh_tế ( trừ khu kinh_tế vân_đồn ) là gì ?' - trường_hợp đã hết thời_hiệu yêu_cầu thi_hành án , đề_nghị khôi_phục thời_hiệu thi_hành án cần những thủ_tục gì ? - source_sentence: "theo quy_định tại nghị_định số 91 / 2017 / nđ - cp ngày 31 / 7\ \ / 2017 của chính_phủ quy_định chi_tiết thi_hành luật sửa_đổi , bổ_sung một_số\ \ điều của luật thi_đua , khen_thưởng năm 2013 : \n trong thời_hạn 20 ngày_ngày\ \ làm_việc ( 30 ngày làm_việc đối_với trường_hợp phải lấy ý_kiến hiệp y ) kể từ\ \ ngày nhận đủ hồ_sơ theo quy_định , trưởng ban ban thi_đua - khen_thưởng trung_ương\ \ trình thủ_tướng chính_phủ xem_xét , quyết_định ; \n sau khi nhận được quyết_định\ \ khen_thưởng của thủ_tướng chính_phủ , trong thời_hạn 10 ngày làm_việc , ban\ \ thi_đua - khen_thưởng trung_ương sao quyết_định và thông_báo kết_quả khen_thưởng\ \ cho bộ , ban , ngành , tỉnh , đoàn_thể trung_ương trình khen_thưởng ; \n sau\ \ khi nhận được quyết_định khen_thưởng của cấp có thẩm_quyền , trong thời_hạn\ \ 10 ngày làm_việc , cơ_quan trình khen_thưởng thông_báo và gửi kết_quả khen_thưởng\ \ cho các trường_hợp được khen_thưởng ; \n đối_với các trường_hợp không đủ điều_kiện\ \ , tiêu_chuẩn , hồ_sơ theo quy_định , trong thời_hạn 10ngày làm_việc kể từ ngày\ \ nhận đủ hồ_sơ theo quy_định , ban thi_đua - khen_thưởng trung_ương thông_báo\ \ bằng văn_bản cho bộ , ban , ngành , tỉnh , đoàn_thể trung_ương trình khen_thưởng\ \ ." sentences: - yêu_cầu về xác_nhận quá_trình thực_hành trong cấp chứng_chỉ hành_nghề khám chữa bệnh là gì ? - đề_nghị cho biết thời_hạn thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng " cờ thi_đua của chính_phủ " về thành_tích thi_đua theo đợt hoặc chuyên_đề - vợ_chồng tôi năm nay được 38 tuổi , nghề_nghiệp là nông_dân . vợ_chồng tôi muốn tham_gia bhxh tự_nguyện để khi về già có lương hưu . vậy vợ_chồng tôi có được đóng bhxh không ? - source_sentence: theo quy_định tại điểm c khoản 1 điều 211 luật doanh_nghiệp , trường_hợp_doanh_nghiệp ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo với cơ_quan đăng_ký kinh_doanh và cơ_quan thuế thì doanh_nghiệp thuộc trường_hợp bị thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp . - trình_tự , thủ_tục thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp thực_hiện theo quy_định tại khoản 3 điều 63 nghị_định số 78 / 2015 / nđ - cp được sửa_đổi , bổ_sung tại khoản 20 điều 1 nghị_định số 108 / 2018 / nđ - cp sửa_đổi , bổ_sung một_số điều của nghị_định số 78 / 2015 / nđ - cp. theo đó , phòng đăng_ký kinh_doanh thông_báo bằng văn_bản về hành_vi vi_phạm và yêu_cầu người đại_diện theo pháp_luật của doanh_nghiệp đến trụ_sở của phòng để giải_trình . sau 10 ngày làm_việc , kể từ ngày kết_thúc thời_hạn hẹn trong thông_báo mà người được yêu_cầu không đến hoặc nội_dung giải_trình không được chấp_thuận thì phòng đăng_ký kinh_doanh ra quyết_định thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp . - như_vậy , theo quy_định nêu trên việc công_ty ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo với cơ_quan đăng_ký kinh_doanh và cơ_quan thuế là vi_phạm_quy_định pháp_luật và thuộc một trong các trường_hợp bị thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp . sentences: - thủ_tục và hồ_sơ xin phép chuyển_đổi mục_đích sử_dụng , di_dời , tháo_dỡ ? - thời_gian đăng_ký hoạt_động của chi_nhánh của tổ_chức trọng_tài nước_ngoài tại việt_nam được quy_định như thế_nào ? - công_ty tnhh xyz ngừng hoạt_động_kinh_doanh 01 năm mà không thông_báo với cơ_quan đăng_ký kinh_doanh và cơ_quan thuế ? trong trường_hợp này , công_ty bị thu_hồi giấy chứng_nhận đăng_ký doanh_nghiệp thì có đúng quy_định pháp_luật hiện_hành không ? - source_sentence: 'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ .' sentences: - tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ? - thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ? - nhiệm_vụ thiết_kế bvtc gồm nội_dung gì ? đơn_vị lập và thẩm_quyền phê_duyệt nhiệm_vụ thiết_kế bvtc ? pipeline_tag: sentence-similarity model-index: - name: SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder results: - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 768 type: dim_768 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5890652557319224 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7486772486772487 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.8042328042328042 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.8527336860670194 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5890652557319224 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2495590828924162 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.16084656084656082 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08527336860670193 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.5890652557319224 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7486772486772487 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8042328042328042 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.8527336860670194 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7228008602307707 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6809670781893007 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6860760072779457 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 512 type: dim_512 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5864197530864198 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7442680776014109 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.8024691358024691 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.8527336860670194 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5864197530864198 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.2480893592004703 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.1604938271604938 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08527336860670193 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.5864197530864198 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7442680776014109 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.8024691358024691 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.8527336860670194 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.720545131445873 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6780790711346275 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6831309976459593 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 256 type: dim_256 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5828924162257496 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7328042328042328 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.7901234567901234 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.855379188712522 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5828924162257496 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.24426807760141092 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.1580246913580247 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08553791887125219 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.5828924162257496 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7328042328042328 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.7901234567901234 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.855379188712522 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.717725853117894 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6739190532179955 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6786342524090668 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 128 type: dim_128 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.564373897707231 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7283950617283951 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.7892416225749559 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.8412698412698413 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.564373897707231 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.242798353909465 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15784832451499117 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08412698412698412 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.564373897707231 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7283950617283951 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.7892416225749559 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.8412698412698413 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.7035804112208998 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.659239662943367 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6643386638201201 name: Cosine Map@100 - task: type: information-retrieval name: Information Retrieval dataset: name: dim 64 type: dim_64 metrics: - type: cosine_accuracy@1 value: 0.5546737213403881 name: Cosine Accuracy@1 - type: cosine_accuracy@3 value: 0.7151675485008818 name: Cosine Accuracy@3 - type: cosine_accuracy@5 value: 0.7619047619047619 name: Cosine Accuracy@5 - type: cosine_accuracy@10 value: 0.826278659611993 name: Cosine Accuracy@10 - type: cosine_precision@1 value: 0.5546737213403881 name: Cosine Precision@1 - type: cosine_precision@3 value: 0.23838918283362726 name: Cosine Precision@3 - type: cosine_precision@5 value: 0.15238095238095237 name: Cosine Precision@5 - type: cosine_precision@10 value: 0.08262786596119928 name: Cosine Precision@10 - type: cosine_recall@1 value: 0.5546737213403881 name: Cosine Recall@1 - type: cosine_recall@3 value: 0.7151675485008818 name: Cosine Recall@3 - type: cosine_recall@5 value: 0.7619047619047619 name: Cosine Recall@5 - type: cosine_recall@10 value: 0.826278659611993 name: Cosine Recall@10 - type: cosine_ndcg@10 value: 0.688598046877223 name: Cosine Ndcg@10 - type: cosine_mrr@10 value: 0.6446421572744331 name: Cosine Mrr@10 - type: cosine_map@100 value: 0.6500074421900262 name: Cosine Map@100 --- # SentenceTransformer based on bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) on the json dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more. ## Model Details ### Model Description - **Model Type:** Sentence Transformer - **Base model:** [bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder](https://huggingface.co/bkai-foundation-models/vietnamese-bi-encoder) - **Maximum Sequence Length:** 256 tokens - **Output Dimensionality:** 768 dimensions - **Similarity Function:** Cosine Similarity - **Training Dataset:** - json ### Model Sources - **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net) - **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) - **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers) ### Full Model Architecture ``` SentenceTransformer( (0): Transformer({'max_seq_length': 256, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True}) ) ``` ## Usage ### Direct Usage (Sentence Transformers) First install the Sentence Transformers library: ```bash pip install -U sentence-transformers ``` Then you can load this model and run inference. ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer # Download from the 🤗 Hub model = SentenceTransformer("anhtuansh/vietnamese-bi-encoder-Financial-Matryoshka-5e-11k") # Run inference sentences = [ 'thời_hạn giải_quyết việc gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học như sau : tối_đa 20 ngày làm_việc kể từ ngày nhận đủ hồ_sơ hợp_lệ .', 'tôi muốn hỏi về gia_hạn thời_gian học_tập cho lưu học_sinh để hoàn_thành khóa học , có thời_hạn giải_quyết như thế_nào ?', 'thành_phần hồ_sơ giải_quyết chế_độ hỗ_trợ đối_với người việt_nam có công với cách_mạng quy_định tại nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ngày 20 / 7 / 2018 của chính_phủ về chế_độ hỗ_trợ và một_số chế_độ đãi_ngộ khác đối_với người việt_nam có công với cách_mạng , người tham_gia kháng_chiến , chiến_tranh bảo_vệ tổ_quốc và làm nhiệm_vụ quốc_tế đang định_cư ở nước_ngoài ( nghị_định số 102 / 2018 / nđ - cp ) , bao_gồm những giấy_tờ gì ?', ] embeddings = model.encode(sentences) print(embeddings.shape) # [3, 768] # Get the similarity scores for the embeddings similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] ``` ## Evaluation ### Metrics #### Information Retrieval * Datasets: `dim_768`, `dim_512`, `dim_256`, `dim_128` and `dim_64` * Evaluated with [InformationRetrievalEvaluator](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.InformationRetrievalEvaluator) | Metric | dim_768 | dim_512 | dim_256 | dim_128 | dim_64 | |:--------------------|:-----------|:-----------|:-----------|:-----------|:-----------| | cosine_accuracy@1 | 0.5891 | 0.5864 | 0.5829 | 0.5644 | 0.5547 | | cosine_accuracy@3 | 0.7487 | 0.7443 | 0.7328 | 0.7284 | 0.7152 | | cosine_accuracy@5 | 0.8042 | 0.8025 | 0.7901 | 0.7892 | 0.7619 | | cosine_accuracy@10 | 0.8527 | 0.8527 | 0.8554 | 0.8413 | 0.8263 | | cosine_precision@1 | 0.5891 | 0.5864 | 0.5829 | 0.5644 | 0.5547 | | cosine_precision@3 | 0.2496 | 0.2481 | 0.2443 | 0.2428 | 0.2384 | | cosine_precision@5 | 0.1608 | 0.1605 | 0.158 | 0.1578 | 0.1524 | | cosine_precision@10 | 0.0853 | 0.0853 | 0.0855 | 0.0841 | 0.0826 | | cosine_recall@1 | 0.5891 | 0.5864 | 0.5829 | 0.5644 | 0.5547 | | cosine_recall@3 | 0.7487 | 0.7443 | 0.7328 | 0.7284 | 0.7152 | | cosine_recall@5 | 0.8042 | 0.8025 | 0.7901 | 0.7892 | 0.7619 | | cosine_recall@10 | 0.8527 | 0.8527 | 0.8554 | 0.8413 | 0.8263 | | **cosine_ndcg@10** | **0.7228** | **0.7205** | **0.7177** | **0.7036** | **0.6886** | | cosine_mrr@10 | 0.681 | 0.6781 | 0.6739 | 0.6592 | 0.6446 | | cosine_map@100 | 0.6861 | 0.6831 | 0.6786 | 0.6643 | 0.65 | ## Training Details ### Training Dataset #### json * Dataset: json * Size: 10,200 training samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:-----------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | 1 . thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như sau : - bộ thông_tin và truyền_thông cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương ; cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân nước_ngoài ; - ủy_ban nhân_dân cấp tỉnh cấp giấy_phép cho cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân có trụ_sở hoặc cư_trú tại địa_phương ; chi_nhánh , văn_phòng đại_diện , đơn_vị trực_thuộc cơ_quan , tổ_chức ở trung_ương đặt tại địa_phương . 2 . hồ_sơ bao_gồm : - đơn đề_nghị cấp giấy_phép trong đó ghi rõ mục_đích , thời_gian , địa_điểm và tên các đơn_vị tham_gia triển_lãm , hội_chợ ; - danh_mục xuất_bản_phẩm để triển_lãm , hội_chợ theo mẫu quy_định . ( quy_định tại khoản 2 , 3 điều 44 luật xuất_bản ) | hồ_sơ và thẩm_quyền cấp giấy_phép tổ_chức triển_lãm , hội_chợ xuất_bản_phẩm được quy_định cụ_thể như thế_nào ? | | - trường_hợp mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi thì người khai hải_quan có hồ_sơ đề_nghị cơ_quan hải_quan nơi cấp danh_mục lần đầu_đề_nghị cấp lại , bao_gồm :
+ công_văn đề_nghị cấp lại danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi trong đó nêu rõ : lý_do mất danh_mục , phiếu theo_dõi trừ lùi và cam_kết của người khai hải_quan về tính chính_xác của nội_dung khai_báo ;
+ bảng kê toàn_bộ tờ khai hải_quan ( điện_tử hoặc giấy ) của số_lượng hàng_hóa đã nhập_khẩu theo danh_mục ;
+ bản danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi của cơ_quan hải_quan nơi làm thủ_tục nhập_khẩu lô hàng cuối_cùng trước khi thất_lạc ( 01 bản chụp có xác_nhận của cơ_quan hải_quan nơi nhập_khẩu ) .
- khi làm thủ_tục hải_quan , người khai hải_quan nộp , xuất_trình cho cơ_quan hải_quan nơi đăng_ký tờ khai hải_quan các hồ_sơ sau :
+ hồ_sơ hải_quan theo quy_định hiện_hành ;
+ danh_mục hàng_hóa và phiếu theo_dõi trừ lùi đã đăng_ký với cơ_quan hải_quan ( bản giao người khai hải_quan ) để cơ_quan hải_quan làm thủ_tục thực_hiện... | trường_hợp tôi làm mất danh_mục và phiếu theo_dõi trừ lùi hàng_hóa_nhập_khẩu dung_môi n - hexan dùng trong sản_xuất khô_dầu đậu_tương và dầu thực_vật , cám gạo trích ly và dầu cám thì cần làm những thủ_tục gì ? | | thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá là : tổng_cục thủy_sản . | thẩm_quyền cấp giấy chứng_nhận cơ_sở đủ điều_kiện đăng_kiểm tàu cá ? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768, 512 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Evaluation Dataset #### json * Dataset: json * Size: 1,134 evaluation samples * Columns: positive and anchor * Approximate statistics based on the first 1000 samples: | | positive | anchor | |:--------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------| | type | string | string | | details | | | * Samples: | positive | anchor | |:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | việc thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất được tiến_hành như sau :
bước 1 . vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương tiếp_nhận đề_nghị khen_thưởng của các đơn_vị thực thuộc .
bước 2 . thẩm_định hồ_sơ , xin ý_kiến các cơ_quan liên_quan , báo_cáo hội_đồng thi_đua khen_thưởng cùng cấp , tổng_hợp trình bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố quyết_định khen_thưởng .
bước 3 . khi có quyết_định của bộ_trưởng , thủ_trưởng đơn_vị , chủ_tịch ubnd tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương ; vụ , phòng , ban thi_đua – khen_thưởng các bộ , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương thông_báo quyết_định , viết bằng , đóng_dấu và cấp_phát cho đơn_vị trình khen .
bước 4 . các trường_hợp không được khen_thưởng ( không đúng đối_tượng , không đủ tiêu_chuẩn , không đủ ... | đề_nghị cho biết trình_tự thực_hiện thủ_tục tặng_thưởng bằng khen cấp bộ , ban , ngành , đoàn_thể trung_ương , tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương về thành_tích đột_xuất | | bông_thủy_tinh chống cháy là vật_liệu chống cháy , thuộc danh_mục phương_tiện pccc quy_định phụ_lục v nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy . do đó , nếu đưa vào sử_dụng trong hạng_mục pccc của công_trình thì phải kiểm_định về pccc. tuy_nhiên , đối_với vật_liệu bông thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy được các cơ_quan , tổ_chức , cá_nhân cần xem_xét tùy vào yêu_cầu cụ_thể của công_trình để đăng_ký kiểm_định “ tính nguy_hiểm cháy ” đối_với vật_liệu đó hoặc “ giới_hạn chịu_lửa ” của kết_cấu sử_dụng vật_liệu đó . thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định được quy_định tại điểm a khoản 4 điều 18 thông_tư 66 / 2014 / tt - bca ngày 16 / 12 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của nghị_định số 79 / 2014 / nđ - cp ngày 31 / 7 / 2014 quy_định chi_tiết thi_hành một_số điều của luật phòng cháy và chữa_cháy và luật sửa_đổi , bổ_sung một_số điều ... | bông_thủy_tinh cách_nhiệt chống cháy có phải kiểm_định không ? thành_phần hồ_sơ đề_nghị kiểm_định như thế_nào ? | | thẻ thường_trú không có thời_hạn nhưng định_kỳ 10 năm một lần , người nước_ngoài thường_trú phải đến nộp hồ_sơ tại phòng quản_lý xuất , nhập_cảnh công_an tỉnh , thành_phố trực_thuộc trung_ương để đề_nghị cấp đổi thẻ thường_trú . | thẻ thường_trú có thời_hạn không ? | * Loss: [MatryoshkaLoss](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#matryoshkaloss) with these parameters: ```json { "loss": "MultipleNegativesRankingLoss", "matryoshka_dims": [ 768, 512 ], "matryoshka_weights": [ 1, 1 ], "n_dims_per_step": -1 } ``` ### Training Hyperparameters #### Non-Default Hyperparameters - `eval_strategy`: epoch - `per_device_train_batch_size`: 2 - `per_device_eval_batch_size`: 2 - `gradient_accumulation_steps`: 2 - `learning_rate`: 2e-05 - `num_train_epochs`: 5 - `lr_scheduler_type`: cosine - `warmup_ratio`: 0.1 - `fp16`: True - `tf32`: False - `load_best_model_at_end`: True - `optim`: adamw_torch_fused - `batch_sampler`: no_duplicates #### All Hyperparameters
Click to expand - `overwrite_output_dir`: False - `do_predict`: False - `eval_strategy`: epoch - `prediction_loss_only`: True - `per_device_train_batch_size`: 2 - `per_device_eval_batch_size`: 2 - `per_gpu_train_batch_size`: None - `per_gpu_eval_batch_size`: None - `gradient_accumulation_steps`: 2 - `eval_accumulation_steps`: None - `learning_rate`: 2e-05 - `weight_decay`: 0.0 - `adam_beta1`: 0.9 - `adam_beta2`: 0.999 - `adam_epsilon`: 1e-08 - `max_grad_norm`: 1.0 - `num_train_epochs`: 5 - `max_steps`: -1 - `lr_scheduler_type`: cosine - `lr_scheduler_kwargs`: {} - `warmup_ratio`: 0.1 - `warmup_steps`: 0 - `log_level`: passive - `log_level_replica`: warning - `log_on_each_node`: True - `logging_nan_inf_filter`: True - `save_safetensors`: True - `save_on_each_node`: False - `save_only_model`: False - `restore_callback_states_from_checkpoint`: False - `no_cuda`: False - `use_cpu`: False - `use_mps_device`: False - `seed`: 42 - `data_seed`: None - `jit_mode_eval`: False - `use_ipex`: False - `bf16`: False - `fp16`: True - `fp16_opt_level`: O1 - `half_precision_backend`: auto - `bf16_full_eval`: False - `fp16_full_eval`: False - `tf32`: False - `local_rank`: 0 - `ddp_backend`: None - `tpu_num_cores`: None - `tpu_metrics_debug`: False - `debug`: [] - `dataloader_drop_last`: False - `dataloader_num_workers`: 0 - `dataloader_prefetch_factor`: None - `past_index`: -1 - `disable_tqdm`: False - `remove_unused_columns`: True - `label_names`: None - `load_best_model_at_end`: True - `ignore_data_skip`: False - `fsdp`: [] - `fsdp_min_num_params`: 0 - `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False} - `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None - `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None} - `deepspeed`: None - `label_smoothing_factor`: 0.0 - `optim`: adamw_torch_fused - `optim_args`: None - `adafactor`: False - `group_by_length`: False - `length_column_name`: length - `ddp_find_unused_parameters`: None - `ddp_bucket_cap_mb`: None - `ddp_broadcast_buffers`: False - `dataloader_pin_memory`: True - `dataloader_persistent_workers`: False - `skip_memory_metrics`: True - `use_legacy_prediction_loop`: False - `push_to_hub`: False - `resume_from_checkpoint`: None - `hub_model_id`: None - `hub_strategy`: every_save - `hub_private_repo`: False - `hub_always_push`: False - `gradient_checkpointing`: False - `gradient_checkpointing_kwargs`: None - `include_inputs_for_metrics`: False - `eval_do_concat_batches`: True - `fp16_backend`: auto - `push_to_hub_model_id`: None - `push_to_hub_organization`: None - `mp_parameters`: - `auto_find_batch_size`: False - `full_determinism`: False - `torchdynamo`: None - `ray_scope`: last - `ddp_timeout`: 1800 - `torch_compile`: False - `torch_compile_backend`: None - `torch_compile_mode`: None - `dispatch_batches`: None - `split_batches`: None - `include_tokens_per_second`: False - `include_num_input_tokens_seen`: False - `neftune_noise_alpha`: None - `optim_target_modules`: None - `batch_eval_metrics`: False - `prompts`: None - `batch_sampler`: no_duplicates - `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
### Training Logs
Click to expand | Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss | dim_768_cosine_ndcg@10 | dim_512_cosine_ndcg@10 | dim_256_cosine_ndcg@10 | dim_128_cosine_ndcg@10 | dim_64_cosine_ndcg@10 | |:-------:|:---------:|:-------------:|:---------------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:----------------------:|:---------------------:| | 0 | 0 | - | - | 0.6499 | 0.6425 | 0.6325 | 0.5932 | 0.5425 | | 0.0039 | 10 | 0.0084 | - | - | - | - | - | - | | 0.0078 | 20 | 0.2337 | - | - | - | - | - | - | | 0.0118 | 30 | 0.1677 | - | - | - | - | - | - | | 0.0157 | 40 | 0.0143 | - | - | - | - | - | - | | 0.0196 | 50 | 0.0616 | - | - | - | - | - | - | | 0.0235 | 60 | 0.0379 | - | - | - | - | - | - | | 0.0275 | 70 | 0.0724 | - | - | - | - | - | - | | 0.0314 | 80 | 0.1511 | - | - | - | - | - | - | | 0.0353 | 90 | 0.0037 | - | - | - | - | - | - | | 0.0392 | 100 | 0.0849 | - | - | - | - | - | - | | 0.0431 | 110 | 0.1286 | - | - | - | - | - | - | | 0.0471 | 120 | 0.0503 | - | - | - | - | - | - | | 0.0510 | 130 | 0.0091 | - | - | - | - | - | - | | 0.0549 | 140 | 0.4584 | - | - | - | - | - | - | | 0.0588 | 150 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 0.0627 | 160 | 0.042 | - | - | - | - | - | - | | 0.0667 | 170 | 0.1969 | - | - | - | - | - | - | | 0.0706 | 180 | 0.1633 | - | - | - | - | - | - | | 0.0745 | 190 | 0.0352 | - | - | - | - | - | - | | 0.0784 | 200 | 0.1725 | - | - | - | - | - | - | | 0.0824 | 210 | 0.1083 | - | - | - | - | - | - | | 0.0863 | 220 | 0.1522 | - | - | - | - | - | - | | 0.0902 | 230 | 0.0082 | - | - | - | - | - | - | | 0.0941 | 240 | 0.017 | - | - | - | - | - | - | | 0.0980 | 250 | 0.0025 | - | - | - | - | - | - | | 0.1020 | 260 | 0.081 | - | - | - | - | - | - | | 0.1059 | 270 | 0.0169 | - | - | - | - | - | - | | 0.1098 | 280 | 0.1783 | - | - | - | - | - | - | | 0.1137 | 290 | 0.0078 | - | - | - | - | - | - | | 0.1176 | 300 | 0.0461 | - | - | - | - | - | - | | 0.1216 | 310 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 0.1255 | 320 | 0.1517 | - | - | - | - | - | - | | 0.1294 | 330 | 0.0037 | - | - | - | - | - | - | | 0.1333 | 340 | 0.1278 | - | - | - | - | - | - | | 0.1373 | 350 | 0.0874 | - | - | - | - | - | - | | 0.1412 | 360 | 0.0067 | - | - | - | - | - | - | | 0.1451 | 370 | 0.0128 | - | - | - | - | - | - | | 0.1490 | 380 | 0.0079 | - | - | - | - | - | - | | 0.1529 | 390 | 0.1752 | - | - | - | - | - | - | | 0.1569 | 400 | 0.0247 | - | - | - | - | - | - | | 0.1608 | 410 | 0.0867 | - | - | - | - | - | - | | 0.1647 | 420 | 0.0184 | - | - | - | - | - | - | | 0.1686 | 430 | 0.0089 | - | - | - | - | - | - | | 0.1725 | 440 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.1765 | 450 | 0.0123 | - | - | - | - | - | - | | 0.1804 | 460 | 0.1347 | - | - | - | - | - | - | | 0.1843 | 470 | 0.018 | - | - | - | - | - | - | | 0.1882 | 480 | 0.1549 | - | - | - | - | - | - | | 0.1922 | 490 | 0.0103 | - | - | - | - | - | - | | 0.1961 | 500 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.2 | 510 | 0.088 | - | - | - | - | - | - | | 0.2039 | 520 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 0.2078 | 530 | 0.0045 | - | - | - | - | - | - | | 0.2118 | 540 | 0.0035 | - | - | - | - | - | - | | 0.2157 | 550 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.2196 | 560 | 0.0174 | - | - | - | - | - | - | | 0.2235 | 570 | 0.078 | - | - | - | - | - | - | | 0.2275 | 580 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 0.2314 | 590 | 0.0331 | - | - | - | - | - | - | | 0.2353 | 600 | 0.0168 | - | - | - | - | - | - | | 0.2392 | 610 | 0.0304 | - | - | - | - | - | - | | 0.2431 | 620 | 0.004 | - | - | - | - | - | - | | 0.2471 | 630 | 0.0371 | - | - | - | - | - | - | | 0.2510 | 640 | 0.216 | - | - | - | - | - | - | | 0.2549 | 650 | 0.016 | - | - | - | - | - | - | | 0.2588 | 660 | 0.0096 | - | - | - | - | - | - | | 0.2627 | 670 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 0.2667 | 680 | 0.0031 | - | - | - | - | - | - | | 0.2706 | 690 | 0.1225 | - | - | - | - | - | - | | 0.2745 | 700 | 0.0028 | - | - | - | - | - | - | | 0.2784 | 710 | 0.0133 | - | - | - | - | - | - | | 0.2824 | 720 | 0.0034 | - | - | - | - | - | - | | 0.2863 | 730 | 0.0031 | - | - | - | - | - | - | | 0.2902 | 740 | 0.0393 | - | - | - | - | - | - | | 0.2941 | 750 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 0.2980 | 760 | 0.009 | - | - | - | - | - | - | | 0.3020 | 770 | 0.0231 | - | - | - | - | - | - | | 0.3059 | 780 | 0.0024 | - | - | - | - | - | - | | 0.3098 | 790 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 0.3137 | 800 | 0.0052 | - | - | - | - | - | - | | 0.3176 | 810 | 0.0627 | - | - | - | - | - | - | | 0.3216 | 820 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.3255 | 830 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.3294 | 840 | 0.0053 | - | - | - | - | - | - | | 0.3333 | 850 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 0.3373 | 860 | 0.0041 | - | - | - | - | - | - | | 0.3412 | 870 | 0.0151 | - | - | - | - | - | - | | 0.3451 | 880 | 0.0717 | - | - | - | - | - | - | | 0.3490 | 890 | 0.0023 | - | - | - | - | - | - | | 0.3529 | 900 | 0.0048 | - | - | - | - | - | - | | 0.3569 | 910 | 0.0103 | - | - | - | - | - | - | | 0.3608 | 920 | 0.016 | - | - | - | - | - | - | | 0.3647 | 930 | 0.0132 | - | - | - | - | - | - | | 0.3686 | 940 | 0.0026 | - | - | - | - | - | - | | 0.3725 | 950 | 0.0901 | - | - | - | - | - | - | | 0.3765 | 960 | 0.0131 | - | - | - | - | - | - | | 0.3804 | 970 | 0.0092 | - | - | - | - | - | - | | 0.3843 | 980 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 0.3882 | 990 | 0.0268 | - | - | - | - | - | - | | 0.3922 | 1000 | 0.0078 | - | - | - | - | - | - | | 0.3961 | 1010 | 0.257 | - | - | - | - | - | - | | 0.4 | 1020 | 0.0031 | - | - | - | - | - | - | | 0.4039 | 1030 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 0.4078 | 1040 | 0.0068 | - | - | - | - | - | - | | 0.4118 | 1050 | 0.0261 | - | - | - | - | - | - | | 0.4157 | 1060 | 0.0036 | - | - | - | - | - | - | | 0.4196 | 1070 | 0.029 | - | - | - | - | - | - | | 0.4235 | 1080 | 0.02 | - | - | - | - | - | - | | 0.4275 | 1090 | 0.0208 | - | - | - | - | - | - | | 0.4314 | 1100 | 0.0027 | - | - | - | - | - | - | | 0.4353 | 1110 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.4392 | 1120 | 0.1056 | - | - | - | - | - | - | | 0.4431 | 1130 | 0.003 | - | - | - | - | - | - | | 0.4471 | 1140 | 0.0118 | - | - | - | - | - | - | | 0.4510 | 1150 | 0.0045 | - | - | - | - | - | - | | 0.4549 | 1160 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.4588 | 1170 | 0.157 | - | - | - | - | - | - | | 0.4627 | 1180 | 0.0627 | - | - | - | - | - | - | | 0.4667 | 1190 | 0.0562 | - | - | - | - | - | - | | 0.4706 | 1200 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 0.4745 | 1210 | 0.1101 | - | - | - | - | - | - | | 0.4784 | 1220 | 0.1244 | - | - | - | - | - | - | | 0.4824 | 1230 | 0.0163 | - | - | - | - | - | - | | 0.4863 | 1240 | 0.0023 | - | - | - | - | - | - | | 0.4902 | 1250 | 0.0017 | - | - | - | - | - | - | | 0.4941 | 1260 | 0.0336 | - | - | - | - | - | - | | 0.4980 | 1270 | 0.0267 | - | - | - | - | - | - | | 0.5020 | 1280 | 0.0061 | - | - | - | - | - | - | | 0.5059 | 1290 | 0.0851 | - | - | - | - | - | - | | 0.5098 | 1300 | 0.0104 | - | - | - | - | - | - | | 0.5137 | 1310 | 0.0272 | - | - | - | - | - | - | | 0.5176 | 1320 | 0.0038 | - | - | - | - | - | - | | 0.5216 | 1330 | 0.0014 | - | - | - | - | - | - | | 0.5255 | 1340 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 0.5294 | 1350 | 0.015 | - | - | - | - | - | - | | 0.5333 | 1360 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 0.5373 | 1370 | 0.0012 | - | - | - | - | - | - | | 0.5412 | 1380 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 0.5451 | 1390 | 0.04 | - | - | - | - | - | - | | 0.5490 | 1400 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.5529 | 1410 | 0.0222 | - | - | - | - | - | - | | 0.5569 | 1420 | 0.1226 | - | - | - | - | - | - | | 0.5608 | 1430 | 0.0037 | - | - | - | - | - | - | | 0.5647 | 1440 | 0.0032 | - | - | - | - | - | - | | 0.5686 | 1450 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.5725 | 1460 | 0.0058 | - | - | - | - | - | - | | 0.5765 | 1470 | 0.2933 | - | - | - | - | - | - | | 0.5804 | 1480 | 0.0074 | - | - | - | - | - | - | | 0.5843 | 1490 | 0.0026 | - | - | - | - | - | - | | 0.5882 | 1500 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.5922 | 1510 | 0.004 | - | - | - | - | - | - | | 0.5961 | 1520 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.6 | 1530 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.6039 | 1540 | 0.0587 | - | - | - | - | - | - | | 0.6078 | 1550 | 0.1016 | - | - | - | - | - | - | | 0.6118 | 1560 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 0.6157 | 1570 | 0.0362 | - | - | - | - | - | - | | 0.6196 | 1580 | 0.0016 | - | - | - | - | - | - | | 0.6235 | 1590 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 0.6275 | 1600 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.6314 | 1610 | 0.0072 | - | - | - | - | - | - | | 0.6353 | 1620 | 0.0195 | - | - | - | - | - | - | | 0.6392 | 1630 | 0.1007 | - | - | - | - | - | - | | 0.6431 | 1640 | 0.0735 | - | - | - | - | - | - | | 0.6471 | 1650 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.6510 | 1660 | 0.0032 | - | - | - | - | - | - | | 0.6549 | 1670 | 0.0052 | - | - | - | - | - | - | | 0.6588 | 1680 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 0.6627 | 1690 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 0.6667 | 1700 | 0.016 | - | - | - | - | - | - | | 0.6706 | 1710 | 0.0574 | - | - | - | - | - | - | | 0.6745 | 1720 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 0.6784 | 1730 | 0.0067 | - | - | - | - | - | - | | 0.6824 | 1740 | 0.1152 | - | - | - | - | - | - | | 0.6863 | 1750 | 0.0079 | - | - | - | - | - | - | | 0.6902 | 1760 | 0.0397 | - | - | - | - | - | - | | 0.6941 | 1770 | 0.0092 | - | - | - | - | - | - | | 0.6980 | 1780 | 0.0055 | - | - | - | - | - | - | | 0.7020 | 1790 | 0.0193 | - | - | - | - | - | - | | 0.7059 | 1800 | 0.0137 | - | - | - | - | - | - | | 0.7098 | 1810 | 0.0301 | - | - | - | - | - | - | | 0.7137 | 1820 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.7176 | 1830 | 0.0014 | - | - | - | - | - | - | | 0.7216 | 1840 | 0.0634 | - | - | - | - | - | - | | 0.7255 | 1850 | 0.0781 | - | - | - | - | - | - | | 0.7294 | 1860 | 0.0016 | - | - | - | - | - | - | | 0.7333 | 1870 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 0.7373 | 1880 | 0.0652 | - | - | - | - | - | - | | 0.7412 | 1890 | 0.0806 | - | - | - | - | - | - | | 0.7451 | 1900 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.7490 | 1910 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 0.7529 | 1920 | 0.0035 | - | - | - | - | - | - | | 0.7569 | 1930 | 0.0126 | - | - | - | - | - | - | | 0.7608 | 1940 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 0.7647 | 1950 | 0.007 | - | - | - | - | - | - | | 0.7686 | 1960 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 0.7725 | 1970 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 0.7765 | 1980 | 0.0956 | - | - | - | - | - | - | | 0.7804 | 1990 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 0.7843 | 2000 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.7882 | 2010 | 0.2992 | - | - | - | - | - | - | | 0.7922 | 2020 | 0.0763 | - | - | - | - | - | - | | 0.7961 | 2030 | 0.1548 | - | - | - | - | - | - | | 0.8 | 2040 | 0.1515 | - | - | - | - | - | - | | 0.8039 | 2050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 0.8078 | 2060 | 0.0029 | - | - | - | - | - | - | | 0.8118 | 2070 | 0.0058 | - | - | - | - | - | - | | 0.8157 | 2080 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.8196 | 2090 | 0.1201 | - | - | - | - | - | - | | 0.8235 | 2100 | 0.0623 | - | - | - | - | - | - | | 0.8275 | 2110 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.8314 | 2120 | 0.0098 | - | - | - | - | - | - | | 0.8353 | 2130 | 0.0012 | - | - | - | - | - | - | | 0.8392 | 2140 | 0.1387 | - | - | - | - | - | - | | 0.8431 | 2150 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 0.8471 | 2160 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.8510 | 2170 | 0.005 | - | - | - | - | - | - | | 0.8549 | 2180 | 0.004 | - | - | - | - | - | - | | 0.8588 | 2190 | 0.0082 | - | - | - | - | - | - | | 0.8627 | 2200 | 0.0017 | - | - | - | - | - | - | | 0.8667 | 2210 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.8706 | 2220 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 0.8745 | 2230 | 0.0523 | - | - | - | - | - | - | | 0.8784 | 2240 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.8824 | 2250 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 0.8863 | 2260 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 0.8902 | 2270 | 0.0031 | - | - | - | - | - | - | | 0.8941 | 2280 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.8980 | 2290 | 0.0031 | - | - | - | - | - | - | | 0.9020 | 2300 | 0.022 | - | - | - | - | - | - | | 0.9059 | 2310 | 0.0255 | - | - | - | - | - | - | | 0.9098 | 2320 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 0.9137 | 2330 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 0.9176 | 2340 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 0.9216 | 2350 | 0.1226 | - | - | - | - | - | - | | 0.9255 | 2360 | 0.023 | - | - | - | - | - | - | | 0.9294 | 2370 | 0.0051 | - | - | - | - | - | - | | 0.9333 | 2380 | 0.0938 | - | - | - | - | - | - | | 0.9373 | 2390 | 0.0233 | - | - | - | - | - | - | | 0.9412 | 2400 | 0.0017 | - | - | - | - | - | - | | 0.9451 | 2410 | 0.0009 | - | - | - | - | - | - | | 0.9490 | 2420 | 0.0067 | - | - | - | - | - | - | | 0.9529 | 2430 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 0.9569 | 2440 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 0.9608 | 2450 | 0.0046 | - | - | - | - | - | - | | 0.9647 | 2460 | 0.1073 | - | - | - | - | - | - | | 0.9686 | 2470 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 0.9725 | 2480 | 0.009 | - | - | - | - | - | - | | 0.9765 | 2490 | 0.0016 | - | - | - | - | - | - | | 0.9804 | 2500 | 0.3166 | - | - | - | - | - | - | | 0.9843 | 2510 | 0.0392 | - | - | - | - | - | - | | 0.9882 | 2520 | 0.0654 | - | - | - | - | - | - | | 0.9922 | 2530 | 0.0208 | - | - | - | - | - | - | | 0.9961 | 2540 | 0.0814 | - | - | - | - | - | - | | 1.0 | 2550 | 0.0008 | 0.0337 | 0.6845 | 0.6821 | 0.6761 | 0.6566 | 0.6332 | | 1.0039 | 2560 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.0078 | 2570 | 0.0265 | - | - | - | - | - | - | | 1.0118 | 2580 | 0.163 | - | - | - | - | - | - | | 1.0157 | 2590 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.0196 | 2600 | 0.0024 | - | - | - | - | - | - | | 1.0235 | 2610 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.0275 | 2620 | 0.0022 | - | - | - | - | - | - | | 1.0314 | 2630 | 0.154 | - | - | - | - | - | - | | 1.0353 | 2640 | 0.0298 | - | - | - | - | - | - | | 1.0392 | 2650 | 0.0116 | - | - | - | - | - | - | | 1.0431 | 2660 | 0.0086 | - | - | - | - | - | - | | 1.0471 | 2670 | 0.1355 | - | - | - | - | - | - | | 1.0510 | 2680 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.0549 | 2690 | 0.0422 | - | - | - | - | - | - | | 1.0588 | 2700 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 1.0627 | 2710 | 0.0095 | - | - | - | - | - | - | | 1.0667 | 2720 | 0.0193 | - | - | - | - | - | - | | 1.0706 | 2730 | 0.0062 | - | - | - | - | - | - | | 1.0745 | 2740 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.0784 | 2750 | 0.0093 | - | - | - | - | - | - | | 1.0824 | 2760 | 0.4353 | - | - | - | - | - | - | | 1.0863 | 2770 | 0.1219 | - | - | - | - | - | - | | 1.0902 | 2780 | 0.0027 | - | - | - | - | - | - | | 1.0941 | 2790 | 0.0009 | - | - | - | - | - | - | | 1.0980 | 2800 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.1020 | 2810 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.1059 | 2820 | 0.0149 | - | - | - | - | - | - | | 1.1098 | 2830 | 0.0979 | - | - | - | - | - | - | | 1.1137 | 2840 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.1176 | 2850 | 0.0119 | - | - | - | - | - | - | | 1.1216 | 2860 | 0.0023 | - | - | - | - | - | - | | 1.1255 | 2870 | 0.1086 | - | - | - | - | - | - | | 1.1294 | 2880 | 0.0026 | - | - | - | - | - | - | | 1.1333 | 2890 | 0.0056 | - | - | - | - | - | - | | 1.1373 | 2900 | 0.0009 | - | - | - | - | - | - | | 1.1412 | 2910 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.1451 | 2920 | 0.0136 | - | - | - | - | - | - | | 1.1490 | 2930 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.1529 | 2940 | 0.072 | - | - | - | - | - | - | | 1.1569 | 2950 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.1608 | 2960 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.1647 | 2970 | 0.0016 | - | - | - | - | - | - | | 1.1686 | 2980 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.1725 | 2990 | 0.0088 | - | - | - | - | - | - | | 1.1765 | 3000 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.1804 | 3010 | 0.1808 | - | - | - | - | - | - | | 1.1843 | 3020 | 0.0021 | - | - | - | - | - | - | | 1.1882 | 3030 | 0.0106 | - | - | - | - | - | - | | 1.1922 | 3040 | 0.0012 | - | - | - | - | - | - | | 1.1961 | 3050 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.2 | 3060 | 0.1396 | - | - | - | - | - | - | | 1.2039 | 3070 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.2078 | 3080 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2118 | 3090 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 1.2157 | 3100 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2196 | 3110 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2235 | 3120 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.2275 | 3130 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2314 | 3140 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.2353 | 3150 | 0.007 | - | - | - | - | - | - | | 1.2392 | 3160 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.2431 | 3170 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2471 | 3180 | 0.0044 | - | - | - | - | - | - | | 1.2510 | 3190 | 0.0126 | - | - | - | - | - | - | | 1.2549 | 3200 | 0.01 | - | - | - | - | - | - | | 1.2588 | 3210 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2627 | 3220 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 1.2667 | 3230 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.2706 | 3240 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2745 | 3250 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.2784 | 3260 | 0.0114 | - | - | - | - | - | - | | 1.2824 | 3270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.2863 | 3280 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.2902 | 3290 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 1.2941 | 3300 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.2980 | 3310 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3020 | 3320 | 0.0039 | - | - | - | - | - | - | | 1.3059 | 3330 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.3098 | 3340 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3137 | 3350 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.3176 | 3360 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.3216 | 3370 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 1.3255 | 3380 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.3294 | 3390 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.3333 | 3400 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3373 | 3410 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3412 | 3420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.3451 | 3430 | 0.0111 | - | - | - | - | - | - | | 1.3490 | 3440 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3529 | 3450 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3569 | 3460 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.3608 | 3470 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.3647 | 3480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.3686 | 3490 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 1.3725 | 3500 | 0.0011 | - | - | - | - | - | - | | 1.3765 | 3510 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3804 | 3520 | 0.004 | - | - | - | - | - | - | | 1.3843 | 3530 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.3882 | 3540 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.3922 | 3550 | 0.0012 | - | - | - | - | - | - | | 1.3961 | 3560 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.4 | 3570 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.4039 | 3580 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.4078 | 3590 | 0.0019 | - | - | - | - | - | - | | 1.4118 | 3600 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4157 | 3610 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.4196 | 3620 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 1.4235 | 3630 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4275 | 3640 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.4314 | 3650 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.4353 | 3660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.4392 | 3670 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4431 | 3680 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.4471 | 3690 | 0.0084 | - | - | - | - | - | - | | 1.4510 | 3700 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4549 | 3710 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4588 | 3720 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4627 | 3730 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4667 | 3740 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4706 | 3750 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4745 | 3760 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 1.4784 | 3770 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4824 | 3780 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 1.4863 | 3790 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4902 | 3800 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.4941 | 3810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.4980 | 3820 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.5020 | 3830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5059 | 3840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5098 | 3850 | 0.0014 | - | - | - | - | - | - | | 1.5137 | 3860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5176 | 3870 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.5216 | 3880 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.5255 | 3890 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5294 | 3900 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5333 | 3910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5373 | 3920 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5412 | 3930 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5451 | 3940 | 0.0068 | - | - | - | - | - | - | | 1.5490 | 3950 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.5529 | 3960 | 0.0042 | - | - | - | - | - | - | | 1.5569 | 3970 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.5608 | 3980 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5647 | 3990 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5686 | 4000 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5725 | 4010 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.5765 | 4020 | 0.0085 | - | - | - | - | - | - | | 1.5804 | 4030 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.5843 | 4040 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.5882 | 4050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.5922 | 4060 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.5961 | 4070 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.6 | 4080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6039 | 4090 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6078 | 4100 | 0.0312 | - | - | - | - | - | - | | 1.6118 | 4110 | 0.0025 | - | - | - | - | - | - | | 1.6157 | 4120 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6196 | 4130 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6235 | 4140 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6275 | 4150 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.6314 | 4160 | 0.0017 | - | - | - | - | - | - | | 1.6353 | 4170 | 0.0058 | - | - | - | - | - | - | | 1.6392 | 4180 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6431 | 4190 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6471 | 4200 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6510 | 4210 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.6549 | 4220 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6588 | 4230 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6627 | 4240 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6667 | 4250 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6706 | 4260 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.6745 | 4270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6784 | 4280 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.6824 | 4290 | 0.005 | - | - | - | - | - | - | | 1.6863 | 4300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6902 | 4310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6941 | 4320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.6980 | 4330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7020 | 4340 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 1.7059 | 4350 | 0.0012 | - | - | - | - | - | - | | 1.7098 | 4360 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7137 | 4370 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7176 | 4380 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.7216 | 4390 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7255 | 4400 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7294 | 4410 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7333 | 4420 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7373 | 4430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7412 | 4440 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 1.7451 | 4450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7490 | 4460 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7529 | 4470 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7569 | 4480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7608 | 4490 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7647 | 4500 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 1.7686 | 4510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7725 | 4520 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 1.7765 | 4530 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.7804 | 4540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7843 | 4550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.7882 | 4560 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.7922 | 4570 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.7961 | 4580 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 1.8 | 4590 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 1.8039 | 4600 | 0.0018 | - | - | - | - | - | - | | 1.8078 | 4610 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8118 | 4620 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8157 | 4630 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.8196 | 4640 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8235 | 4650 | 0.002 | - | - | - | - | - | - | | 1.8275 | 4660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8314 | 4670 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.8353 | 4680 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8392 | 4690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8431 | 4700 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8471 | 4710 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.8510 | 4720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8549 | 4730 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8588 | 4740 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.8627 | 4750 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8667 | 4760 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8706 | 4770 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.8745 | 4780 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 1.8784 | 4790 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.8824 | 4800 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.8863 | 4810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8902 | 4820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8941 | 4830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.8980 | 4840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.9020 | 4850 | 0.0027 | - | - | - | - | - | - | | 1.9059 | 4860 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9098 | 4870 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.9137 | 4880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 1.9176 | 4890 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9216 | 4900 | 0.0559 | - | - | - | - | - | - | | 1.9255 | 4910 | 0.0063 | - | - | - | - | - | - | | 1.9294 | 4920 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9333 | 4930 | 0.1013 | - | - | - | - | - | - | | 1.9373 | 4940 | 0.0242 | - | - | - | - | - | - | | 1.9412 | 4950 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9451 | 4960 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 1.9490 | 4970 | 0.0016 | - | - | - | - | - | - | | 1.9529 | 4980 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 1.9569 | 4990 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9608 | 5000 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.9647 | 5010 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9686 | 5020 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9725 | 5030 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9765 | 5040 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9804 | 5050 | 0.0013 | - | - | - | - | - | - | | 1.9843 | 5060 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 1.9882 | 5070 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9922 | 5080 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 1.9961 | 5090 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0 | 5100 | 0.0005 | 0.0259 | 0.7097 | 0.7102 | 0.7032 | 0.6921 | 0.6684 | | 2.0039 | 5110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.0078 | 5120 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.0118 | 5130 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.0157 | 5140 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0196 | 5150 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0235 | 5160 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.0275 | 5170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.0314 | 5180 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 2.0353 | 5190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.0392 | 5200 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.0431 | 5210 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0471 | 5220 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 2.0510 | 5230 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.0549 | 5240 | 0.0008 | - | - | - | - | - | - | | 2.0588 | 5250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.0627 | 5260 | 0.0038 | - | - | - | - | - | - | | 2.0667 | 5270 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0706 | 5280 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 2.0745 | 5290 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.0784 | 5300 | 0.0021 | - | - | - | - | - | - | | 2.0824 | 5310 | 0.0255 | - | - | - | - | - | - | | 2.0863 | 5320 | 0.0257 | - | - | - | - | - | - | | 2.0902 | 5330 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.0941 | 5340 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.0980 | 5350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.1020 | 5360 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1059 | 5370 | 0.0039 | - | - | - | - | - | - | | 2.1098 | 5380 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1137 | 5390 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1176 | 5400 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 2.1216 | 5410 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.1255 | 5420 | 0.0065 | - | - | - | - | - | - | | 2.1294 | 5430 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1333 | 5440 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 2.1373 | 5450 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.1412 | 5460 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.1451 | 5470 | 0.0051 | - | - | - | - | - | - | | 2.1490 | 5480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.1529 | 5490 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1569 | 5500 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.1608 | 5510 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.1647 | 5520 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 2.1686 | 5530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.1725 | 5540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.1765 | 5550 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.1804 | 5560 | 0.0081 | - | - | - | - | - | - | | 2.1843 | 5570 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1882 | 5580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.1922 | 5590 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.1961 | 5600 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.2 | 5610 | 0.0014 | - | - | - | - | - | - | | 2.2039 | 5620 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2078 | 5630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2118 | 5640 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2157 | 5650 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2196 | 5660 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2235 | 5670 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2275 | 5680 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.2314 | 5690 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2353 | 5700 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2392 | 5710 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 2.2431 | 5720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2471 | 5730 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.2510 | 5740 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 2.2549 | 5750 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2588 | 5760 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.2627 | 5770 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2667 | 5780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2706 | 5790 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2745 | 5800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2784 | 5810 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2824 | 5820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2863 | 5830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2902 | 5840 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.2941 | 5850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.2980 | 5860 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3020 | 5870 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3059 | 5880 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3098 | 5890 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.3137 | 5900 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3176 | 5910 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3216 | 5920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3255 | 5930 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3294 | 5940 | 0.0006 | - | - | - | - | - | - | | 2.3333 | 5950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3373 | 5960 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3412 | 5970 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.3451 | 5980 | 0.0246 | - | - | - | - | - | - | | 2.3490 | 5990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3529 | 6000 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3569 | 6010 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3608 | 6020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3647 | 6030 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3686 | 6040 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3725 | 6050 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3765 | 6060 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3804 | 6070 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.3843 | 6080 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3882 | 6090 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.3922 | 6100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.3961 | 6110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4 | 6120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4039 | 6130 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4078 | 6140 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.4118 | 6150 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.4157 | 6160 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.4196 | 6170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4235 | 6180 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.4275 | 6190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4314 | 6200 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4353 | 6210 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.4392 | 6220 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.4431 | 6230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4471 | 6240 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.4510 | 6250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4549 | 6260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4588 | 6270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4627 | 6280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4667 | 6290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4706 | 6300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4745 | 6310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4784 | 6320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4824 | 6330 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.4863 | 6340 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.4902 | 6350 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.4941 | 6360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.4980 | 6370 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 2.5020 | 6380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5059 | 6390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5098 | 6400 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5137 | 6410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5176 | 6420 | 0.0025 | - | - | - | - | - | - | | 2.5216 | 6430 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5255 | 6440 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5294 | 6450 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.5333 | 6460 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5373 | 6470 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.5412 | 6480 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5451 | 6490 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.5490 | 6500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5529 | 6510 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5569 | 6520 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5608 | 6530 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5647 | 6540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5686 | 6550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5725 | 6560 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.5765 | 6570 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5804 | 6580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5843 | 6590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5882 | 6600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.5922 | 6610 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.5961 | 6620 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6 | 6630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6039 | 6640 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6078 | 6650 | 0.009 | - | - | - | - | - | - | | 2.6118 | 6660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6157 | 6670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6196 | 6680 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6235 | 6690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6275 | 6700 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6314 | 6710 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.6353 | 6720 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6392 | 6730 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 2.6431 | 6740 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6471 | 6750 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6510 | 6760 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.6549 | 6770 | 0.001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6588 | 6780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6627 | 6790 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6667 | 6800 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.6706 | 6810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6745 | 6820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6784 | 6830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.6824 | 6840 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6863 | 6850 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.6902 | 6860 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6941 | 6870 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.6980 | 6880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7020 | 6890 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.7059 | 6900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7098 | 6910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7137 | 6920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7176 | 6930 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7216 | 6940 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7255 | 6950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7294 | 6960 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7333 | 6970 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7373 | 6980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7412 | 6990 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7451 | 7000 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7490 | 7010 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7529 | 7020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7569 | 7030 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.7608 | 7040 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7647 | 7050 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.7686 | 7060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7725 | 7070 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7765 | 7080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7804 | 7090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7843 | 7100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.7882 | 7110 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.7922 | 7120 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.7961 | 7130 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.8 | 7140 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.8039 | 7150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8078 | 7160 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.8118 | 7170 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.8157 | 7180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8196 | 7190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8235 | 7200 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8275 | 7210 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8314 | 7220 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.8353 | 7230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8392 | 7240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8431 | 7250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8471 | 7260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8510 | 7270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8549 | 7280 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.8588 | 7290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8627 | 7300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8667 | 7310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8706 | 7320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8745 | 7330 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.8784 | 7340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8824 | 7350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8863 | 7360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8902 | 7370 | 0.0004 | - | - | - | - | - | - | | 2.8941 | 7380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.8980 | 7390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9020 | 7400 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9059 | 7410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9098 | 7420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9137 | 7430 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9176 | 7440 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9216 | 7450 | 0.0631 | - | - | - | - | - | - | | 2.9255 | 7460 | 0.0193 | - | - | - | - | - | - | | 2.9294 | 7470 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 2.9333 | 7480 | 0.0414 | - | - | - | - | - | - | | 2.9373 | 7490 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9412 | 7500 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9451 | 7510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9490 | 7520 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9529 | 7530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9569 | 7540 | 0.0005 | - | - | - | - | - | - | | 2.9608 | 7550 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.9647 | 7560 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9686 | 7570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9725 | 7580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9765 | 7590 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 2.9804 | 7600 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.9843 | 7610 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 2.9882 | 7620 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9922 | 7630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 2.9961 | 7640 | 0.0007 | - | - | - | - | - | - | | 3.0 | 7650 | 0.0 | 0.0193 | 0.7115 | 0.7081 | 0.7010 | 0.6981 | 0.6736 | | 3.0039 | 7660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0078 | 7670 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 3.0118 | 7680 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.0157 | 7690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0196 | 7700 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.0235 | 7710 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0275 | 7720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0314 | 7730 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.0353 | 7740 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0392 | 7750 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.0431 | 7760 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.0471 | 7770 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0510 | 7780 | 0.0015 | - | - | - | - | - | - | | 3.0549 | 7790 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0588 | 7800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0627 | 7810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0667 | 7820 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 3.0706 | 7830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0745 | 7840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0784 | 7850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0824 | 7860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0863 | 7870 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.0902 | 7880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.0941 | 7890 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.0980 | 7900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1020 | 7910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1059 | 7920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1098 | 7930 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1137 | 7940 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1176 | 7950 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1216 | 7960 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1255 | 7970 | 0.0037 | - | - | - | - | - | - | | 3.1294 | 7980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1333 | 7990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1373 | 8000 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1412 | 8010 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1451 | 8020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1490 | 8030 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1529 | 8040 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1569 | 8050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1608 | 8060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1647 | 8070 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1686 | 8080 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1725 | 8090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1765 | 8100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1804 | 8110 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1843 | 8120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.1882 | 8130 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.1922 | 8140 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.1961 | 8150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2 | 8160 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.2039 | 8170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2078 | 8180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2118 | 8190 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.2157 | 8200 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2196 | 8210 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.2235 | 8220 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.2275 | 8230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2314 | 8240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2353 | 8250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2392 | 8260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2431 | 8270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2471 | 8280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2510 | 8290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2549 | 8300 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.2588 | 8310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2627 | 8320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2667 | 8330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2706 | 8340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2745 | 8350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2784 | 8360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2824 | 8370 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2863 | 8380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2902 | 8390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2941 | 8400 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.2980 | 8410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3020 | 8420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3059 | 8430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3098 | 8440 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3137 | 8450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3176 | 8460 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3216 | 8470 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.3255 | 8480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3294 | 8490 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 3.3333 | 8500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3373 | 8510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3412 | 8520 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3451 | 8530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3490 | 8540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3529 | 8550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3569 | 8560 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.3608 | 8570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3647 | 8580 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.3686 | 8590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3725 | 8600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3765 | 8610 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.3804 | 8620 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.3843 | 8630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3882 | 8640 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3922 | 8650 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.3961 | 8660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4 | 8670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4039 | 8680 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4078 | 8690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4118 | 8700 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.4157 | 8710 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4196 | 8720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4235 | 8730 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4275 | 8740 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4314 | 8750 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4353 | 8760 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4392 | 8770 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.4431 | 8780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4471 | 8790 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.4510 | 8800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4549 | 8810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4588 | 8820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4627 | 8830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4667 | 8840 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.4706 | 8850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4745 | 8860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4784 | 8870 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4824 | 8880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4863 | 8890 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4902 | 8900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4941 | 8910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.4980 | 8920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5020 | 8930 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5059 | 8940 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5098 | 8950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5137 | 8960 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5176 | 8970 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5216 | 8980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5255 | 8990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5294 | 9000 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5333 | 9010 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.5373 | 9020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5412 | 9030 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5451 | 9040 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5490 | 9050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5529 | 9060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5569 | 9070 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.5608 | 9080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5647 | 9090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5686 | 9100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5725 | 9110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5765 | 9120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5804 | 9130 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5843 | 9140 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5882 | 9150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.5922 | 9160 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.5961 | 9170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6 | 9180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6039 | 9190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6078 | 9200 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 3.6118 | 9210 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6157 | 9220 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6196 | 9230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6235 | 9240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6275 | 9250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6314 | 9260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6353 | 9270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6392 | 9280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6431 | 9290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6471 | 9300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6510 | 9310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6549 | 9320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6588 | 9330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6627 | 9340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6667 | 9350 | 0.0003 | - | - | - | - | - | - | | 3.6706 | 9360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6745 | 9370 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6784 | 9380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6824 | 9390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6863 | 9400 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6902 | 9410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6941 | 9420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.6980 | 9430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7020 | 9440 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7059 | 9450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7098 | 9460 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7137 | 9470 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7176 | 9480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7216 | 9490 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7255 | 9500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7294 | 9510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7333 | 9520 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7373 | 9530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7412 | 9540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7451 | 9550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7490 | 9560 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7529 | 9570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7569 | 9580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7608 | 9590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7647 | 9600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7686 | 9610 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7725 | 9620 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7765 | 9630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7804 | 9640 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7843 | 9650 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7882 | 9660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7922 | 9670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.7961 | 9680 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8 | 9690 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.8039 | 9700 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8078 | 9710 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.8118 | 9720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8157 | 9730 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8196 | 9740 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8235 | 9750 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8275 | 9760 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8314 | 9770 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8353 | 9780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8392 | 9790 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8431 | 9800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8471 | 9810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8510 | 9820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8549 | 9830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8588 | 9840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8627 | 9850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8667 | 9860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8706 | 9870 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.8745 | 9880 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 3.8784 | 9890 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8824 | 9900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8863 | 9910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8902 | 9920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8941 | 9930 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.8980 | 9940 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9020 | 9950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9059 | 9960 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9098 | 9970 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9137 | 9980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9176 | 9990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9216 | 10000 | 0.0899 | - | - | - | - | - | - | | 3.9255 | 10010 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9294 | 10020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9333 | 10030 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9373 | 10040 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9412 | 10050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9451 | 10060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9490 | 10070 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9529 | 10080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9569 | 10090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9608 | 10100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9647 | 10110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9686 | 10120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9725 | 10130 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9765 | 10140 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9804 | 10150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9843 | 10160 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9882 | 10170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9922 | 10180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 3.9961 | 10190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0 | 10200 | 0.0 | 0.0255 | 0.7195 | 0.7180 | 0.7145 | 0.7015 | 0.6867 | | 4.0039 | 10210 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0078 | 10220 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0118 | 10230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0157 | 10240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0196 | 10250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0235 | 10260 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 4.0275 | 10270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0314 | 10280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0353 | 10290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0392 | 10300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0431 | 10310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0471 | 10320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0510 | 10330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0549 | 10340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0588 | 10350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0627 | 10360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0667 | 10370 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0706 | 10380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0745 | 10390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0784 | 10400 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0824 | 10410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0863 | 10420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0902 | 10430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0941 | 10440 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.0980 | 10450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1020 | 10460 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1059 | 10470 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1098 | 10480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1137 | 10490 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1176 | 10500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1216 | 10510 | 0.0002 | - | - | - | - | - | - | | 4.1255 | 10520 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1294 | 10530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1333 | 10540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1373 | 10550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1412 | 10560 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1451 | 10570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1490 | 10580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1529 | 10590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1569 | 10600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1608 | 10610 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1647 | 10620 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1686 | 10630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1725 | 10640 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1765 | 10650 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1804 | 10660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1843 | 10670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1882 | 10680 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1922 | 10690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.1961 | 10700 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2 | 10710 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2039 | 10720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2078 | 10730 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2118 | 10740 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2157 | 10750 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2196 | 10760 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2235 | 10770 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2275 | 10780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2314 | 10790 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2353 | 10800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2392 | 10810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2431 | 10820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2471 | 10830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2510 | 10840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2549 | 10850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2588 | 10860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2627 | 10870 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2667 | 10880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2706 | 10890 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2745 | 10900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2784 | 10910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2824 | 10920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2863 | 10930 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2902 | 10940 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2941 | 10950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.2980 | 10960 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3020 | 10970 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3059 | 10980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3098 | 10990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3137 | 11000 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3176 | 11010 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3216 | 11020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3255 | 11030 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3294 | 11040 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3333 | 11050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3373 | 11060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3412 | 11070 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3451 | 11080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3490 | 11090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3529 | 11100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3569 | 11110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3608 | 11120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3647 | 11130 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3686 | 11140 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3725 | 11150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3765 | 11160 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3804 | 11170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3843 | 11180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3882 | 11190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3922 | 11200 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.3961 | 11210 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4 | 11220 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4039 | 11230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4078 | 11240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4118 | 11250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4157 | 11260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4196 | 11270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4235 | 11280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4275 | 11290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4314 | 11300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4353 | 11310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4392 | 11320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4431 | 11330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4471 | 11340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4510 | 11350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4549 | 11360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4588 | 11370 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4627 | 11380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4667 | 11390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4706 | 11400 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4745 | 11410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4784 | 11420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4824 | 11430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4863 | 11440 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4902 | 11450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4941 | 11460 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.4980 | 11470 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5020 | 11480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5059 | 11490 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5098 | 11500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5137 | 11510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5176 | 11520 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5216 | 11530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5255 | 11540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5294 | 11550 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5333 | 11560 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5373 | 11570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5412 | 11580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5451 | 11590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5490 | 11600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5529 | 11610 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5569 | 11620 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5608 | 11630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5647 | 11640 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5686 | 11650 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5725 | 11660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5765 | 11670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5804 | 11680 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5843 | 11690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5882 | 11700 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5922 | 11710 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.5961 | 11720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6 | 11730 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6039 | 11740 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 4.6078 | 11750 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6118 | 11760 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6157 | 11770 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6196 | 11780 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6235 | 11790 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6275 | 11800 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6314 | 11810 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6353 | 11820 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6392 | 11830 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6431 | 11840 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6471 | 11850 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6510 | 11860 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6549 | 11870 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6588 | 11880 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6627 | 11890 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6667 | 11900 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6706 | 11910 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6745 | 11920 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6784 | 11930 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6824 | 11940 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6863 | 11950 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6902 | 11960 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6941 | 11970 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.6980 | 11980 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7020 | 11990 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7059 | 12000 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7098 | 12010 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7137 | 12020 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7176 | 12030 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7216 | 12040 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7255 | 12050 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7294 | 12060 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7333 | 12070 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7373 | 12080 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7412 | 12090 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7451 | 12100 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7490 | 12110 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7529 | 12120 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7569 | 12130 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7608 | 12140 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7647 | 12150 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7686 | 12160 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7725 | 12170 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7765 | 12180 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7804 | 12190 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7843 | 12200 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7882 | 12210 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7922 | 12220 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.7961 | 12230 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8 | 12240 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8039 | 12250 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8078 | 12260 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8118 | 12270 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8157 | 12280 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8196 | 12290 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8235 | 12300 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8275 | 12310 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8314 | 12320 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8353 | 12330 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8392 | 12340 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8431 | 12350 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8471 | 12360 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8510 | 12370 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8549 | 12380 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8588 | 12390 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8627 | 12400 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8667 | 12410 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8706 | 12420 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8745 | 12430 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8784 | 12440 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8824 | 12450 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8863 | 12460 | 0.0001 | - | - | - | - | - | - | | 4.8902 | 12470 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8941 | 12480 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.8980 | 12490 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9020 | 12500 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9059 | 12510 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9098 | 12520 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9137 | 12530 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9176 | 12540 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9216 | 12550 | 0.2073 | - | - | - | - | - | - | | 4.9255 | 12560 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9294 | 12570 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9333 | 12580 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9373 | 12590 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9412 | 12600 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9451 | 12610 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9490 | 12620 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9529 | 12630 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9569 | 12640 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9608 | 12650 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9647 | 12660 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9686 | 12670 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9725 | 12680 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9765 | 12690 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9804 | 12700 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9843 | 12710 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9882 | 12720 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9922 | 12730 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | 4.9961 | 12740 | 0.0 | - | - | - | - | - | - | | **5.0** | **12750** | **0.0** | **0.0251** | **0.7228** | **0.7205** | **0.7177** | **0.7036** | **0.6886** | * The bold row denotes the saved checkpoint.
### Framework Versions - Python: 3.10.13 - Sentence Transformers: 3.3.1 - Transformers: 4.41.2 - PyTorch: 2.1.2 - Accelerate: 0.29.3 - Datasets: 2.19.1 - Tokenizers: 0.19.1 ## Citation ### BibTeX #### Sentence Transformers ```bibtex @inproceedings{reimers-2019-sentence-bert, title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks", author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna", booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = "11", year = "2019", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084", } ``` #### MatryoshkaLoss ```bibtex @misc{kusupati2024matryoshka, title={Matryoshka Representation Learning}, author={Aditya Kusupati and Gantavya Bhatt and Aniket Rege and Matthew Wallingford and Aditya Sinha and Vivek Ramanujan and William Howard-Snyder and Kaifeng Chen and Sham Kakade and Prateek Jain and Ali Farhadi}, year={2024}, eprint={2205.13147}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.LG} } ``` #### MultipleNegativesRankingLoss ```bibtex @misc{henderson2017efficient, title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply}, author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil}, year={2017}, eprint={1705.00652}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CL} } ```