Changed the abstract X1
authorArcnilya <jonathan.magnusson@kau.se>
Thu, 27 Jan 2022 14:04:01 +0000 (15:04 +0100)
committerArcnilya <jonathan.magnusson@kau.se>
Thu, 27 Jan 2022 14:04:01 +0000 (15:04 +0100)
HEALD.log
HEALD.pdf
HEALD.tex

index 2abea32d615c17fa7540718ed23784a58f35cf79..e8e9b29c9048c059ee172066f6469aace837f940 100644 (file)
--- a/HEALD.log
+++ b/HEALD.log
@@ -1,4 +1,4 @@
-This is pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.20 (TeX Live 2019/Debian) (preloaded format=pdflatex 2022.1.26)  27 JAN 2022 13:57
+This is pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.20 (TeX Live 2019/Debian) (preloaded format=pdflatex 2021.10.22)  27 JAN 2022 15:03
 entering extended mode
  restricted \write18 enabled.
  %&-line parsing enabled.
@@ -342,7 +342,7 @@ LaTeX Warning: There were undefined references.
  ) 
 Here is how much of TeX's memory you used:
  3806 strings out of 483183
- 54423 string characters out of 5966292
+ 54423 string characters out of 5966291
  293756 words of memory out of 5000000
  18792 multiletter control sequences out of 15000+600000
  575772 words of font info for 111 fonts, out of 8000000 for 9000
@@ -353,7 +353,7 @@ e/texmf-dist/fonts/type1/public/amsfonts/cm/cmsy7.pfb></usr/share/texlive/texmf
 -dist/fonts/type1/urw/times/utmb8a.pfb></usr/share/texlive/texmf-dist/fonts/typ
 e1/urw/times/utmbi8a.pfb></usr/share/texlive/texmf-dist/fonts/type1/urw/times/u
 tmr8a.pfb></usr/share/texlive/texmf-dist/fonts/type1/urw/times/utmri8a.pfb>
-Output written on HEALD.pdf (2 pages, 96971 bytes).
+Output written on HEALD.pdf (2 pages, 96725 bytes).
 PDF statistics:
  41 PDF objects out of 1000 (max. 8388607)
  28 compressed objects within 1 object stream
index 568bd4163e95b81fb9864d9f41c2d4f87254ebf9..fe2f176f464349b59f9be15d9d560faaac8ebbba 100644 (file)
Binary files a/HEALD.pdf and b/HEALD.pdf differ
index d0334e1c13647038187340352bd0639f1239b502..b62f1c2fb5ddfee145a744cc12a03406670cc703 100644 (file)
--- a/HEALD.tex
+++ b/HEALD.tex
@@ -21,7 +21,7 @@
 \maketitle
 
 \begin{abstract}
-In this paper, we propose a framework for collecting data, labeling data, and training machine learning models within the area of lewd anime/manga and hentai.
+In this paper, we apply machine learning models to differentiate beteen hentai, ecchi and lewds.
 \end{abstract}
 
 \begin{IEEEkeywords}