TASK DEFINITION: You are given a paper review either in Spanish or English language. Based on the given review, evaluate the paper by classifying it to one of the five classes: (1) very negative, (2) negative, (3) neutral, (4) positive, and (5) very positive. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].
PROBLEM: La publicación trata sobre un sistema de reconstrucción de superficies a través de un escaneo, utilizando para ello una cámara de vídeo convencional, un motor y un láser. Bajo este esquema, se desarrolla un sistema de bajo coste, con las ventajas y limitaciones propias de la proposición.  - Creo que el sistema propuesto parte de una premisa interesante que es su bajo coste. Los sistemas comerciales para este tipo de desarrollos pueden ser, en la mayoría de las ocasiones, de costes muy elevados, dependiendo del tipo de elementos que se utilicen. - A pesar de la simpleza de la arquitectura propuesta, creo que el sistema es mejorable. Por ahora, creo que falta un camino por recorrer (de acuerdo a lo leído en el paper) en lo que refiere a su uso más allá del laboratorio.  Es por eso que en ORIGINALIDAD (ORIGINALITY) se califica con nota 4 (good)  - Una de las primeras debilidades encontradas en la publicación es su introducción. Esta peca, a mi parecer, de dos problemas: El primer problema es que su contenido es demasiado general, en toda su extensión se habla de qué es la visión por computador, en general,  pero no se detallan aspectos interesantes como el estado del arte en esta materia y una bibliografía relevante. Solo se dice a rasgos generales: "En trabajos realizados relacionados con este tema, generalmente es el objeto el que se mueve en forma milimétrica...". A partir de esto me surgen dudas como: ¿Hay otras formas de reconstruir superficies?, ¿Hay trabajos similares?, ¿En qué se diferencia esta técnica a otras?, ¿Cuál es el aporte de vuestro trabajo?, ¿Por qué no utilizar visión estéreo (quizás los costes sean similares)?.  El segundo problema encontrado es consecuencia del primero, ya que al tratar de explicar lo que es visión por computador a quedado demasiado larga (un poco más de tres columnas), y demasiado general. Quizás si se hubiera centrado la atención en el estado de arte esto no lo vería como problema.  - En el aspecto técnico veo que vuestra aproximación puede funcionar en un ambiente muy controlado, donde no hayan grandes cambios de iluminación y la superficie de los objetos escaneados sean de colores que no sean muy similares al fondo y/o haz de láser utilizados. La resta de fondo para entornos controlados puede funcionar pero en exteriores dudo que su sistema sea tan estable. Creo que en el texto se podrían haber enumerado los distintos métodos utilizados para la segmentación. En la página 4 se hace referencia pero no se profundiza ("Para la segmentación se probaron distintos métodos, de los cuales se seleccionó el método de resta de imágenes..."). Quizás sería bueno aprovechar algún espacio de color (RBG, YUV, etc.) y utilizar la distancia de Mahalanobis (obtener una muestra de un haz de láser o varios) para obtener una mejor segmentación de la luz láser.  - Sobre la presentación, he encontrado algunos errores que sería bueno mejorar:  - La figura 2 y figura 3 tienen el mismo título, creo que hay un error con el título de la figura 3.  - La figura 2 tiene algunos errores y que puede inducir a error. "Proyector de luz", la "de" está subrayada. Y "b" puede confundir ya que aparece con un guión bajo.  - Algunos detalles:   - Página 5: "Lo anterior les genera..."   - Página 6: "las cuales obtienes mejores..."   - La palabra láser aparece sin tilde en algunas ocasiones. Revisar el título que acompaña cada página.   - entre otros.

SOLUTION: neutral

PROBLEM: El artículo no refleja cabalmente lo indicado en el título "Revisión de técnicas de extracción de información en redes sociales sobre bases de datos NoSQL", ya que sólo se trata de una mirada general a las redes sociales y a los sistemas de persistencia de datos que utilizan (basado en sabd noSQL). Más que técnicas de extracción, se hace revisión al conocido proceso ETL utilizado en Datawarehouse, proponiendo su uso en redes sociales. El principal aporte, lo constituye una propuesta de seis pasos para la extracción de información desde redes sociales, los que se centran en tópicos conocidos, obviando los principales problemas que esto involucra, entre los que se encuentra el acceso a los datos.  Redacción (revisar numeración de páginas): (página 2) "del mundo del de los datos"  (página 5) "que aunque sean gratuitos con la finalidad principal de recolectar datos personales de los usuarios"

SOLUTION: negative

PROBLEM: Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de detección de ataques SYN-FLOOD Y SATAN mediante técnicas de clustering basadas en el algoritmo DBSCAN en ventanas de tiempo de 5 minutos.  El artículo se presenta claro en su redacción y se agradece el resumen de arquitectura diseñada, pudiendo ser un artículo interesante para ser presentado en nuestro congreso.  Mis principales reparos son: - Figura 7 presenta gráficos con ventana de 10 minutos, siendo que el la propuesta indica 5 minutos - A mi parecer el sistema no representa un proceso de minería de datos debido a que no hay nuevo conocimiento accionable, sino más bien es un sistema de clasificación. Puede que exista nuevo conocimiento, pero el documento no refleja como el sistema realizado ayudó a obtener nuevo conocimiento de los ataques. - Existe poca explicación y falta de experimentación para argumentar y justificar el uso de DBSCAN  sobre otro tipo de clustering o incluso en lugar de un clasificador. - Se sabe que un ataque SYN-FLOOD produce un número elevado de conexiones en un momento dado, por lo que no queda claro si es necesario un sistema tan sofisticado para detectar este fenómeno, esto podría ser aclarado si se incluyera la comparativa con otros enfoques.

SOLUTION:
positive