instruction:
In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].
question:
Los autores han diseñado una metodología para desarrollar software de apoyo a proyectos de investigación científica. Identifican con bastante precisión las diferencias entre el desarrollo de software de investigación y software con fines comerciales. Asimismo, proponen una metodología siguiendo un enfoque de métodos ágiles de desarrollo de software.  La propuesta se encuentra en una fase de diseño, ha sido elaborada a partir de entrevistas a potenciales usuarios y es susceptible de ser probada en investigaciones futuras.  En mi opinión, en el artículo hace falta un apartado que dé cuenta de la metodología que los autores siguieron para llegar a la propuesta. Se hace referencia a entrevistas a: "participantes en este tipo de proyectos", no obstante, no se informa  cuántas personas fueron consultadas, cómo se seleccionó a los entrevistados, qué instrumentos se aplicaron y cómo se analizaron los datos.
answer:
es


question:
Desarrollar investigación asociada al tema de visión artificial es interesante de conocer, aún bajo condiciones que no son las óptimas, particularmente en los recursos de hardware.  En la sección de pruebas de luminosidad hay cierto desorden en la presentación de los resultados (por ejemplo, la figura 10. debería titularse Prueba Botella Cloro y no Prueba Caja). Lo que hace difícil su seguimiento. Las referencias bibliográficas podrían ser más actuales y de mejor nivel.
answer:
es


question:
Summary of the paper  The paper studies the invertiblity of convolutional neural network in the random model. A reconstruction algorithm similar to IHT is proposed for layer-wise inversion of the network.    Clarity:  - The paper is confusing wrt to standard notations in deep learning.  Comments:  The paper makes two simplifications in the analysis of a CNN, that makes it map to a model based compressive sensing framework:  1-  The non linearity (RELU) is dropped. This is a big simplification, for random gaussian weights for instance we know by JL that we can preserve L_2 distance, when RELU is applied the metric changes (see for instance the kernel for n=1 in
answer:

en