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].

[Q]: No concuerdo con lo que está escrito en el segundo parágrafo de la introducción. Una solución para un problema NP completo, por ejemplo el cajero viajante, puede ser programada de forma simple... el problema radica en que la respuesta del programa puede tardar mucho. Para contornar esto se buscan heurísticas o meta-heurísticas que tal vez no encuentren la respuesta ideal pero si un buena respuesta.  En la página 3, observe que Pa no es un elemento de A y si un subconjunto de A o más precisamente un subconjunto de A-{a}. En ese mismo parágrafo habla de "dos tipos de restricciones" pero la segunda no está explícitamente colocada. Al final del parágrafo sería interesante decir que "o sea, ai pertenece a Paj". La frase está muy larga: 16 líneas!  No queda claro en las figuras 1 y 2 la restricción de que "la suma de la cantidad de tipo de recurso k utilizado en el período t, Rk(t), no debe exceder de Rk".  En la formulación matemática  del RCPSP no está claro que significaría por ejemplo que Fj tome el valor 5 y el significado de pj y de A(t).  Faltó una comparación estadística de cuan buena es la calidad de la solución encontrada con el algoritmo propuesto de otras soluciones o al menos una comparación que muestre que tan distante está la solución encontrada de la ideal.  Las referencias parecen no tener un orden lógico (alfabético o orden de citación).
[A]: es


[Q]: I'd like to thank the authors for their detailed response and clarifications.  This work proposes new training scheme for online sparse dictionary learning. The model assumes a non-stationary flow of the incoming data. The goal (and the challenge) is to learn a model in an online manner in a way that is capable of  adjusting to the new incoming data without forgetting how to represent previously seen data. The proposed approach deals with this problem by incorporating a mechanism for adding or deleting atoms in the dictionary. This procedure is inspired by the adult neurogenesis phenomenon in the dentate gyrus of the hippocampus.   The paper has two main innovations over the baseline approach (Mairal et al): (i) “neuronal birth” which represents an adaptive way of increasing the number of atoms in the dictionary (ii) "neuronal death", which corresponds to removing “useless” dictionary atoms.  Neural death is implemented by including an group-sparsity regularization to the dictionary atoms themselves (the group corresponds to a column of the dictionary). This promotes to shrink to zero atoms that are not very useful, keeping controlled the increase of the dictionary size.  I believe that the strong side of the paper is its connections with the adult neurogenesis phenomenon, which is, in my opinion a very nice feature. The paper is very well written and easy to follow.  On the other hand, the overall technique is not very novel. Although not exactly equivalent, similar ideas have been explored. While the neural death is implemente elegantly with a sparsity-promoting regularization term, the neural birth is performed by relying on heuristics that measure how well the dictionary can represent new incoming data. Which depending on the "level" of non-stationarity in the incoming data (or presence of outliers) could be difficult to set. Still, having adaptive dictionary size is very interesting.  The authors could also cite some references in model selection literature. In particular, some ideas such as MDL have been used for automatically selecting the dictionary size (I believe this work does not address the online setting, but still its a relevant reference to have). For instance,  Ramirez, Ignacio, and Guillermo Sapiro. "An MDL framework for sparse coding and dictionary learning." IEEE Transactions on Signal Processing 60.6 (2012): 2913-2927.
[A]: en


[Q]: •Recomiendo un cambio en la estructura del artículo para un mejor entendimiento de las aportaciones de los autores:  (1) agregar una sección en la que resalte los elementos que se agregan en los diagramas UML JPI, (2) agregar una sección en la que se incluya la comparativa entre diagramas, resaltando sus diferencias y terminaría con una tabla comparativa y las ventajas que esta ofrece  •Resumen  •Cuando aparecen por primera vez las siglas debes de incluir su significado  •Abstract  •Revisar la redacción del abstract frases como:   o Permitts modularizong -->allows modularizing   o Modules for crosscutting concerns or aspect -->crosscutting concerns or aspects modules   o Try -->tries   o Case study classic of AOSD -->classic AOSD case study  •Introducción   oRevisar la congruencia de número por ejemplo:    - Para lograr dicho fin, este trabajo presenta y aplica …y verifica la hegemonía …    - Evitar palabras como:  luego…posteriormente, después  •Análisis teórico   oÚltimo párrafo página 3, frases muy largas, no se entiende el párrafo- rehacer el párrafo.  •Caso de estudio   oÚltimo párrafo página 3, frases muy largas, no se entiende el párrafo- rehacer el párrafo.   oRevisar bien al usar el concepto de “caso práctico”, revisar la opción de cambiar el título de la sección   oRevisar el último párrafo de la primera columna representa “un clásico para ejemplificar el uso de POA”  un cásico qué?  •Conclusiones:   •Final del primer párrafo: interfaces --> interfaz
[A]:
es