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].

Input: Consider Input: El artículo tiene dos contribuciones principales: una discusión sobre la utilidad de los controles SCADA sobre dispositivos móviles, una descripción de algunas de las aplicaciones concreta que implementan esta función en celulares o tablets.  Hay varios errores de escritura a lo largo del artículo. Por ejemplo se utilizan separadores al final de frase _, pero no en forma consistente. La primera y última oración del abstract parecen mal redactadas. En los párrafos finales de la introducción las listas no son claramente explicadas.  Si bien es relevante para la conferencia hacer una revisión de aplicaciones SCADA para móviles, no se define un mecanismo de búsqueda, ni un criterio para compararlas. ¿Cuáles son sus diferencias? ¿Cuál es adecuada en cada caso?  Se sugiere incluir una tabla comparativa de sus prestaciones, y más importante, definir criterios de comparación para poder aportar nuevos datos al lector. Las conclusiones retoman la introducción pero no responden qué aplicaciones convendría usar para el contexto de industria minera.

Output: es


Input: Consider Input: Este trabajo propone un nuevo enfoque para el apoyo de la priorización de requisitos a través de un proceso de transformación de los Casos de Uso en un grafo de dependencia a través de la aplicación de técnicas de IR, redes bayesianas y evaluación del experto en el dominio. El enfoque se presenta como un interesante aporte para la priorización de requisitos y muestra su aplicación a un caso real. El documento está bien escrito y muy bien soportado por referencias. Los resultados son robustos según el enfoque utilizado y se presentan trabajos futuros bien direccionados.  Algunos errores tipográficos o de redacción pueden ser encontrados en la página 5 (párrafo 1 y 2). Confusión por el uso de k y K en la página 5 (o error tipográfico). Puede que no quede claro la utilización del conocimiento de la priorización realizada en el caso base de prueba con respecto a la realizada semi-automáticamente por su enfoque, salvo que se utiliza el conocimiento del experto. Quizás una comparación objetiva entre las dos priorizaciones sería adecuado.

Output: es


Input: Consider Input: The paper proposes a neural approach to learning an image compression-decompression scheme as an auto-encoder. While the idea is certainly interesting and well-motivated, in practice, it turns out to achieve effectively identical rates to JPEG-2000.  Now, as the authors argue, there is some value to the fact that this scheme was learned automatically rather than by expert design---which means it has benefits beyond the compression of natural images (e.g., it could be used to automatically learning a compression scheme for signals for which we don't have as much domain knowledge). However, I still believe that this makes the paper unsuitable for publication in its current form because of the following reasons---  1. Firstly, the fact that the learned encoder is competitive---and not clearly better---than JPEG 2000 means that the focus of the paper should more be about the aspects in which the encoder is similar to, and the aspects in which it differs, from JPEG 2000. Is it learning similar filters or completely different ones ? For what kinds of textures does it do better and for what kinds does it do worse (the paper could show the best and worst 10 patches at different bit-rates) ?  2. Secondly, I think it's crucial that the paper demonstrate that the benefits come from a better coding scheme (as opposed to just a better decoder), as suggested in my initial pre-review question. How would a decoder trained on JPEG-2000 codes (and perhaps also on encoded random projections) do worse or better ?  3. Finally, I think the fact that it does as well/worse than JPEG-2000 significantly diminishes the case for using a 'deep' auto-encoder. JPEG-2000 essentially uses a wavelet transform, which is a basis that past studies have shown could be recovered using a simple sparse dictionary algorithm like K-SVD. This is why I feel that the method needs to clearly outperform JPEG-2000, or show comparisons to (or atleast discuss) a well-crafted traditional/generative model-based baseline.


Output: en