TASK DEFINITION: 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].
PROBLEM: El documento intenta mostrar una evaluación de atributos de calidad de software basada en el estándar ISO 9126. El documento muestra una propuesta de una plantilla con una serie de preguntas para analizar la calidad de diferentes atributos de calidad de un producto software desarrollado. Sin embargo, el documento carece de estructura. La redacción es deficiente. En algunas partes del documento no se siguen los parámetros de formato exigidos en la guía de autores. Por ejemplo, el resumen (abstract) está centrado y según la guía del evento debe estar justificado. De la misma forma se presentan algunos párrafos del documento. En cuanto a la redacción, el documento es difícil de leer, faltan o están mal ubicados los signos de puntuación. Las palabras claves no coinciden como palabras claves del artículo. Faltan referencias bibliográficas que sustenten las afirmaciones que se hacen. A pesar de que la plantilla puede ser tan útil como intentan asegurar en el trabajo, es necesario buscar una validación más consolidada que permita asegurar su utilidad. Las estadísticas presentadas carecen de justificaciones válidas y el formato de presentación es deficiente. Gran parte del documento se centra en hacer afirmaciones descritas en el estándar ISO 1926 y: 1. No se encuentra debidamente citado como referencia principal del trabajo. 2. Centrar el artículo para resumir la definición de cada característica o subcaracterística del estándar no parece muy apropiado para este tipo de trabajos. El formato de presentación de la plantilla carece de claridad. Pareciera que es un formato de cuestionario pero no se muestra como tal. Existe un listado de afirmaciones y preguntas poco claras. Algunas de dichas preguntas son mencionadas en los resultados, sin embargo no aparecen en el listado denominado por la autora como "plantila", es el caso de: ¿El sistema opera junto con otro sistema?. En términos generales el trabajo debe refinar mucho más.

SOLUTION: es

PROBLEM: This paper discusses Hyperband, an extension of successive halving by Jamieson & Talwalkar (AISTATS 2016). Successive halving is a very nice algorithm that starts evaluating many configurations and repeatedly cuts off the current worst half to explore many configuration for a limited budget.  Having read the paper for the question period and just rereading it again, I am now not entirely sure what its contribution is meant to be: the only improvement of Hyperband vs. successive halving is in the theoretical worst case bounds (not more than 5x worse than random search), but you can (a) trivially obtain that bound by using a fifth of your time for running random configurations to completion and (b) the theoretical analysis to show this is said to be beyond the scope of the paper. That makes me wonder whether the theoretical results are the contribution of this paper, or whether they are the subject of a different paper and the current paper is mostly an empirical study of the method? I hope to get a response by the authors and see this made clearer in an updated version of the paper.  In terms of experiments, the paper fails to show a case where Hyperband actually performs better than the authors' previous algorithm successive halving with its most agressive setting of bracket b=4. Literally, in every figure, bracket b=4 is at least as good (and sometimes substantially better) than Hyperband. That makes me think that in practice I would prefer successive halving with b=4 over Hyperband. (And if I really want Hyperband's guarantee of not being more than 5x worse than random search I can run random search on a fifth of my machines.)  The experiments also compare to some Bayesian optimization methods, but not to the most relevant very closely related Multi-Task Bayesian Optimization methods that have been dominating effective methods for deep learning in that area in the last 3 years: "Multi-Task Bayesian Optimization" by Swersky, Snoek, and Adams (2013) already showed 5x speedups for deep learning by starting with smaller datasets, and there have been several follow-up papers showing even larger speedups.   Given that this prominent work on multitask Bayesian optimization exists, I also think the introduction, which sells Hyperband as a very new approach to hyperparameter optimization is misleading. I would've much preferred a more down-to-earth pitch that says "configuration evaluation" has been becoming a very important feature in hyperparameter optimization, including Bayesian optimization, that sometimes yields very large speedups (this can be quantified by examples from existing papers) and this paper adds some much-needed theoretical understanding to this and demonstrates how important configuration evaluation is even in the simplest case of being used with random search. I think this could be done easily and locally by adding a paragraph to the intro.  As another point regarding novelty, I think the authors should make clear that approaches for adaptively deciding how many resources to use for which evaluation have been studied for (at least) 23 years in the ML community -- see Maron & Moore, NIPS 1993: "Hoeffding Races: Accelerating Model Selection Search for Classification and Function Approximation" (

SOLUTION: en

PROBLEM: El artículo es una revisión del estado del arte sobre el procesado 3D desde una nube de puntos. Para ser una revisión del estado del arte se presentan pocos artículos relacionados al tema. No se entrega una descripción clara del procesamiento de la nube de puntos para la reconstrucción. En las aplicaciones faltan referencias asociadas, ya que existen muchos artículos relacionados a aplicaciones de reconstrucción de superficies.  El artículo tiene además algunos problemas de formato y redacción: párrafos no ajustados a ambos lados, abreviaturas que no se entienden (PCL)

SOLUTION:
es