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: Buena práctica para mejor la calidad en la ingeniería de requisitos  - En el resumen no debería haber teoría - Debería haber un caso de estudio para ver mejor la aplicación de la metodología

SOLUTION: es

PROBLEM: Es un artículo que presenta un tema novedoso en el área de la Ingeniería de Software. El artículo está muy bien documentado y fundamentado. Las tecnologías utilizadas en el desarrollo del prototipo son de interés actual.  Como lo describe el artículo, se trata de un primer paso en una línea de investigación y del desarrollo de un prototipo de una aplicación meta-case. Queda es este sentido, poco clara cual es el nivel de madurez actual, tanto de la investigación como de la aplicación desarrollada.

SOLUTION: es

PROBLEM: This paper shows:    1. Easy, constructive proofs to derive e-error upper-bounds on neural networks with O(log 1/e) layers and O(log 1/e) ReLU units.   2. Extensions of the previous results to more general function classes, such as smooth or vector-valued functions.   3. Lower bounds on the neural network size, as a function of its number of layers. The lower bound reveals the need of exponentially many more units to approximate functions using shallow architectures.  The paper is well written and easy to follow. The technical content, including the proofs in the Appendix, look correct. Although the proof techniques are simple (and are sometimes modifications of arguments by Gil, Telgarsky, or Dasgupta), they are brought together in a coherent manner to produce sharp results. Therefore, I am leaning toward acceptance.

SOLUTION:
en