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].

Example Input: Variational auto-encoders, adversarial networks, and kernel scoring rules like MMD have recently gained popularity as methods for learning directed generative models and for other applications like domain adaptation. This paper gives an additional method along the scoring rules direction that uses the matching of central moments to match two probability distributions. The technique is simple, and in the case of domain adaptation, highly effective.  CMD seems like a very nice and straightforward solution to the domain adaptation problem. The method is computationally straightforward to implement, and seems quite stable with respect to the tuning parameters when compared to MMD. I was skeptical reading through this, especially given the fact that you only use K=5 in your experiments, but the results seem quite good. The natural question that I have now is: how will this method do in training generative models? This is beyond the scope of this paper, but it’s the lowest hanging fruit.  Below I give more detailed feedback.  One way to speed up MMD is to use a random Fourier basis as was done in “Fastmmd: Ensemble of circular discrepancy for efficient two-sample test” by Zhao and Meng, 2015. There are also linear time estimators, e.g., in “A Kernel Two-Sample Test“ by Gretton et al., 2012. I don’t think you need to compare against these approaches since you compare to the full MMD, but they should be cited.  The paper “Generative Models and Model Criticism via Optimized Maximum Mean Discrepancy” by Sutherland et al. submitted to ICLR 2017 as well, discusses techniques for optimizing the kernel used in MMD and is worth citing in section 3.  How limiting is the assumption that the distribution has independent marginals?  The sample complexity of MMD depends heavily on the dimensionality of the input space - do you have any intuitions about the sample complexity of CMD? It seems like it's relatively insensitive based on the results in Figure 4, but I would be surprised if this were the case with 10,000 hidden units. I mainly ask this because with generative models, the output space can be quite high-dimensional.  I’m concerned that the central moments won’t be numerically stable at higher orders when backpropagating. This doesn’t seem to be a problem in the experimental results, but perhaps the authors could comment a bit on this? I’m referring to the fact that ck(X) can be very large for k >= 3. Proposition 1 alleviates my concerns that the overall objective is unstable, I’m referring specifically to the individual terms within.  Figure 3 is rather cluttered, and aside from the mouse class it’s not clear to me from the visualization that the CMD regularizer is actually helping. It would be useful to remove some of the classes for the purpose of visualization.  I would like some clarification about the natural geometric interpretations of K=5. Do you mean that the moments up to K=5 have been well-studied? Do you have any references for this? Why does K >= 6 not have a natural geometric interpretation?  Figure 4 should have a legend
Example Output: en

Example Input: La publicación trata sobre un sistema de reconstrucción de superficies a través de un escaneo, utilizando para ello una cámara de vídeo convencional, un motor y un láser. Bajo este esquema, se desarrolla un sistema de bajo coste, con las ventajas y limitaciones propias de la proposición.  - Creo que el sistema propuesto parte de una premisa interesante que es su bajo coste. Los sistemas comerciales para este tipo de desarrollos pueden ser, en la mayoría de las ocasiones, de costes muy elevados, dependiendo del tipo de elementos que se utilicen. - A pesar de la simpleza de la arquitectura propuesta, creo que el sistema es mejorable. Por ahora, creo que falta un camino por recorrer (de acuerdo a lo leído en el paper) en lo que refiere a su uso más allá del laboratorio.  Es por eso que en ORIGINALIDAD (ORIGINALITY) se califica con nota 4 (good)  - Una de las primeras debilidades encontradas en la publicación es su introducción. Esta peca, a mi parecer, de dos problemas: El primer problema es que su contenido es demasiado general, en toda su extensión se habla de qué es la visión por computador, en general,  pero no se detallan aspectos interesantes como el estado del arte en esta materia y una bibliografía relevante. Solo se dice a rasgos generales: "En trabajos realizados relacionados con este tema, generalmente es el objeto el que se mueve en forma milimétrica...". A partir de esto me surgen dudas como: ¿Hay otras formas de reconstruir superficies?, ¿Hay trabajos similares?, ¿En qué se diferencia esta técnica a otras?, ¿Cuál es el aporte de vuestro trabajo?, ¿Por qué no utilizar visión estéreo (quizás los costes sean similares)?.  El segundo problema encontrado es consecuencia del primero, ya que al tratar de explicar lo que es visión por computador a quedado demasiado larga (un poco más de tres columnas), y demasiado general. Quizás si se hubiera centrado la atención en el estado de arte esto no lo vería como problema.  - En el aspecto técnico veo que vuestra aproximación puede funcionar en un ambiente muy controlado, donde no hayan grandes cambios de iluminación y la superficie de los objetos escaneados sean de colores que no sean muy similares al fondo y/o haz de láser utilizados. La resta de fondo para entornos controlados puede funcionar pero en exteriores dudo que su sistema sea tan estable. Creo que en el texto se podrían haber enumerado los distintos métodos utilizados para la segmentación. En la página 4 se hace referencia pero no se profundiza ("Para la segmentación se probaron distintos métodos, de los cuales se seleccionó el método de resta de imágenes..."). Quizás sería bueno aprovechar algún espacio de color (RBG, YUV, etc.) y utilizar la distancia de Mahalanobis (obtener una muestra de un haz de láser o varios) para obtener una mejor segmentación de la luz láser.  - Sobre la presentación, he encontrado algunos errores que sería bueno mejorar:  - La figura 2 y figura 3 tienen el mismo título, creo que hay un error con el título de la figura 3.  - La figura 2 tiene algunos errores y que puede inducir a error. "Proyector de luz", la "de" está subrayada. Y "b" puede confundir ya que aparece con un guión bajo.  - Algunos detalles:   - Página 5: "Lo anterior les genera..."   - Página 6: "las cuales obtienes mejores..."   - La palabra láser aparece sin tilde en algunas ocasiones. Revisar el título que acompaña cada página.   - entre otros.
Example Output: es

Example Input: El manuscrito involucra el uso de GPU, tecnología que desde hace un par de años cada vez tiene más que decir en el área de HPC. El documento tiene estructura relativamente buena, se realizan comparaciones y hay algunos gráficos interesantes.  El documento tiene algunas falencias que lo hacen confuso, por ejemplo, la pagina 7 es un completo desorden, la Figura 7 no está bien explicada, las tablas se tratan como figuras, hay diferencia entre lo que representa una imagen y un gráfico, por lo cual deben ser tratadas de forma independientes. Hay un texto que explica la Figura 6, que por cierto es una tabla, ese texto no es parte del cuerpo del paper, o si?, es muy difícil leer esa página. Yo no soy experto en el algoritmo SIFT, por lo cual al leer el paper no me queda claro si usaron el código SiftGPU creado por Changchang Wu o lo tomaron como base y le aplicaron unas modificaciones.  Por otro lado, hubiera sido interesante saber por qué la implementación en CUDA, la implementación en multicore y la serial podrían arrojar resultados diferentes, si al fin y al cabo los tres enfoques son el algoritmo SIFT. Hace más de 12 años que programo aplicaciones paralelas y para un mismo algoritmo nunca que observado resultados diferentes, si al fin y al cabo el algoritmo es el mismo, ahora, cuando se introducen variantes al algoritmo original con el fin de forzar el paralelismo, se tienen resultados diferentes, pero ya deja de ser el algoritmo original.  Leyendo otros papers sobre el tema, no encuentro tanta originalidad, el documento tampoco ayuda mucho para sacar conclusiones.  El paper tiene datos de corridas y compara distintos enfoques, pero me queda la gran duda del por qué un mismo algoritmo con un enfoque secuencial y otro paralelo con GPU puedan arrojar resultados distintos.  GPU es un asunto que tiene sus gracias, sobre todo por el ahorro en dinero que implica su uso en el largo plazo, por lo podría ser bueno divulgar este trabajo para divulgar esta tecnología.  El documento esta desordenado, falta diferenciar lo que es una figura, de un gráfico y de una tabla, además la pagina 7 es muy difícil de leer y la explicación de las tablas de datos se confunde con el cuerpo del paper.
Example Output:
es