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This paper combines variational RNN (VRNN) and domain adversarial networks (DANN) for domain adaptation in the sequence modelling domain.  The VRNN is used to learn representations for sequential data, which is the hidden states of the last time step.  The DANN is used to make the representations domain invariant, therefore achieving cross domain adaptation.  Experiments are done on a number of data sets, and the proposed method (VRADA) outperforms baselines including DANN, VFAE and R-DANN on almost all of them.  I don't have questions about the proposed model, the model is quite clear and seems to be a simple combination of VRNN and DANN.  But a few questions came up during the pre-review question phase:  - As the authors have mentioned, DANN in general outperforms MMD based methods, however, the VFAE method which is based on MMD regularization on the representations seems to outperform DANN across the board.  That seems to indicate VRNN + MMD should also be a good combination.  - One baseline the authors showed in the experiments is R-DANN, which is an RNN version of DANN.  There are two differences between R-DANN and VRADA: (1) R-DANN uses deterministic RNN for representation learning, while VRADA uses variational RNN; (2) on target domain R-DANN only optimizes adversarial loss, while VRADA optimizes both adversarial loss and reconstruction loss for feature learning.  It would be good to analyze further where the performance gain comes from.
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Resumen:  El trabajo muestra un modelo para medir el valor y buscar su trazabilidad. Se propone la co-creación de valor con el cliente como método de crear valor. Con el fin de analizar el aporte de la co-creación se introduce el concepto de trazabilidad. Luego explica una serie de variables propuestas para medir el valor co-creado bajo un modelo conceptual junto con otro modelo que permite la trazabilidad de los distintos aportes a través de enlaces. Finalmente se expone brevemente los resultados del modelo en un caso.  Evaluación:  Implementar tipos de co-creación es muy importante para las organizaciones actualmente. Es  interesante cómo el artículo mezcla la co-creación con la trazabilidad y propone maneras de medirla, presentando nuevas herramientas para la organización.  Lamentablemente el artículo posee grandes debilidades:  1) El alcance puede que no sea apropiado para un congreso como INFONOR.  2) Los resultados son breves y débilmente ejemplificados, lo que dificulta la comprensión de uso del modelo.  3) Podrían usarse más ejemplos con fines de facilitar la lectura.  4) El formato del paper tiene problemas.  Otros comentarios:  Se encuentran problemas de redacción: a)“Las organizaciones se comprometen con los consumidores en producir unos conceptos o unas ideas iniciales y utilizan los consumidores”  Abuso en la palabra consumidor  b)“se validó la el modelo de Arquetipos Sistémicos” pequeño error, claramente “la” está demás
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El artículo presentado, describe  cómo modelar un sistema multiagente de acuerdo a la metodología orientada a agentes “GAIA” para modelar la trazabilidad de requisitos.  La propuesta de GAIA  para modelar la trazabilidad de los requisitos mediante Sistemas multiagente parece ser novedosa.  La presentación del artículo es bastante confusa, el documento presenta algunos errores ortográficos, de redacción y  de estructuración, se referencia a tablas que son figuras, se presentan tablas no referenciadas, no existe la figura 6, el ítem “resultados” debe ser cambiado o descrito en otro lugar del documento. Conclusiones insuficientes.

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