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].

[EX Q]: The paper presents an approach for tackling the instability problem that is present in generative adversarial networks. The general idea is to allow the generator to "peek ahead" at how the discriminator will evolve its decision boundary over-time with the premise that this information should prevent the generator from collapsing to produce only samples from a single mode of the data distribution.  This is a very well written paper that clearly motivates its attack on an important open issue. The experiments are well carried out and strongly support the presented idea. The pursued approach is substantially more elegant than current existing "hacks" that are commonly used to make GANs work in practice. I however have three main issues that let me partly doubt the success of the method. If these can be resolved this paper is a clear candidate for acceptance.  1) I am not entirely convinced that the same effect cannot be obtained by the following procedure: simply train the discriminator for an extended number of K steps when updating the generator (say a number equivalent to the unrolling steps used in the current experiments) then, after the generator was updated undo the K updates to the discriminator and do 1 new update step instead. I only briefly glanced at your response to Reviewer2 which seems to imply you now tried something similar to this setup by stopping gradient flow at an appropriate point (although I think this is not exactly equivalent). 2) I tried to reproduce the simple MNIST example but using a fully connected network instead of an RNN generator without much success. Even when unrolling the discriminator for 30-40 steps the generator still engages in mode seeking behavior or does not train at all. This could either be because of a bug in my implementation or because of some peculiarities of the RNN generator or because I did not use batch normalization anywhere. If it is one of the latter two this would entail a dependence of the proposed approach on specific forms of the discriminator and generator and should be discussed. My code can be found here
[EX A]: en

[EX Q]: El artículo presenta recomendaciones prácticas para el desarrollo de software seguro. Se describen las mejores prácticas recomendadas para desarrollar software que sea proactivo ante los ataques, y se realiza un análisis de costos de estas prácticas en desarrollo de software. Todo basado en una revisión de prácticas propuestas en la bibliografía y su contraste con datos obtenidos de una encuesta en empresas. Finalmente se recomienda una guía.  Sería ideal aplicar la guía propuesta a empresas no involucradas en la encuesta que sirvió para originarla de modo de poder evaluar su efectividad en forma independiente.
[EX A]: es

[EX Q]: El trabajo expone la aplicación del framewok CakePHP a un problema específico.  Expone en forma clara la utilización del patrón MVC mediante CakePHP.  La introducción es muy general y pone énfasis en elementos (calidad, tiempo y RAD) que no son desarrollados o demostrados en profundidad en el trabajo.  Presenta el caso de estudio en CakePHP, sin realizar una comparación específica a partir de los elementos que sean mediables (tiempo, costo) con otros frameworks.  Posee faltas ortográficas (Universiades).  Se menciona la utilización de la técnica de programación extrema, sin embargo, no se específica de que forma fue desarrollada por los autores.  Se presenta código SQL sin especificar como se encuentra relacionado con el framework CakePHP.  No se identifica de manera clara el aporte de los screenshots presentados.  Sería deseable una introducción más detallada el problema específico resuelto. No queda claro cuáles son los beneficios de utilizar CakePHP para el desarrollo de esta aplicación.  Las conclusiones son muy generales y distan de ser específicas para el trabajo desarrollado.
[EX A]:
es