In this task, you are given a set of paper reviews in English and Spanish language. Based on given reviews, your job is to generate decision, i.e., "accept" or "reject" for the given paper. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Example Input: Review_1: The paper introduces a segmentation procedure for breast tissue images using SVM.  General comments:  a) Concerning the proposed approach: The segmentation method introduced only considers local color/gray value information. Perhaps introducing other features related to the membrane's local (e.g. the membrane has symmetry properties that can be exploited) or global (e.g. continuity, approximately circular shape) properties may improve the segmentation results.  Feature selection is also a key component to improve performance. Use a feature selection procedure.  b) Concerning the experimentation: You should describe the experiments with sufficient detail so others can replicate them: a) Make your data publicly available b) Explain how you have selected the classifier's parameters (parameter selection in an SVM is critical and may improve notably the performance).  You should join Figs 10 and 9 in a single plot so we can better see the differences.  You only provide qualitative segmentation results (Figs. 12, 14, 15), but quantitative results are also very important. Specially when it comes to comparisons. You should quantitatively compare your algorithm with other competing works in the literature.  c) Concerning paper organization: The paper is well written and clearly introduces the problem, describes the relevant literature and presents the solution. I have a few comments concerning the paper organization: a) Problem statement and literature review (intro and theoretical framework sections) are in my opinion a bit long, compared to other important sections, e.g. feature extraction and experimentation which are just one paragraph each. b) Although English is in general correct, there are some small mistakes that could be solved by having it read by a professional. c) There are two "proposed method" sections  Well written paper. Good literature review.  It only shows very preliminary results. Review_2: Este trabajo muestra un enfoque de segmentación de imágenes de tejido mamario para la clasificación binaria de pixels de una imagen mediante SVM, para determinar la presencia o ausencia de la tinción de las membranas de las células cancerígenas Este trabajo es interesante y valorable, debido a la dificultad de la obtención de este tipo de imágenes y por el enfoque interdisciplinario, presentando además un interesante trabajo futuro. Se encuentra bien escrito y los resultados mostrados aunque parciales parecen correctos y justificados.  Verificar redacción y tipografía de la página 4 en sus párrafos primero y penúltimo. La principal debilidad de este trabajo puede ser la baja cantidad de imágenes de prueba y la falta de comparación con otros métodos. También sería deseable mostrar resultados generales de la clasificación y no sólo del proceso de validación. Además, las propiedades explicadas en  la tabla de puntaje (completitud e intensidad) no son utilizadas directamente en el proceso de clasificación. Review_3: The paper presents a medical test based on images of tissue sections. The approach proposed to cancer cells segmentation (membrane localisation) is based on local pixel features and SVM classification.  The paper describes quite well the practical problem it deals with (cancer cells segmentation on images) and it is generally well written.  - The paper approach described in the paper seems a first try on the problem and follows others in a quite similar (but new) problem. Moreover, the paper concludes that the proposed approach is not good enough.  - The features used for classification lacks of frequency information around each pixel (although it used the first derivative with sobel). Most texture descriptors in the literature use frequency information from gabor wavelets, fourier coefficients, DCT, etc. Why not use this kind of information? Why you have chosen this 7 features and not other ones? The paper lacks of experimental evaluation on different features sets. 
Example Output: accept

Example Input: Review_1: RESUMEN. El trabajo describe los pasos a seguir para aplicar conceptos de lógica difusa en dispositivos móviles. Para ejemplificar los pasos a seguir, el autor usó un robot móvil llamado AMADEUS (similar a los robots limpiadores comercializados en Japón [1]). Para aplicar los conceptos de lógica difusa, se usó módulo Mamdani.  Evaluación General. El tema es suma interesante y muy recurrente últimamente. Dispositivos que usen lógica difusa para operar es puente muy interesante y novedoso entre Inteligencia Artificial y "pervasive computing". Sin embargo, este trabajo tiene al menos una debilidad importante que debería ser resuelta:  1) En el trabajo no muestra porque es realmente importante usar lógica difusa. Un ejemplo de aplicación es fuertemente recomendable para el trabajo ¿En que ayudaría usar lógica difusa en dispositivos móviles?  2) En el trabajo no me queda muy claro si el uso de lógica difusa en dispositivos móviles es algo nuevo en esta área. Si no es algo nuevo, tal vez el trabajo podría llegar convertirse solamente en una repetición de otro trabajo. Si es algo nuevo, por favor, mencionarlo.  Comentarios Menores: - En las conclusiones, se menciona la frase "se demostró"; se sugiere cambiar a "se mostró". - Cuidar los usos de puntuaciones (ej. "...", ".") y  el uso mayúsculas. - Al final de la introducción, se sugiere mencionar la estructura del documento.  [1] Auto Mee: www.yumeki.org/comercilizaran-pequeno-robot-limpiador-de-dispositivos-tactiles Review_2: Este artículo no es un artículo de investigación, ya que sólo muestra cómo programar un robot mediante la herramienta de lógica difusa. Este tema ya ha sido propuesto como solución en navegación de robots. Review_3: El trabajo, según los revisores, no presenta una contribución científica directa en el área de robótica o sistemas difusos, sin embargo es una aplicación muy interesante a ser presentada en el Workshop de Robótica de INFONOR 2013. Es por ello que se recomienda aceptar el artículo para su presentación. 
Example Output: accept

Example Input: Review_1: -	El tema es de relevancia científica. -	En el trabajo se desarrolló un análisis de la literatura sobre calidad de datos en las aplicaciones de e-government municipal. -	Metodológicamente existen tres limitaciones importantes a superar. Primero, no se ha considerado el factor de impacto de la publicaciones, con lo cual se ha desestimado el desarrollo asociado a este tipo de revisiones, mezclando trabajos de alto impacto (ejemplo, artículos de revistas ISIs factor de impacto >2, como MISQ) con trabajos sin una revisión de calidad (ejemplo, lo que Scholar "lanza" sólo por coincidir en la búsqueda). Segundo, se dice que se tomarán referencias del 2008 en adelante prioritariamente, pero muchas de sus referencias  son de antes de esa fecha, y eso no es raro, pues entre 2001 y 2004 hay una explosión de trabajos en este ámbito específico. Tercero, no se han incluido explícitamente trabajos de conferencias del área de alto impacto en la comunidad científica como AMCIS o ECIS (la primera tiene una base de datos privada, no accesible por google y la segunda es libre). -	Las limitaciones antes expuestas restringen los alcances de los interesantes  resultados expuestos en el trabajo. -	Finalmente, se sugiere avanzar en las escalas de medida de dimensiones seleccionadas  antes de desarrollar caso de estudio indicado en las conclusiones. 
Example Output:
accept