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]: Summary: This paper on autoregressive generative models explores various extensions of PixelCNNs. The proposed changes are to replace the softmax function with a logistic mixture model, to use dropout for regularization, to use downsampling to increase receptive field size, and the introduction of particular skip connections. The authors find that this allows the PixelCNN to outperform a PixelRNN on CIFAR-10, the previous state-of-the-art model. The authors further explore the performance of PixelCNNs with smaller receptive field sizes.  Review: This is a useful contribution towards better tractable image models. In particular, autoregressive models can be quite slow at test time, and the more efficient architectures described here should help with that.  My main criticism regards the severe neglect of related work. Mixture models have been used a lot in autoregressive image modeling, including for multivariate conditional densities and including downsampling to increase receptive field size, albeit in a different manner: Domke (2008), Hosseini et al. (2010), Theis et al. (2012), Uria et al. (2013), Theis et al. (2015). Note that the logistic distribution is a special case of the Gaussian scale mixture (West, 1978).  The main difference seems to be the integration of the density to model integers. While this is clearly a good idea and the right way forward, the authors claim but do not support that not doing this has “proved to be a problem for earlier models based on continuous distributions”. Please elaborate, add a reference, or ideally report the performance achieved by PixelCNN++ without integration (and instead adding uniform noise to make the variables continuous).  60,000 images are not a lot in a high-dimensional space. While I can see the usefulness of regularization for specialized content – and this can serve as a good example to demonstrate the usefulness of dropout – why not use “80 million tiny images” (superset of CIFAR-10) for natural images? Semi-supervised learning should be fairly trivial here (because the model’s likelihood is tractable), so this data could even be used in the class-conditional case.  It would be interesting to know how fast the different models are at test time (i.e., when generating images).
[EX A]: en

[EX Q]: RESUMEN: El trabajo relata los pasos seguidos para usar el software ERP SAP en Embonor, una productora y  distribuidora de productos Coca-cola.  Antes de reportar esta experiencia, esta empresa ya contaba con algunos módulos SAP implementados (Financieros, FI-CO, Logistica, Recursos Humanos).  Evaluación General. Aunque el trabajo no presenta una estructura científica de un artículo, es sumamente interesante (en mi opinión) escuchar en más detalle de esta experiencia en infonor 2013. Tal vez, recomendaría agregar/presentar un poco más acerca de las evaluaciones esta implantación (en su conclusión, mencionan esto como un trabajo futuro).  Comentarios menores: - Principalmente cuidar los espaciados entre palabras y puntos. - Figura 1 es muy poco nítida. - Figura 4 dice: "Menús de la tabla xx (estándar en cada pantalla SAP)" xx?
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo describe una comparación de dos herramientas que se utilizan en aplicaciones de big data.  El contenido se seguir sin mayores inconvenientes y sigue un orden lógico.  No obstante, se identificaron las siguientes falencias:  - Las pruebas realizadas se hacen en base a un conjunto de datos (grafo) de tamaño reducido, contraviniendo el hecho de que se tratar de comparar herramientas que se utilizan con big data. - El caso de prueba para su solución requiere de mucho cómputo, pero no es un ejemplo de big data. Esto se infiere por el hecho de que el conjunto de datos es un grafo de 31 vértices y 82 nodos.  - En las conclusiones se afirma que se detectó que en Chile el nivel de conocimiento respecto a los problemas generados por big data es exiguo. Esto se sustenta en dos referencias, pero no hay un trabajo propio que sustente esta afirmación, como podría ser una encuesta al mercado nacional.
[EX A]:
es