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].

Q: Comentarios generales: • Se recomienda revisar todo el escrito ya que hay palabras de más o palabras escritas de manera equivocada por ejemplo: imcompletas, ítemes (pag 3);  quedebe (pag 4), del de (pag 5)… etc • Revisar el espaciado de las palabras • Revisar la numeración de la bibliografía ya que tiene que ser listada en el orden en que ésta aparece. • Revisar que el texto sea del mismo tamaño  (ejemplo: final primera columna página 1)  Comentarios por secciones  II SCRUM YSPEM • Referenciar la parte dedicada a SCRUM así como la figura ya que no es propia de los autores si no tomada de alguien más  III LEVANTAMIENTO DE REQUERIMIENTOS UTILIZANDO SPEM • Revisar el concepto de stakeholder o referenciar de que referencia utilizó ese concepto, por ejemplo incluyo los conceptos de stakeholder para CMMI. “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa” “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa”  IV DESARROLLO DE SOFTWARE CON SCRUM • Título de Figura 5, puede mejorarse el título de la figura por ejemplo: modelo del proceso de desarrollo de software basado en SCRUM y utilizando SPEM para su modelado • Se recomienda reforzar la sección agregando referencias para los términos  V METRICAS PARA DEFINIR LA CALIDAD DEL DESARROLLO DEL SOFTWARE • Se recomienda agregar referencias cuando describe los conceptos de métricas  VI UN CASO PRÁCTICO • Se recomienda mejorar la descripción de la Tabla I (contenido de columnas y operación u operaciones llevadas a cabo para establecer las desviaciones estándar de peso y evaluación) • Hay una viñeta sin texto debajo de la Tabla 1 • Se recomienda apoyar la sección con una gráfica o tabla en la que se muestra un resumen de la medición de la calidad, para entender la medición “just in time” de la que habla en las conclusiones

A: es
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Q: 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

A: es
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Q: This work address the problem of supervised learning from strongly labeled data with label noise. This is a very practical and relevant problem in applied machine learning.  The authors note that using sampling approaches such as EM isn't effective, too slow and cannot be integrated into end-to-end training. Thus, they propose to simulate the effects of EM by a noisy adaptation layer, effectively a softmax, that is added to the architecture during training, and is omitted at inference time. The proposed algorithm is evaluated on MNIST and shows improvements over existing approaches that deal with noisy labeled data.  A few comments. 1. There is no discussion in the work about the increased complexity of training for the model with two softmaxes.   2. What is the rationale for having consecutive (serialized) softmaxes, instead of having a compound objective with two losses, or a network with parallel losses and two sets of gradients?  3. The proposed architecture with only two hidden layers isn't not representative of larger and deeper models that are practically used, and it is not clear that shown results will scale to bigger networks.   4. Why is the approach only evaluated on MNIST, a dataset that is unrealistically simple.

A:
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