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].

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Este artículo presenta el desarrollo de un sistema de detección de ataques SYN-FLOOD Y SATAN mediante técnicas de clustering basadas en el algoritmo DBSCAN en ventanas de tiempo de 5 minutos.  El artículo se presenta claro en su redacción y se agradece el resumen de arquitectura diseñada, pudiendo ser un artículo interesante para ser presentado en nuestro congreso.  Mis principales reparos son: - Figura 7 presenta gráficos con ventana de 10 minutos, siendo que el la propuesta indica 5 minutos - A mi parecer el sistema no representa un proceso de minería de datos debido a que no hay nuevo conocimiento accionable, sino más bien es un sistema de clasificación. Puede que exista nuevo conocimiento, pero el documento no refleja como el sistema realizado ayudó a obtener nuevo conocimiento de los ataques. - Existe poca explicación y falta de experimentación para argumentar y justificar el uso de DBSCAN  sobre otro tipo de clustering o incluso en lugar de un clasificador. - Se sabe que un ataque SYN-FLOOD produce un número elevado de conexiones en un momento dado, por lo que no queda claro si es necesario un sistema tan sofisticado para detectar este fenómeno, esto podría ser aclarado si se incluyera la comparativa con otros enfoques.

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The paper introduces a time dependent recommender system based on point processes parametrized by time dependent user and item latent representations. The later are modeled as coupled – autoregressive processes – i.e. the representation of a user/item changes when he interacts with an item/user, and is a function of both the user and the item representations before time t. This is called coevolution here and the autoregressive process is called recurrent NN. The model may also incorporate heterogeneous inputs. Experiments are performed on several datasets, and the model is compared with different baselines. There are several contributions in the paper: 1) modeling recommendation via parametrized point processes where the parameter dynamics are modeled by latent user/item representations, 2) an optimization algorithm for maximizing the likelihood of this process, with different technical tricks that seem to break its intrinsic complexity, 3) evaluation experiments for time dependent recommendation. The paper by the same authors (NIPS 2016) describes a similar model of continuous time coevolution, and a similar evaluation. The difference lies in the details of the model: the point process model is not the same and of the latent factor dynamic model is slightly different, but the modeling approach and the arguments are exactly the same. By the end, one does not know what makes this model perform better than the one proposed in NIPS, is it the choice for the process, the new parametrization? Both are quite similar. There is no justification on the choice of the specific form of the point process in the two papers. Did the authors tried other forms as well? The same remark applies for the form of the dynamical process: the non-linearity used for the modeling of the latent user/item vectors here is limited to a sigmoid function, which probably does not change much w.r.t. a linear model, but there is no evidence of the role of this non linearity in the paper. Note that there are some inconsistencies between the results in the two papers. Concerning the evaluation, the authors introduce two criteria. I did not get exactly how they evaluate the item recommendation: it is mentioned that at each time t, the model predicts the item the user will interact with. Do you mean, the next item the user will interact with after time t? For the time prediction, why is it a relevant metric for recommendation? A comparison of the complexity, or execution time of the different methods would be helpful. The complexity of your method is apparently proportional to #items*#users, what are the complexity limits of your methods. Overall, the paper is quite nice and looks technically sound, albeit many details are missing. On the other hand, I have a mixed feeling because of the similarity with NIPS paper. The authors should have make a better work at convincing us that this is not a marginal extension of previous work by the authors.  I was not convinced either by the evaluation criteria and there is no evidence that the model can be used for large datasets.

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Se presenta una aplicación que consiste en un sistema de vigilancia basado en cámaras ip y que puede ser monitoreado desde dispositivos móviles con android, donde el aporte del trabajo es crear un sistema centralizado para gestionar las cámaras. El paper muestra en detalle el diseño del sistema, lo cual puede ser de interés a la audiencia del congreso. El trabajo presenta algunos problemas en el formato: - presenta encabezados en cada página que parecen referenciar a que fue extraído o enviado a una revista, lo cual no se adecua al formato del workshop -muestra también fechas de envió y recepción, lo cual parece apunta en la misma dirección - presenta algunos problemas de redacción y sentido, como: "También, a esto se suma la incomodidad el tener acceso de un computador" "presenta el desarrollo de un sistema de vídeo vigilancia con cámaras IP, que engloba las ¿¿desventajas?? antes nombradas"  El paper debería arreglar los problemas en el formato para ser aceptado

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es