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]: - Descripción de los componentes de la plataforma de cloud computing Windows Azure. - Sucinta descripción del concepto de cloud computing.   - Falta discusión respecto de las posibles desventajas o escenarios adversos de una "implementación en la nube" - El resumen habla de "...detallar la experiencia en la construcción de una plataforma para construir cloud públicas y abiertas", pero sólo se limita a la descripción de la plataforma Azure. - Poquísima profundidad en la descripción de la aplicación que se montó en la plataforma cloud. Dado el título y resumen, se espera más análisis en términos de las ventajas y desventajas del desarrollo usando esta plataforma. - Problemas de redacción al interior del mismo trabajo. - Ciertas secciones parecen más un "brochure" comercial que un trabajo académico.
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo presenta una descripción de la integración entre CMMI y métodos ágiles de desarrollo. Un énfasis que hacen los autores es que esta integración es recomendable para PYME. El desarrollo de software para las más pequeñas empresas es un desafío aun no resuelto. Como tal, los autores toman un tema que es interesante y justifican bien la idea del tema. Sin embargo, creo que no logran desarrollar su punto en la forma que se esperaría desde un punto de vista científico. Aunque los autores indican que hacen una revisión de la literatura, esta no es lograda adecuadamente, ya que no se observa una metodología de revisión sistemática propia de esta meta. Por otra parte, el artículo en mi opinión hace un resumen adecuado para personas que no pertenecen al área pero están familiarizados con algunos conceptos claves descritos en el paper. Vale mencionar que me parece un artículo bien escrito y planteado, en general, con una estructura fácil de entender. Además, otra crítica que haría es que si bien las ideas de CMMI y desarrollo ágil me parecen bien descritas, no pasa lo mismo respecto a justificar adecuadamente su aplicación concreta en PYMEs. Pienso que el artículo podría ser mejorado sustancialmente. Una sugerencia que haría para ello sería la presentación de un caso que dé fuerza al argumento central del artículo, es decir, CMMI y desarrollo ágil son compatibles y especialmente útiles para PYMEs. De esa forma, podría darse menor énfasis a la revisión (que me parece insuficiente en ese sentido) y se alzaría la relevancia práctica del argumento. Si así fuera, el artículo podría tener una interesante proyección. Además, deberían mejorarse la inclusión de referencias ya que existen una gran cantidad de argumentos que merecen ser aclarados si pertenecen a una opinión de los autores o son extraídos de la teoría existente. Existen muy pequeños errores ortográficos y gramáticos.
[EX A]: es

[EX Q]: The authors propose a method to investigate the predictiveness of intermediate layer activations. To do so, they propose training linear classifiers and evaluate the error on the test set.  The paper is well motivated and aims to shed some light onto the progress of model training and hopes to provide insights into deep learning architecture design.  The two main reasons for why the authors decided to use linear probes seem to be: - convexity - The last layer in the network is (usually) linear  In the second to last paragraph of page 4 the authors point out that it could happen that the intermediate features are useless for a linear classifier. This is correct and what I consider the main flaw of the paper. I am missing any motivation as to the usefulness of the suggested analysis to architecture design. In fact, the example with the skip connection (Figure 8) seems to suggest that skip connections shouldn't be used. Doesn't that contradict the recent successes of ResNet?  While the results are interesting, they aren't particularly surprising and I am failing to see direct applicability to understanding deep models as the authors suggest.
[EX A]:
en