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]: El artículo trata la construcción de sistemas de recuperación de imágenes basada en el contenido (de las imágenes), CBIR. Se introduce el problema del CBIR y se presentan algunos algoritmos que permiten acelerar las búsquedas de vecinos más cercanos a un vector de entrada (correspondiente a una imagen) en el espacio de características elegido para representar las imágenes.  Se utilizan características basadas en el color, la respuesta en frecuencia y globales para cada uno de los cuadros locales en los que se divide una imagen de entrada. De esta forma se introduce información de diferentes tipos al sistema CBIR para representar las imágenes.  - El artículo no delimita claramente sus aportaciones. Parece que se aporta algo en cuanto al espacio de características en el que se representan las imágenes y también parece que aporta algo en los algoritmos y estructuras de datos necesarias para acelerar las búsquedas en espacios métricos.  - En general el artículo emplea poco espacio en explicar la aproximación propuesta a CBIR (se dan dos referencias a tesis de máster). En las conclusiones se presentan resultados experimentales, cuando claramente deberían ir en una sección anterior con los experimentos.  - En cuanto a las características visuales empleadas para representar una imagen:    Se echan en falta experimentos que permitan establecer lo que aporta cada una de las características que se plantea utilizar. Esto es, creo que es importante responder a la pregunta ¿Por qué estas y no otras? y también a la pregunta ¿Es alguna de ellas redundante y se podría dejar de utilizar? Si bien es cierto que se utiliza un procedimiento de selección de características, se echa de menos un experimento estableciendo cuál es el efecto de la selección ¿Cuánto se gana en tasa de acierto sobre la utilización del vector completo?  Parece que el espacio de características después de la selección tiene una dimensión de 3078 (sección 2.4). ¿Es así o las 3078 características se han extraído "manualmente"?  - No se entiende el experimento de comparación de sistemas CBIR (sección 2.3). ¿Qué se hace con las 100 imágenes comunes a las bases de datos? ¿Se hace la misma query en todos los sistemas y se mide la precisión y recall utilizando únicamente las 100 imágenes comunes cuando aparecen o no en la respuesta del sistema? Eso no está explicado en absoluto en el artículo.  - Cuando se da un dato como la sensibilidad y especificidad en las conclusiones, hay que decir sobre qué conjunto de datos se ha probado. Es posible hacer una prueba sobre unos datos y obtener un resultado completamente diferente sobre otros. Por tanto sensibilidad y especificidad sin referencia a los datos de los que se ha obtenido carecen de sentido.  - A este revisor le parece que un artículo sobre CBIR no debería pasar por alto desarrollos en Visión por Computadora basados en características locales (ya clásicos) como:    Sivic, J. and Zisserman, A.   Video Google: A Text Retrieval Approach to Object Matching in Videos   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (2003)    D. Nistér and H. Stewénius,   Scalable recognition with a vocabulary tree   Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2006)    - Algunas de las referencias, como la [10,11,13], están incompletas ¿A qué se refieren? ¿Un artículo? ¿Un sistema de ejemplo funcionando en una URL?    - El sistema funcionando en la URL que refieren los autores da fallos de ejecución cuando se intenta probar con imágenes extraídas de google images.
[A]: es


[Q]: UPDATE: I have read the authors' rebuttal and also the other comments in this paper's thread. My thoughts have not changed.  The authors propose using a mixture prior rather than a uni-modal prior for variational auto-encoders. They argue that the simple uni-modal prior "hinders the overall expressivity of the learned model as it cannot possibly capture more complex aspects of the data distribution."  I find the motivation of the paper suspicious because while the prior may be uni-modal, the posterior distribution is certainly not. Furthermore, a uni-modal distribution on the latent variable space can certainly still lead to the capturing of complex, multi-modal data distributions. (As the most trivial case, take the latent variable space to be a uniform distribution; take the likelihood to be a point mass given by applying the true data distribution's inverse CDF to the uniform. Such a model can capture any distribution.)  In addition, multi-modality is arguably an overfocused concept in the literature, where the (latent variable) space is hardly anymore worth capturing from a mixture of simple distributions when it is often a complex nonlinear space. It is unclear from the experiments how much the influence of the prior's multimodality influences the posterior to capture more complex phenomena, and whether this is any better than considering a more complex (but still reparameterizable) distribution on the latent space.  I recommend that this paper be rejected, and encourage the authors to more extensively study the effect of different priors.  I'd also like to make two additional comments:  While there is no length restriction at ICLR, the 14 page document can be significantly condensed without loss of describing their innovation or clarity. I recommend the authors do so.  Finally, I think it's important to note the controversy in this paper. It was submitted with many significant incomplete details (e.g., no experiments, many missing citations, a figure placed inside that was pencilled in by hand, and several missing paragraphs). These details were not completed until roughly a week(?) later. I recommend the chairs discuss this in light of what should be allowed next year.
[A]: en


[Q]: El artículo realiza un recorrido por definiciones de calidad, calidad de software y modelos de calidad. Algunos modelos se tratan primero en una sección preliminar y otros luego del análisis teórico, sugiero re-organizar la presentación de conceptos. En mi opinión, los conceptos de modelo de calidad y modelo conceptual no son equivalentes, aunque se tratan de forma conjunta en la introducción.  En la segunda sección se presentan varios modelos, pero no se establece claramente las relaciones entre ellos y cuál es el criterio para tenerlos en cuenta en esta línea de investigación. Existen múltiples propuestas de modelos de calidad de software y modelos específicos para web. Por otro lado, las guías de OWASP son relevantes para la seguridad de aplicaciones web, no son un modelo de calidad.  Sugiero exponer el análisis teórico (que incluye definiciones básicas de calidad) antes de la descripción y justificación de los modelos considerados. Por otro lado, se podrían agregar conceptos / atributos / modelos de la calidad específicos en el contexto de los sistemas bancarios.  En mi opinión, dedicar tanto espacio a definir el concepto de banca electrónica,  banca por internet y luego el de banca móvil, no resulta necesario en el estado del arte actual y el conocimiento público de estos conceptos. Sugiero centrarse en los objetivos de investigación de este trabajo en particular.  Las descripciones del marco metodológico DESMET y la metodología investigación – acción son muy breves. Es necesario establecer antes los objetivos de la investigación.  Los modelos conceptuales obtenidos son el resultado principal del trabajo. Se deben utilizar notaciones más legibles (sugiero también poner información extendida como anexo del artículo o en la web). Se debería explicar además como estos modelos fueron validados, para que sean confiables si son utilizados para definir ontologías o usados en trabajos posteriores.
[A]:
es