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 aborda un problema contingente y muy relevante, e incluye tanto un diagnóstico nacional de uso de buenas prácticas como una solución (buenas prácticas concretas). - El lenguaje es adecuado.  - El artículo se siente como la concatenación de tres artículos diferentes: (1) resultados de una encuesta, (2) buenas prácticas de seguridad, (3) incorporación de buenas prácticas. - El orden de las secciones sería mejor si refleja este orden (la versión revisada es #2, #1, #3). - El artículo no tiene validación de ningún tipo, ni siquiera por evaluación de expertos.

A: es
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Q: Cuál es la contribución del trabajo?  No es muy exhaustica la discusión de experimentos y resultados.  Cuál es la hipótesis del trabajo?  No es claro el objetivo a comparar pues existen confusiones entre medir aspectos de "eficiencia" (ej. tiempo) versus "efectividad" (manejo de ruido y resultados obtenidos al procesar imágenes).  La organización del trabajo es un poco confusa.  En muchas partes, el trabajo está más enfocado en describir "sistemas" y la "aplicación" en vez de la contribución y el modelo propiamente tal.  Contra que se compara el algoritmo propuesto??

A: es
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Q: Thank you for an interesting read.  I found this paper very interesting. Since I don't think (deterministic) approximate inference is separated from the modelling procedure (cf. exact inference), it is important to allow the users to select the inference method to suit their needs and constraints. I'm not an expert of PPL, but to my knowledge this is the first package that I've seen which put more focus on compositional inference. Leveraging tensorflow is also a plus, which allows flexible computation graph design as well as parallel computation using GPUs.  The only question I have is about the design of flexible objective functions to learn hyper-parameters (or in the paper those variables associated with delta q distributions). It seems hyper-parameter learning is also specified as inference, which makes sense if using MAP. However the authors also demonstrated other objective functions such as Renyi divergences, does that mean the user need to define a new class of inference method whenever they want to test an alternative loss function?

A:
en
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