TASK DEFINITION: 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].
PROBLEM: El artículo presenta un algoritmo para problema de Job Shop Scheduling, mediante el enfoque de inmunidad de selección clonal. Se realiza una adecuada revisión de la literatura relacionada y de la metodología propuesta para resolver el problema. En lo relativo a los resultados y su discusión, se midió el desempeño del algoritmo propuesto sobre varios problemas de distintos tamaños y se comparó su rendimiento con otros algoritmos de la literatura.  El artículo está bien estructurado y la presentación es clara y sigue un orden lógico.  Presenta algunos problemas menores de forma que se deben resolver:  - incorrecta enumeración de las figuras y no sigue el orden de aparición. - referencia 2 es incompleta  Según lo expuesto, el algoritmo propuesto supera a otros algoritmos de la literatura en cuanto a porcentaje de BKS alcanzado. No obstante, no se discute el factor error relativo promedio % y el hecho que el esquema propuesto supera a 2 esquemas de la literatura pero es superado por 5 otros (esto se menciona en las conclusiones pero sin discusión). Sería conveniente introducir una discusión respecto a esto último y trabajo futuro en este sentido.

SOLUTION: es

PROBLEM: This paper proposed a hardware accelerator for DNN. It utilized the fact that DNN are very tolerant to low precision inference and outperforms a state-of-the-art bit-parallel accelerator by 1.90x without any loss in accuracy while it is 1.17x more energy efficient. TRT requires no network retraining. It achieved super linear scales of performance with area.  The first concern is that this paper doesn't seem very well-suited to ICLR. The circuit diagrams makes it more interesting for the hardware or circuit design community.   The second concern is the "take-away for machine learning community", seeing from the response, the take-away is using low-precision to make inference cheaper. This is not novel enough. In last year's ICLR, there were at least 4 papers discussing using low precision to make DNN more efficient. These ideas have also been explored in the authors' previous papers.

SOLUTION: en

PROBLEM: The authors propose a RNN-method for time-series classification with missing values, that can make use of potential information in missing values. It is based on a simple linear imputation of missing values with learnable parameters. Furthermore, time-intervals between missing values are computed and used to scale the RNN computation downstream. The authors demonstrate that their method outperforms reasonable baselines on (small to mid-sized) real world datasets. The paper is clearly written. IMO the authors propose a reasonable approach for dealing with missing values for their intended application domain, where data is not abundant and requires smallish models. I’m somewhat sceptical if the benefits would carry over to big datasets, where more general, less handcrafted multi-layer RNNs are an option.

SOLUTION:
en