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].

El artículo presenta una propuesta de un modelo para evaluar la calidad de productos de software para video conferencias basado en open source. Si bien es cierto es tema es de interés y la propuesta tiene elementos de interés, el artículo presenta algunas oportunidades de mejora que deberían ser abordadas antes de su aceptación.  Contenido: - El apartado de "Antecedentes" provee muy poca información para ser un apartado como tal. Se recomienda explicar brevemente el sustento teórico que entregan las investigaciones base utilizadas.  - En varias ocasiones se menciona que también se definieron métricas, pero en ningún momento se entrega alguna referencia respecto a dónde pueden ser vistas en detalles si el lector está interesado. Además, en la página 5 se indica que son 73 métricas, luego en la pág. 7 se dice que son 72 y en las conclusiones sólo se resaltan 68.  - Sugiero que la sección "Algoritmo para aplicar el Modelo de Calidad..." sea apoyado por algún diagrama para representar algoritmos, por ejemplo, un diagrama de flujo o de actividades, ya que el texto es algo confuso y no permite entender de manera fácil el algoritmo propuesto.  - No queda claro cómo se determinaron los valores de la Tabla 4.  - No queda claro cómo se aplicó el modelo, ¿cómo se calculan los porcentajes de la Tabla 5?  - La tablas 2 y 3 son muy extensas lo cual provoca que el lector se pierda un poco del contexto analizado. Sugiero separarlas en diferentes tablas (separar la tabla 2 por categoría y la tabla 3 por características)  Formato:  - En el apartado "Metodología" dice "...el objeto se define...." creo que debe decir "...el objetivo se define..."  - El nombre de la figura 1 presenta un error. Dice "Caliad" en lugar de "Calidad"  - El abstract en inglés no incorpora todo lo que dice en su versión en español (no se indica nada de las métricas)  - El formato de referencias bibliográficas indica que se numera según el orden de aparición, y en el artículo se parte por la referencia 6, luego del 6 salta al 13.  - Hay artículos mencionados en la sección de referencias que nunca son referenciadas en el texto del artículo.  - En la pág. 7 hay un error en el formato de las referencias, debe ser formato numerado, y aquí aparece "(Basili et. al., 2001)
es

Comentarios generales: • Se recomienda revisar todo el escrito ya que hay palabras de más o palabras escritas de manera equivocada por ejemplo: imcompletas, ítemes (pag 3);  quedebe (pag 4), del de (pag 5)… etc • Revisar el espaciado de las palabras • Revisar la numeración de la bibliografía ya que tiene que ser listada en el orden en que ésta aparece. • Revisar que el texto sea del mismo tamaño  (ejemplo: final primera columna página 1)  Comentarios por secciones  II SCRUM YSPEM • Referenciar la parte dedicada a SCRUM así como la figura ya que no es propia de los autores si no tomada de alguien más  III LEVANTAMIENTO DE REQUERIMIENTOS UTILIZANDO SPEM • Revisar el concepto de stakeholder o referenciar de que referencia utilizó ese concepto, por ejemplo incluyo los conceptos de stakeholder para CMMI. “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa” “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa”  IV DESARROLLO DE SOFTWARE CON SCRUM • Título de Figura 5, puede mejorarse el título de la figura por ejemplo: modelo del proceso de desarrollo de software basado en SCRUM y utilizando SPEM para su modelado • Se recomienda reforzar la sección agregando referencias para los términos  V METRICAS PARA DEFINIR LA CALIDAD DEL DESARROLLO DEL SOFTWARE • Se recomienda agregar referencias cuando describe los conceptos de métricas  VI UN CASO PRÁCTICO • Se recomienda mejorar la descripción de la Tabla I (contenido de columnas y operación u operaciones llevadas a cabo para establecer las desviaciones estándar de peso y evaluación) • Hay una viñeta sin texto debajo de la Tabla 1 • Se recomienda apoyar la sección con una gráfica o tabla en la que se muestra un resumen de la medición de la calidad, para entender la medición “just in time” de la que habla en las conclusiones
es

This is an interesting paper about quantized networks that work on temporal difference inputs.  The basic idea is that when a network has only to process differences then this is computational much more efficient specifically with natural video data since large parts of an image would be fairly constant so that the network only has to process the informative sections of the image (video stream). This is of course how the human visual system works, and it is hence of interest even beyond the core machine learning community.   As an aside, there is a strong community interested in event-based vision such as the group of Tobi Delbrück, and it might be interesting to connect to this community. This might even provide a reference for your comments on page 1.  I guess the biggest novel contribution is that a rounding network can be replaced by a sigma-delta network, but that the order of discretization and summation doe make some difference in the actual processing load. I think I followed the steps and  Most of my questions have already been answers in the pre-review period. My only question remaining is on page 3, “It should be noted that when we refer to “temporal differences”, we refer not to the change in the signal over time, but in the change between two inputs presented sequentially. The output of our network only depends on the value and order of inputs, not on the temporal spacing between them.”  This does not make sense to me. As I understand you just take the difference between two frames regardless if you call this temporal or not it is a change in one frame. So this statement rather confuses me and maybe should be dropped unless I do miss something here, in which case some more explanation would be necessary.  Figure 1 should be made bigger.  An improvement of the paper that I could think about is a better discussion of the relevance of the findings. Yes, you do show that your sigma-delta network save some operation compared to threshold, but is this difference essential for a specific task, or does your solution has relevance for neuroscience?

en