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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
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Q: El artículo se deja leer con facilidad, en especial en su primera mitad. Luego, hay errores de escritura y redacción que van afectando la comprensión de lo realizado (PostgrSQL en vez de PostgresSQL, con tiene en vez de contiene, ...). Adicionalmente se detallan pasos, que caen en detalles irrelevantes, como indicar que debe instalarse tal o cual herramienta, sin entrar en los aspectos realmente importantes, especialmente en la implementación del acoplamiento medio (donde, no se detalla que se implementó a nivel del SABD y que a nivel externo). Lo más criticable es el uso de dos SABD (PostgreSQL para el acoplamiento débil, y Oracle para los acoplamientos medio y fuerte) en la experimentación, esto hace que sea muy discutible la comparación que, ya no sólo tienen la implementación del algoritmo como variable independiente, sino también el SABD a utilizar.  Pse a lo anterior, pienso que el trabajo es digno de ser presentado, de forma de mostrar, en particular, las diferentes alternativas de integración de algoritmos de Minería de Datos con Sistemas Administradores de Bases de Datos.

A: es
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Q: This paper introduces a variant of the semi-supervised variational auto-encoder (VAE) framework. The authors present a way of introducing structure (observed variables) inside the recognition network.  I find that the presentation of the inference with auxiliary variables could be avoided, as it actually makes the presentation unnecessarily complicated. Specifically, the expressions with auxiliary variables are helpful for devising a unified implementation, but modeling-wise one can get the same model without these auxiliary variables and recover a minimal extension of VAE where part of the generating space is actually observed. The observed variables mean that the posterior needs to also condition on those, so as to incorporate the information they convey. The way this is done in this paper is actually not very different from Kingma et al. 2014, and I am surprised that the experiments show a large deviation in these two methods' results. Given the similarity of the models, it'd be useful if the authors could give a possible explanation on the superiority of their method compared to Kingma et al. 2014. By the way, I was wondering if the experimental setup is the same as in Kingma et al. 2014 for the results of Fig. 5 (bottom) - the authors mention that they use CNNs for feature extraction but from the paper it's not clear if Kingma et al. do the same.   On a related note, I was wondering the same for the comparison with Jampani et al. 2015. In particular, is that model also using the same rate of supervision for a fair comparison?  The experiment in section 4.3 is interesting and demonstrates a useful property of the approach.  The discussion of the supervision rate (and the pre-review answer) is helpful in giving some insight about what is a successful training protocol to use in semi-supervised learning.  Overall, the paper is interesting but the title and introduction made me expect something more from it. From the title I expected a method for interpreting general deep generative models, instead the described approach was about a semi-supervised variant of VAE - naturally including labelled examples disentangles the latent space, but this is a general property of any semi-supervised probabilistic model and not unique to the approach described here. Moreover, from the intro I expected to see a more general approximation scheme for the variational posterior (similar to Ranganath et al. 2015  which trully allows very flexible distributions), however this is not the case here.  Given the above, the contributions of this paper are in defining a slight variant of the semi-supervised VAE, and (perhaps more importantly) formulating it in a way that is amendable to easier automation in terms of software. But methodologically there is not much contribution to the current literature. The authors mention that they plan to extend the framework in the probabilistic programming setting. It seems indeed that this would be a very promising and useful extension.   Minor note: three of Kingma's papers are all cited in the main text as Kingma et al. 2014, causing confusion. I suggest using Kingma et al. 2014a etc.

A:
en
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