instruction:
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].
question:
Se explica en forma ordenada y didáctica una experiencia de uso de TIC para la colaboración académica.  La originalidad del trabajo no es su dimensión fuerte, ver trabajos de larga data como Gorton et al. (1997) y actuales como Lanunile et al. (2010). Sin embargo, la relevancia del tema como patrón de referencia en actividades relacionadas a tesis científicas, asociada a su buena presentación,  hacen de él un aporte.  Se sugiere, en miras a una publicación en revista, que se compare la eficiencia y efectividad de las actividades sin el apoyo de estas herramientas versus la actual realidad (con herramientas). Ejemplos de preguntas posibles a responder de este análisis exploratorio: ¿Cuáles son las principales actividades donde el uso de herramientas colaborativas es clave? ¿Qué cambios en el diseño de estas herramientas se deberían desarrollar en el futuro? ¿Existen perfiles de estudiantes/académicos más propicios para la adopción de estas plataformas?  Referencias:  Gorton, I., Hawryszkiewycz, I., and Ragoonaden, K. 1997. Collaborative tools and processes to support software engineering shift work. BT Technology Journal 15, 3 (Jul. 1997), 189-198. Filippo Lanubile, Christof Ebert, Rafael Prikladnicki, Aurora Vizcaíno, "Collaboration Tools for Global Software Engineering," IEEE Software, vol. 27, no. 2, pp. 52-55, Mar./Apr. 2010.
answer:
es


question:
This paper introduces a mechanism for active learning with convolutional neural networks (CNNs). I would not go as far as the authors in calling these "deep", seeing that they seem to have only 2 hidden layers with only 20 filters each. The active learning criterion is a greedy selection scheme based on variational free energy and a series of approximations.  The paper is sometimes hard to read, due to (a) many grammatical errors and (b) sloppy notation in some places (e.g., on page 5, line 1, f is used but never introduced before). Overall, I give an accepting score, but a weak one because of the grammatical errors. If the paper is accepted, these should be fixed for the final version, optimally by a native speaker.   The paper's topic is interesting, and the paper appears to succeed in its goal of showing a proof of concept for active learning in CNNs (if only on toy datasets). I'm surprised by the new results on uncertainty sampling and curriculum learning the authors added: why do these methods both break for USPS? In particular, uncertainty sampling did very well (in fact, better than the authors' new method) on MNIST, but apparently horribly on USPS; some explanation for this would be useful.  I have one more question: why is it necessary to first sample a larger subset D \subset U, from which we select using active learning? Is this merely done for reasons of computational efficiency, or can it actually somehow improve results? (If so, it would be instrumental to see the worse results when this is not done.)
answer:
en


question:
Interesante propuesta en un ambiente de desarrollo de software que es bastante pobre en aspectos metodológicos de desarrollo.  Falta un poco de trabajo relacionado o quizás discutirlo mejor en la introducción con referencias para fundamentar la interesante propuesta. Revisar redacción. No está en formato pedido por Infonor. Se sugiere no agregar links de páginas web en el texto del artículo.
answer:

es