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 trabajo describe la navegación de un robot móvil utilizando ROS y el hardware Raspberry PI. La descripción cae en focalizarse en detalles de configuración, al punto de parecer un manual de instalación o puesta en marcha. No hay reporte de resultados, menos aún análisis de la solución propuesta. Dado lo anterior, y tal como se presenta no es un artículo para conferencia. Sólo un reporte de cómo utilizar y configurar la Raspberry PI.

A: es
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Q: El articulo narra la experiencia del desarrollo de una solución robotizada para el problema industrial de reparación de motores eléctricos. En particular, el problema de realizar soldaduras de precisión de motores eléctricos mediante un brazo robótico. El artículo presenta aspectos prácticos del desarrollo de la solución, complementado con ilustraciones que ayudan a entender el problema y el proceso de desarrollo de la solución.  Entendiendo que se trata de una experiencia de transferencia tecnológica a la industria de servicios especializados de apoyo a la principal actividad económica regional (minería), se encontraron las siguientes falencias:  Aspectos de forma:  1. Se incurre recurrentemente en términos no técnicos, que confunden y no aportan antecedentes objetivos, además de fallas de redacción y ortografía. por ejemplo:  fallas infantiles --> simplemente debe ser "fallas" resultados óptimos --> si se emplea "óptimo" debe proveerse evidencia que sustente que es la mejor solución y no hay otra mejor. tasa de falla bastante alta --> es preferible indicar que la tasa de falla estimada es del 55% (5/9). "bastante alta" es ambigua. suelda --> solda? como le requerido --> como lo requerido como la General Electric, con muy buenos resultados --> como General Electric, con buenos resultados.  2. emplear siempre tercera persona.  esto nos entregó --> esto entregó lo que obtuvimos es lo siguiente --> lo que se obtuvo fue lo siguiente  3. no es relevante mencionar ciertas empresas a las cuales se le compró o se les encargó ciertos estudios: MOTORFIL, INDURA  4. Se asume que el lector conoce los términos y es capaz de identificar piezas como bobinas y conmutador desde las figuras. Esto no se debe asumir, y se debe explicar de manera clara y sencilla, e ilustrar su posición en las figuras donde se muestran motores eléctricos. Debe explicarse a pié de página nombres como Innova Chile y su rol en el proyecto.  5. Figura 6 es relevante en la explicación. Lamentablemente, es poco legible y esto debe ser corregido.  6. usar términos de alcanzable global más que local. por ejemplo, costo cercano al millón de pesos (chilenos?) --> costo equivalente a U$2.000 aprox.  7. Gráfico 1 (debe ser Figura 4): uniformar tamaños de fonts e indicar la variable en el eje X.  Aspectos de fondo:  1. falta una sección de background que permita entender luego términos que se utilizan posteriormente sin haberlos definidos/explicados previamente. En este sentido, hay un párrafo que explica que es un robot, pero aparece dentro de la sección de Robotización del Proceso de Soldadura, por lo que está mal ubicado. Debe estar antes junto con los demás elementos del background.  2. cuando se explica cómo se realizó la programación del robot, falta un dibujo o figura que apoye la explicación (plano de referencia, plano de usuario, plano de herramienta, etc.). Lo mismo es válido para la explicación de porqué se agregó un sensor óptico (agregar un dibujo o figura ilustrativa).  3. Se hacen afirmaciones que no se sustentan con referencias a estudios o documentos. Por el contrario, las referencias no son citadas dentro del cuerpo del artículo.  4. revisar la versión en inglés del resumen. Hay varios errores de redacción y gramática.  5. no hay información técnica en detalle de cómo se realizaron los pasos de programación del robot, por ejemplo. Solo hay descripciones generales.

A: es
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Q: *** Paper Summary ***  This paper applies adversarial and virtual adversarial training to LSTM for text classification. Since text inputs are discrete adversarial perturbation are applied to the (normalized) word embeddings. Extensive experiments are reported and demonstrate the advantage of these methods.  *** Review Summary ***  The paper reads well and has sufficent references. The application of adversarial training to text data is a simple but not trivial extension. The experimental section presents extensive experiments with comparison to alternative strategies. The proposed method is simple and effective and can be easily be applied after reading the paper.  *** Detailed Review ***  The paper reads well. I have only a few comments regarding experiments and link to prior resarch:  Experiments:  - In Table 2 (and for other datasets as well), could you include an SVM baseline? e.g. S Wang and C Manning 2012? - As another baseline, did you consider dropping words, i.e. masking noise? It is generally better than dropout/gaussian noise for text application (e.g. denoising autoencoders)? - I am not sure I understand why virtual adversarial is worse than the baseline in Table 5. If you tune epsilon, in the worse case you would get the same performance as the baseline? Was it that validation was unreliable?  Related Work:  I think it would be interesting to point at SVM, transductive SVM who achieve something similar to adversarial training. When maximizing the margin in a (transductive) SVM, it is equivalent to move the example toward the decision boundary, i.e. moving them in the direction of increase of the loss gradient.  Also it would be interesting to draw a parallel between adversarial training and contrastive divergence. The adversarial samples are very close in nature to the one step Markov Chain samples from CD. See Bengio 2009. Related to this technique are also approaches that try to explicitely cancel the Jacobian at data points, e.g. Rifai et al 2011.  *** References ***  Marginalized Denoising Autoencoders for Domain Adaptation. Minmin Chen, K Weinberger. Stacked Denoising Autoencoders. Pascal Vincent. JMLR 2011. Learning invariant features through local space contraction, Salah Rifai, Xavier Muller, Xavier Glorot, Gregoire Mesnil, Yoshua Bengio and Pascal Vincent, 2011. Learning Deep Architectures for AI, Yoshua Bengio 2009 Large Scale Transductive SVMs. Ronan Collobert et al 2006 Optimization for Transductive SVM.  O Chapelle, V Sindhwani, SS Keerthi JMLR 2008

A:
en
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