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:
EL TEMA QUE ABORDA ESTE TRABAJO ES INTERESANTE. SIN EMBARGO, NO QUEDA CLARO CUÁL ES SU APORTE ORIGINAL. LA ARQUITECTURA PLANTEADA Y LOS DISPOSITIVOS USADOS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS.  COMENTARIOS DE FORMA: 1) Mejorar la redacción, por ejemplo: "Los campos para esta tecnología es muy amplia como lo son juegos..." "...se había comentado en la sección sistema propuesto..." NO EXISTE TAL SECCIÓN. 2) Detallar la descripción del dispositivo Emotiv EEG. ¿Canales en la figura 1? , etc.  RECOMENDACIONES, visitar sitios como: 1) [Link] 2) [Link]
answer:
es


question:
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.
answer:
en


question:
Si bien este artículo deja ver una buena cantidad de trabajo, está escrito crípticamente y es muy difícil ver hacia donde apunta.  Hay problemas de redacción en:  Resumen (1): "falta de llaves y relaciones entre tablas y datos sino y por el contrario se genera rendimiento"  Fase 2 (8): "En este punto se realizaron los montajes de la base de datos en los dos (2) SGBD NoSQL en la nube. Y se montó el sistema gestor de bases de datos móvil que va a estar en comunicación con los montados en la nube."  Comportamiento... (9): "Para el caso de MongoDB, existe un ODBC desarrollado por estudiantes que está siendo desarrollado por estudiantes, y, otro ODBC desarrollado por Simba Technologies"  El artículo, en todo caso es muy difícil de seguir...  Comprensión: El título habla de una comparación..., sin embargo nunca se ve tal comparación.  "manejan el teorema CAP"... el teorema dice que hay tres características que no pueden darse simultáneamente, por lo que "manejan" no tiene sentido.  "desnormalizar los datos, es decir las propiedades ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) son sacrificadas por cuestión de rendimiento...", no veo una relación directa entre desnormalizar (un aspecto de diseño) con las propiedades acid (un conjunto de propiedades de las transacciones).  Se dice en un momento "Se eligieron dos sistemas gestores de bases de datos NoSQL alojados en la nube que son MongoDB y CouchDB; bases de datos a partir de las cuales se hacen las pruebas de transaccionalidad con el gestor de bases de datos móvil Ultralite", finalmente nunca se ven estas pruebas ni sus resultados.  Se dice "sin embargo las soluciones ODBC ya no son tan populares..." En que se sustenta esto???  Finalmente, se habla del uso de un middleware "Mobilink de Sybase" sin embargo, posteriormente se habla de problemas con contar con un odbc para los sabd noSQL (que requeriría Mobilink)... y de ultralite y la comparación no se sabe que paso...????
answer:

es