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 título del trabajo induce al lector a la espera de encontrarse con el diseño e implementación de un sistema de control de regadío, sin embargo a medida que se profundiza en la lectura del documento esto se ve cada vez más lejano, ya que el autor nos propone una revisión de diversos resultados de trabajos realizados por terceros en una especie de recopilación de información referente al tema, para finalmente plantear desde su punto de vista cuales de estos resultados pudiesen ser considerados de interés dependiendo del tipo de cultivo.  Es necesario modificar el nombre del artículo ya que induce a confusión al lector, pues al finalizar de revisar el documento no se ha obtenido como resultado el diseño ni menos la construcción del sistema de regadío, sólo se han obtenido alternativas a considerar dependiendo de diversos factores. Tal vez es necesario enfocarse en un tipo de cultivo específico para realizar en detalle el diseño y la implementación del sistema de regadío con la finalidad de realizar pruebas que validen el trabajo realizado.
[A]: es


[Q]: This paper explores the topic of intrinsic motivation in the context of deep RL. It proposes a couple of variants derived from an auxiliary model-learning process (prediction error, surprise and learning progress), and shows that those can help exploration on a number of continuous control tasks (and the Atari game “venture”, maybe).  Novelty: none of the proposed types of intrinsic motivation are novel, and it’s arguable whether the application to deep RL is novel (see e.g. Kompella et al 2012).  Potential: the idea of seeking out states where a transition model is uncertain is sensible, but also limited -- I would encourage the authors to also discuss the limitations. For example in a game like Go the transition model is trivially learned, so this approach would revert to random exploration. So other forms of learning progress or surprise derived from the agent’s competence instead might be more promising in the long run? See also Srivastava et al 2012 for further thoughts.  Computation time: I find the paper’s claimed superiority over VIME to be overblown: the gain seems to stem almost exclusively from a faster initialization, but have very similar per-step cost? So given that VIME is also performing very competitively, what arguments can you advance for your own method(s)?
[A]: en


[Q]: Es un buen tema para el congreso. Presenta una buena propuesta de trabajo de vinculación  Está redactado como un abstract extendido, debe ser re-escrito para ser aceptado definitivamente para el congreso. No hay referencias y las que coloca al final son pobres. Por la presentación debería ser castigado
[A]:
es