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].

Ex Input:
Observaciones de fondo:  El control de navegación de robots móviles o aéreos constituye en la actualidad una interesante veta de investigación, merito del trabajo presentado, sobre todo si el UAV tiene incorporado un brazo el cual modifica su dinámica  haciendo más complejo su control.  El trabajo  tiene por título “Control de un manipulador móvil basado en un quadrotor con un efector final tipo pinza” y en su resumen en la primera línea indica “Este trabajo describe el diseño y control de un manipulador móvil basado en un robot quadrotor y un efector final tipo pinza acoplado”, en efecto el artículo describe la estructura y diseño del UAV con un manipulador de dos grados de libertad incorporado, sin embargo los resultados presentados a nivel de simulación, solo muestran el control de navegación del mismo y no el control del efector final.  Al final del párrafo de conclusiones se indica “como trabajo futuro se implantará el controlador en el sistema de manipulador móvil diseñado”.  Se menciona que el control utilizado es uno de tipo PD (ec. 9, debe ser revisada) debe justificarse esta decisión.  Observaciones de forma:  Mejorar la legibilidad de las figuras. Revisar el texto y corregir errores gramaticales, corte de palabras al final de una línea, etc.

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es


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Es un artículo que presenta una diagnóstico interesante de las empresas de desarrollo de software de Chile. Incorporan una base estadística inicial que da formalidad al trabajo realizado, de manera específica para la determinación de la muestra base para el desarrollo de las encuestas. Sin embargo, los datos estadísticos de los resultados no hacen parte del trabajo presentado.  Presentación de resultados estadísticos que validen las conclusiones presentadas y los hallazgos encontrados, acerca del diagnóstico.  Se recomienda a los autores continuar en el trabajo a fin incorporar las bases estadísticas tendiente en las empresas del sector en otros países.  Otras recomendaciones:  Revisión exhaustiva del inglés y de forma particular para la presentación de artículo, debería revisarse de forma cuidadosa la traducción de este idioma. Revisar particularmente el título, donde hay un error en la primera palabra.

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es


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Summary: This paper introduces a heuristic approach for training a deep directed generative model, where similar to the transition operator of a Markov chain each layer samples from the same conditional distribution. Similar to optimizing a variational lower bound, the approach is to approximate the gradient by replacing the posterior over latents with an alternative distribution. However, the approximating distribution is not updated to improve the lower bound but heuristically constructed in each step. A further difference to variational optimization is that the conditional distributions are optimized greedily rather than following the gradient of the joint log-likelihood.  Review: The proposed approach is interesting and to me seems worth exploring more. Given that there are approaches for training the same class of models which are 1) theoretically more sound, 2) of similar computational complexity, and 3) work well in practice (e.g. Rezende & Mohamed, 2015), I am nevertheless not sure of its potential to generate impact. My bigger concern, however, is that the empirical evaluation is still quite limited.  I appreciate the authors included proper estimates of the log-likelihood. This will enable and encourage future comparisons with this method on continuous MNIST. However, the authors should point out that the numbers taken from Wu et al. (2016) are not representative of the performance of a VAE. (From the paper: “Therefore, the log-likelihood values we report should not be compared directly against networks which have a more flexible observation model.” “Such observation models can easily achieve much higher log-likelihood scores, […].”)  Comparisons with inpainting results using other methods would have been nice. How practical is the proposed approach compared to other approaches? Similar to the diffusion approach by Sohl-Dickstein et al. (2015), the proposed approach seems to be both efficient and effective for inpainting. Not making this a bigger point and performing the proper evaluations seems like a missed opportunity.  Minor: – I am missing citations for “ordered visible dimension sampling” – Typos and frequent incorrect use of \citet and \citep

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