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 Q]: This paper is a well written paper. This paper can be divided into 2 parts: 1.Adversary training on ImageNet  2.Empirical study of label leak, single/multiple step attack, transferability and importance of model capacity  For part [1], I don’t think training without clean example will not make reasonable ImageNet level model. Ian’s experiment in “Explaining and Harnessing Adversarial Examples” didn't use BatchNorm, which may be important for training large scale model. This part looks like an extension to Ian’s work with Inception-V3 model. I suggest to add an experiment of training without clean samples.  For part [2], The experiments cover most variables in adversary training, yet lack technical depth.  The depth, model capacity experiments can be explained by regularizer effect of adv training;  Label leaking is novel; In transferability experiment with FGSM, if we do careful observe on some special MNIST FGSM example, we can find augmentation effect on numbers, which makes grey part on image to make the number look more like the other numbers. Although this effect is hard to be observed with complex data such as CIFAR-10 or ImageNet, they may be related to the authors' observation "FGSM examples are most transferable".    In this part the authors raise many interesting problems or guess, but lack theoretical explanations.   Overall I think these empirical observations are useful for future work.
[EX A]: en

[EX Q]: El artículo esta adecuadamente escrito, excepto por algunos problemas de acentos (implementara, utilizaran, ...) Las herramientas utilizadas, así como los algoritmos implementados se encuentran adecuadamente descritos. La única crítica esta en la implementación de los mismos, realizada en una única máquina (seguramente por un problema de recursos), algo que quita méritos a lo realizado, considerando que se esta hablando de técnicas pensadas para ser usadas en forma distribuida (donde debería estar su máximo aprovechamiento).  Pese a lo anterior, pienso que es un trabajo bien presentado, valioso en la discusión de las limitaciones de Hadoop vs Giraph, y cuyos resultados son interesantes de conocer y debatir en el ámbito del congreso.
[EX A]: es

[EX Q]: El artículo presenta recomendaciones prácticas para el desarrollo de software seguro. Se describen las mejores prácticas recomendadas para desarrollar software que sea proactivo ante los ataques, y se realiza un análisis de costos de estas prácticas en desarrollo de software. Todo basado en una revisión de prácticas propuestas en la bibliografía y su contraste con datos obtenidos de una encuesta en empresas. Finalmente se recomienda una guía.  Sería ideal aplicar la guía propuesta a empresas no involucradas en la encuesta que sirvió para originarla de modo de poder evaluar su efectividad en forma independiente.
[EX A]:
es