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].

Example Input: Este paper involucra el desarrollo de una aplicación que simule el protocolo BB84, se aprecia un trabajo ordenado y sin duda la comprensión de algunos conceptos de la física cuántica que sustentan la criptografía cuántica como son el teorema de no-clonación y el principio de superposición y entrelazamiento es una labor que tiene sus méritos, además, se aprecia el uso de ingeniería de software en la construcción de la aplicación, lo cual es un aspecto muy positivo, pues generalmente cuando hay involucrado creación de software en áreas de conocimiento de frontera, se recurre al code-and-fix, con todas las desventajas que esto conlleva.  Yo creo que este manuscrito debería ser dirigido al área de criptografía y seguridad, en mi especialidad que es la computación en ambientes distribuidos no veo significativa relevancia y aporte del manuscrito, usar RMI según mi opinión no es una contribución per se, pues  RMI es fácil de usar si se maneja JAVA, sin embargo, no es interoperable ya que no soporta otros lenguajes de programación, además, los sistema basados en RMI a medida que crecen tienen un problema de rendimiento, mientras más crecen más lentos se tornan, por otro lado, según algunos puristas un sistema cliente/servidor no es un sistema distribuido, según otros el caso cliente/servidor es el caso más básico de computación distribuida, en fin, hablando estrictamente desde el área de computación distribuida no veo relevancia en esta área de este manuscrito, sin embargo, me parece que en otra área el paper podría ser pertinente, ya que es un trabajo ordenado, claro y bien escrito.  Yo no soy experto en el área de criptografía, pero hace unos años atrás en una oportunidad escuche en un seminario a un inglés hablar de criptografía cuántica y menciono una gran cantidad de simuladores y aplicaciones, incluso dijo tener aplicaciones que ya utilizaban criptografía cuántica entre varios kilómetros por medio de fibra óptica, entonces creo que lo mejor es evaluar este manuscrito en esa área y no en el área de grid/sistemas distribuidos, pues en esta área el paper según mi opinión no tiene aspectos originales, ya que usa aspectos triviales de los principios cliente/servidor.  Como ya lo he dicho anteriormente, el paper tiene más asuntos de física cuántica y criptografía que de computación distribuida, por lo cual abstrayéndome al área que me compete, veo el uso de una tecnología de ambiente distribuido usada como cliente/servidor, no interoperable y con restricciones de escalabilidad. Un aspecto positivo en el paper es que se aprecia el uso de ingeniería de software.  En lo que respecta al área de grid computing y sistemas distribuidos, el manuscrito no contiene aspectos relevantes, utiliza RMI para implementar un sistema cliente/servidor, sin obstante, RMI es fácil de usar y como buen paradigma conocido en computación, performance se contrapone con facilidad de usar, RMI no escapa a eso, porque es fácil de usar, pero no tiene escalabilidad.  El documento está bien presentado, quizás la tabla 2 y tabla 3 sería mejor fusionarlas utilizando filas como computador y en las columnas los detalles de la red, sobre todo si más que un esquema cliente/servidor se tiene por ejemplo, un anillo de distribución de claves cuánticas, con más de 2 computadores involucrados. Creo que presentado al área de criptografía y seguridad sería más pertinente.
Example Output: es

Example Input: This is an interesting paper about quantized networks that work on temporal difference inputs.  The basic idea is that when a network has only to process differences then this is computational much more efficient specifically with natural video data since large parts of an image would be fairly constant so that the network only has to process the informative sections of the image (video stream). This is of course how the human visual system works, and it is hence of interest even beyond the core machine learning community.   As an aside, there is a strong community interested in event-based vision such as the group of Tobi Delbrück, and it might be interesting to connect to this community. This might even provide a reference for your comments on page 1.  I guess the biggest novel contribution is that a rounding network can be replaced by a sigma-delta network, but that the order of discretization and summation doe make some difference in the actual processing load. I think I followed the steps and  Most of my questions have already been answers in the pre-review period. My only question remaining is on page 3, “It should be noted that when we refer to “temporal differences”, we refer not to the change in the signal over time, but in the change between two inputs presented sequentially. The output of our network only depends on the value and order of inputs, not on the temporal spacing between them.”  This does not make sense to me. As I understand you just take the difference between two frames regardless if you call this temporal or not it is a change in one frame. So this statement rather confuses me and maybe should be dropped unless I do miss something here, in which case some more explanation would be necessary.  Figure 1 should be made bigger.  An improvement of the paper that I could think about is a better discussion of the relevance of the findings. Yes, you do show that your sigma-delta network save some operation compared to threshold, but is this difference essential for a specific task, or does your solution has relevance for neuroscience?
Example Output: en

Example Input: Interesting application domain.  Nothing new from a machine learning perspective. They authors should provide more information about the models they have obtained with the different classifiers (feature subset selection used, selected features, accuracies, statistical significance on the differences on accuracies, the models themselves, ...). Semi-supervised classification is the appropriate method for the last paragraph in the "Methodology" section.
Example Output:
en