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: This paper proposed a hardware accelerator for DNN. It utilized the fact that DNN are very tolerant to low precision inference and outperforms a state-of-the-art bit-parallel accelerator by 1.90x without any loss in accuracy while it is 1.17x more energy efficient. TRT requires no network retraining. It achieved super linear scales of performance with area.  The first concern is that this paper doesn't seem very well-suited to ICLR. The circuit diagrams makes it more interesting for the hardware or circuit design community.   The second concern is the "take-away for machine learning community", seeing from the response, the take-away is using low-precision to make inference cheaper. This is not novel enough. In last year's ICLR, there were at least 4 papers discussing using low precision to make DNN more efficient. These ideas have also been explored in the authors' previous papers.

A: en
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Q: Cuál es la contribución del trabajo?  No es muy exhaustica la discusión de experimentos y resultados.  Cuál es la hipótesis del trabajo?  No es claro el objetivo a comparar pues existen confusiones entre medir aspectos de "eficiencia" (ej. tiempo) versus "efectividad" (manejo de ruido y resultados obtenidos al procesar imágenes).  La organización del trabajo es un poco confusa.  En muchas partes, el trabajo está más enfocado en describir "sistemas" y la "aplicación" en vez de la contribución y el modelo propiamente tal.  Contra que se compara el algoritmo propuesto??

A: es
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Q: El documento propone un modelo de visualización gráfico para arboles de decisión basado en el esquema VAM-DM que fue probado por medio de una aplicación con usuarios novatos y expertos.  El documento presenta varios problemas de forma más que de fondo.  Tiene errores de ortografía, en la puntuación y tipográficos.  En algunas partes parece ser una traducción mal hecha. Todo esto dificulta la comprensión del texto.  El significado de las siglas debe explicarse desde su primera utilización.  Faltan referencias en el lugar apropiado. Por ejemplo: desde la primera vez que se habla del esquema VAM-DM se debe poner la referencia o se utiliza la palabra varios autores sin referencias.  La encuesta debería estar disponible, ya sea en un Anexo o en algún sitio en Internet.

A:
es
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