instruction:
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].
question:
Summary: This paper on autoregressive generative models explores various extensions of PixelCNNs. The proposed changes are to replace the softmax function with a logistic mixture model, to use dropout for regularization, to use downsampling to increase receptive field size, and the introduction of particular skip connections. The authors find that this allows the PixelCNN to outperform a PixelRNN on CIFAR-10, the previous state-of-the-art model. The authors further explore the performance of PixelCNNs with smaller receptive field sizes.  Review: This is a useful contribution towards better tractable image models. In particular, autoregressive models can be quite slow at test time, and the more efficient architectures described here should help with that.  My main criticism regards the severe neglect of related work. Mixture models have been used a lot in autoregressive image modeling, including for multivariate conditional densities and including downsampling to increase receptive field size, albeit in a different manner: Domke (2008), Hosseini et al. (2010), Theis et al. (2012), Uria et al. (2013), Theis et al. (2015). Note that the logistic distribution is a special case of the Gaussian scale mixture (West, 1978).  The main difference seems to be the integration of the density to model integers. While this is clearly a good idea and the right way forward, the authors claim but do not support that not doing this has “proved to be a problem for earlier models based on continuous distributions”. Please elaborate, add a reference, or ideally report the performance achieved by PixelCNN++ without integration (and instead adding uniform noise to make the variables continuous).  60,000 images are not a lot in a high-dimensional space. While I can see the usefulness of regularization for specialized content – and this can serve as a good example to demonstrate the usefulness of dropout – why not use “80 million tiny images” (superset of CIFAR-10) for natural images? Semi-supervised learning should be fairly trivial here (because the model’s likelihood is tractable), so this data could even be used in the class-conditional case.  It would be interesting to know how fast the different models are at test time (i.e., when generating images).
answer:
en


question:
Este paper presenta una herramienta (SAVE) para la verificación de arquitectura de software. SAVE realiza un chequeo estático de reglas asociadas a dependencias permitidas y prohibidas entre elementos del diseño y del código, y permite entregar un reporte sobre la consistencia entre ambos niveles respecto a dichas reglas.  En general la herramienta parece bastante poderosa por dos motivos: el uso de reglas sencillas y la inclusión de sets de reglas pre-definidas para patrones de diseño de amplia utilización. Esto, a mi juicio, es la diferencia más importante con otros frameworks similares.  La redacción es, en algunos lugares, poco objetiva. En particular sugeriría evitar el uso excesivo de adjetivos para los cuales no se provee de evidencia que los soporte. Por ejemplo, en varios lugares noté el uso de "poderosa herramienta", "herramienta intuitiva" o similares (no solamente referidos a SAVE, sino a otros trabajos). En todos esos casos, no se provee en forma explícita una evidencia que soporte el uso de dichos adjetivos.  Otro detalle que requiere arreglo es el título que aparece en el archivo PDF: "Predicción de la dinámica del comportamiento...", el cual no coincide con el título del paper. Probablemente los autores utilizaron una plantilla de un paper anterior con dicho título.
answer:
es


question:
El artículo presentado, describe someramente los estudios realizados y decisiones adoptadas, que permiten dotar de una infraestructura de alta capacidad a los observatorios ESO Paranal y Cerro Armazones, ubicados en el desierto de atacama.  Se presentan las diversas etapas involucradas en el desafío por dotar de un gran ancho de banda a los mencionados observatorios ubicados en aéreas no pobladas (pleno desierto) para su conexión expedita con diversas redes académicas y la comunidad astronómica europea lo cual constituye un buen desafío desde el punto de vista tecnológico.  Sería importante destacar porqué de la necesidad de contar con grandes anchos de banda, es decir describir en mayor detalle el tipo de tráfico que lo justifica, por ejemplo monitoreo, control y operación remota, etc.  Aún no está en operación el enlace
answer:

es