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].

Input: Consider Input: El artículo es una revisión del estado del arte sobre el procesado 3D desde una nube de puntos. Para ser una revisión del estado del arte se presentan pocos artículos relacionados al tema. No se entrega una descripción clara del procesamiento de la nube de puntos para la reconstrucción. En las aplicaciones faltan referencias asociadas, ya que existen muchos artículos relacionados a aplicaciones de reconstrucción de superficies.  El artículo tiene además algunos problemas de formato y redacción: párrafos no ajustados a ambos lados, abreviaturas que no se entienden (PCL)

Output: es


Input: Consider Input: Observación de fondo:  No se presenta un ejemplo de implementación (un ejemplo que sea interesante) de una máquina secuencial mediante la metodolgía propuesta y la tradicional cableada con el fin de establecer comparativos y métricas de desempeño.  Observaciones de forma: realizar las siguientes correcciones:  Omitir el punto final del título en español.  En página 3, segunda columna: "... entrada y las variables de estado de la máquina a secuencial."  En página 4, primera columna: justificación a la izquierda.  En página 5, primera columna: "... cantidad de puertos de entrada y salid ..."  En página 5, primera columna: "... completo a partir de la dirección de cada de cada ...", "... máquina con hasta 15 considerando la suma de ...".  En página 5, segunda columna: "... máquina con hasta 15 considerando la suma de ...".

Output: es


Input: Consider Input: Summary: In this paper, the authors study ResNets through a theoretical formulation of a spin glass model. The conclusions are that ResNets behave as an ensemble of shallow networks at the start of training (by examining the magnitude of the weights for paths of a specific length) but this changes through training, through which the scaling parameter C (from assumption A4) increases, causing it to behave as an ensemble of deeper and deeper networks.  Clarity: This paper was somewhat difficult to follow, being heavy in notation, with perhaps some notation overloading. A summary of some of the proofs in the main text might have been helpful.  Specific Comments: - In the proof of Lemma 2, I'm not sure where the sequence beta comes from (I don't see how it follows from 11?)  - The ResNet structure used in the paper is somewhat different from normal with multiple layers being skipped? (Can the same analysis be used if only one layer is skipped? It seems like the skipping mostly affects the number of paths there are of a certain length?)  - The new experiments supporting the scale increase in practice are interesting! I'm not sure about Theorems 3, 4 necessarily proving this link theoretically however, particularly given the simplifying assumption at the start of Section 4.2?


Output: en