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].

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Observaciones de fondo:  El control de navegación de robots móviles o aéreos constituye en la actualidad una interesante veta de investigación, merito del trabajo presentado, sobre todo si el UAV tiene incorporado un brazo el cual modifica su dinámica  haciendo más complejo su control.  El trabajo  tiene por título “Control de un manipulador móvil basado en un quadrotor con un efector final tipo pinza” y en su resumen en la primera línea indica “Este trabajo describe el diseño y control de un manipulador móvil basado en un robot quadrotor y un efector final tipo pinza acoplado”, en efecto el artículo describe la estructura y diseño del UAV con un manipulador de dos grados de libertad incorporado, sin embargo los resultados presentados a nivel de simulación, solo muestran el control de navegación del mismo y no el control del efector final.  Al final del párrafo de conclusiones se indica “como trabajo futuro se implantará el controlador en el sistema de manipulador móvil diseñado”.  Se menciona que el control utilizado es uno de tipo PD (ec. 9, debe ser revisada) debe justificarse esta decisión.  Observaciones de forma:  Mejorar la legibilidad de las figuras. Revisar el texto y corregir errores gramaticales, corte de palabras al final de una línea, etc.

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Me parece un artículo interesante de ser considerado, aunque el objetivo final del mismo es algo oscuro: "medir la posición de robot en un campo de futbol". En particular, no es claro si el trabajo se orienta a un objetivo posterior más ambicioso (múltiples robots, movimiento del equipo en tiempo real, y que hacer finalmente con estos datos???).  Por lo que puede deducirse, aunque no es explícitamente dicho, se hicieron mediciones de "un" robot "ubicándolo" en diferentes posiciones del campo, pero no con este moviéndose en tiempo real. Se presentan así resultados, que podrían haberse obtenido con otra configuración más clásica del área de visión computacional (el aporte del robot y el campo de futbol, al menos hasta ahora no tienen una relevancia fundamental en el trabajo desarrollado).  Finalmente, no me parece que los resultados obtenidos sean estrictamente novedosos, pero aun así puede ser una experiencia atractiva de ser conocida.

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es


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The authors proposed to use leaky rectified linear units replacing binary units in Gaussian RBM.  A sampling method was presented to train the leaky-ReLU RBM. In the experimental section, AIS estimated likelihood on Cifar10 and SVHN were reported.   It's interesting for trying different nonlinear hidden units for RBM. However, there are some concerns for the current work.  1. The author did not explain why the proposed sampling method (Alg. 2) is correct. And the additional computation cost (the inner loop and the projection) should be discussed.  2. The results (both the resulting likelihood and the generative samples) of Gaussian RBM are much worse than what we have experienced. It seems that the Gaussian RBM were not trained properly.  3. The representation learned from a good generative model often helps the classification task when there are fewer label samples. Gaussian RBM works well for texture synthesis tasks in which mixing is an important issue. The authors are encouraged to do more experiments in these two direction.

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