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El artículo presenta un trabajo comparativo entre el uso de un SABD relacional clásico y un SABD temporal (la traducción al inglés temporary parece no adecuada: temporal o time oriented parece más correcto).  El ejemplo planteado en el artículo es interesante y motivador, esta adecuadamente sustentado y da pie a la comparación, como se indica "es necesario definir un escenario de pruebas donde exista una aplicación concreta que pueda ser evaluada con la implementación de los paradigmas a comparar".  Hay dos aspectos que en que el artículo no es claro, y que le restan peso:  1) La tecnología sabd temporal: pgFoundry, se indica que es una extensión a PostgreSql. Sin embargo, no se da mayor información... al buscarla parece un proyecto cerrado??? ¿cómo se trabajó con esta extensión?  2) La tabla 3 debería ser el centro del artículo, sin embargo no se describe como se realizaron muchas de las comparaciones. Quedando esto como una caja negra. ¿Qué criterios se utilizaron en las comparaciones? En las conclusiones hay algunas pistas, pero hay frases poco claras como: "Se puede encontrar una mayor flexibilidad de entrada de datos en el SGBDR, puesto que existen más tipos de fuentes para poblar las bases de datos." ¿Qué se quiere decir con esto?
es

This paper proposed to use RL and RNN to design the architecture of networks for specific tasks. The idea of the paper is quite promising and the experimental results on two datasets show that method is solid. The pros of the paper are: 1. The idea of using RNN to produce the description of the network and using RL to train the RNN is interesting and promising. 2. The generated architecture looks similar to what human designed, which shows that the human expertise and the generated network architectures are compatible.  The cons of the paper are: 1. The training time of the network is long, even with a lot of computing resources.  2. The experiments did not provide the generality of the generated architectures. It would be nice to see the performances of the generated architecture on other similar but different datasets, especially the generated sequential models.  Overall, I believe this is a nice paper. But it need more experiments to show its potential advantage over the human designed models.
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El paper corresponde a una muy buena aplicación de una plataforma para interfaz gestual de acciones con un robot. Esta bien redactado y con buen uso de las referencias

es