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].

[EX Q]: Interesante trabajo que trata de la simulación de entornos urbanos para simular accidentes y medir los efectos de intervenciones urbanas que ayuden en su prevención. El trabajo es un aporte tanto desde el punto de vista del objetivo de la misma, como de la descripción detallada que realiza sobre el proceso de integración de tecnologías que permitieron llevarla a cabo, lo cual se puede replicar para proyectos que utilicen la tecnología 3d con otros objetivos, así como de las estrategias usadas para refinar el modelo a través de globos aerostáticos. Se echa de menos, eso sí, una revisión de trabajos similares para haber establecido una comparación.
[EX A]: es

[EX Q]: Comentarios generales: • Se recomienda revisar todo el escrito ya que hay palabras de más o palabras escritas de manera equivocada por ejemplo: imcompletas, ítemes (pag 3);  quedebe (pag 4), del de (pag 5)… etc • Revisar el espaciado de las palabras • Revisar la numeración de la bibliografía ya que tiene que ser listada en el orden en que ésta aparece. • Revisar que el texto sea del mismo tamaño  (ejemplo: final primera columna página 1)  Comentarios por secciones  II SCRUM YSPEM • Referenciar la parte dedicada a SCRUM así como la figura ya que no es propia de los autores si no tomada de alguien más  III LEVANTAMIENTO DE REQUERIMIENTOS UTILIZANDO SPEM • Revisar el concepto de stakeholder o referenciar de que referencia utilizó ese concepto, por ejemplo incluyo los conceptos de stakeholder para CMMI. “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa” “Parte interesada (stakeholder) Un grupo o individuo que se ve afectado por o es de alguna manera responsable del resultado de una empresa”  IV DESARROLLO DE SOFTWARE CON SCRUM • Título de Figura 5, puede mejorarse el título de la figura por ejemplo: modelo del proceso de desarrollo de software basado en SCRUM y utilizando SPEM para su modelado • Se recomienda reforzar la sección agregando referencias para los términos  V METRICAS PARA DEFINIR LA CALIDAD DEL DESARROLLO DEL SOFTWARE • Se recomienda agregar referencias cuando describe los conceptos de métricas  VI UN CASO PRÁCTICO • Se recomienda mejorar la descripción de la Tabla I (contenido de columnas y operación u operaciones llevadas a cabo para establecer las desviaciones estándar de peso y evaluación) • Hay una viñeta sin texto debajo de la Tabla 1 • Se recomienda apoyar la sección con una gráfica o tabla en la que se muestra un resumen de la medición de la calidad, para entender la medición “just in time” de la que habla en las conclusiones
[EX A]: es

[EX Q]: The paper attempts to combine Variational Auto-Encoders with the Stick-Breaking process. The motivation is to tackle the component collapsing and have a representation with stochastic dimensionality. To demonstrate the merit of their approach, the authors test this model on MNIST and SVHN in an unsupervised and semi-supervised fashion. After reading the paper in more detail, I find that the claim that the dimensionality of the latent variable is stochastic does not seem quite correct: all latent variables are "used" (which actually enable backpropagation) but the latent variables are parametrized differently (into $\pi$) and the decoding process is altered as to give the impression of sparsity. The way all these latent variables are used does not involve any marginalization but is very similar to the common soft-gating mechanism already used in LSTM or attentional model. With respect to the Figure 5b showing the decoder input weights: component collapsing probably does not have the same effect as Gaussian prior. $\pi$ is positive therefore having a very small average value might mean that its value is close to zero most of the time, not requiring any update on the weight. For the standard Gaussian prior, component collapsing means having a very noisy input with no signal involved, which forces the decoder to shut down this channel, i.e. have small incoming weights from this collapsed variable. Adding a histogram of the latent variables in addition to that might help decide if the associated weights are relatively large because they are actually used or if it's because the inputs are zero anyway. The semi-supervised results are better than a weaker version of the model used in (Kingma et al., 2014), but as to have a fairer comparison, the results should be compared with the M1+M2 model in that paper, even if that requires also using two VAEs.
[EX A]:
en