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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El artículo presenta un estudio de caso sobre el desarrollo de una aplicación móvil de realidad aumentada. La aplicación tiene como objetivo brindar información multimedia sensible al contexto (ubicación) y permite realizar tours  sobre distintos puntos de interés.  Si bien el tema (Realidad Aumentada) es muy interesante desde el punto de vista de la investigación, los objetivos del estudio de caso deben ser presentados explícitamente. El objetivo del prototipo puede ser la experimentación con tecnologías de desarrollo disponible para RA, el desarrollo de un software funcional para ser puesto en producción o ambos.  En la sección central del artículo (Solución Propuesta) hay múltiples secciones donde se mezclan conceptos: selección de herramientas, diseño de la arquitectura de la aplicación, lista de funcionalidades (que debe ser revisara para ser una extensión de los requerimientos de la sección III). Sugiero separar y seleccionar solo uno de estos aspectos para tratar en mayor profundidad. Por ejemplo, la selección y justificación de herramientas está dispersa en varios puntos del artículo.  Existe la oportunidad de explicar las lecciones aprendidas del desarrollo de una aplicación de RA con mayor detalle. La lista de beneficios y la discusión de resultados solo trata de aspectos generales.  Sugiero incluir más referencias a la literatura sobre RA: definiciones, investigación reciente, casos de desarrollos similares.

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es


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This paper essentially presents a new inductive bias in the architecture of (convolutional) neural networks (CNN). The mathematical motivations/derivations of the proposed architecture are detailed and rigorous. The proposed architecture promises to produce equivariant representations with steerable features using fewer parameters than traditional CNNs, which is particularly useful in small data regimes. Interesting and novel connections are presented between steerable filters and so called “steerable fibers”. The architecture is strongly inspired by the author’s previous work, as well as that of “capsules” (Hinton, 2011). The proposed architecture is compared on CIFAR10 against state-of-the-art inspired architectures (ResNets), and is shown to be superior particularly in the small data regime. The lack of empirical comparison on large scale dataset, such as ImageNet or COCO makes this largely a theoretical contribution. I would have also liked to see more empirical evaluation of the equivariance properties. It is not intuitively clear exactly why this architecture performs better on CIFAR10 as it is not clear that capturing equivariances helps to classify different instances of object categories. Wouldn’t action-recognition in videos, for example, not be a better illustrative dataset?

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en


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El trabajo consiste en un artículo tipo survey o estudio de la temática sobre redes y vehículos sub-acuáticos, revisión bibliográfica y de tecnología relacionadas muy interesante y completa a mi juicio. Sugiero que pudiera entregar una contribución tomando como base de este estudio, por ejemplo proporcionando una taxonomía de las características de las tecnologías requeridas para este tipo de par problemas-soluciones, y agregando una propuesta mediante una metodología de implementación y prueba. Lo anterior lo señala como entrega en trabajo futuro, quizás al menos debió entregar una tabla comparativa de las tecnologías asociadas y descritas.

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es