niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
El artículo presenta un plan de investigación que propone combinar los constructos teóricos de competencias para la gestión de tecnología (con el modelo BTM) y la precepción de éxito profesional (con un modelo propuesto que combina varios factores de diversas fuentes).  La capacidad de gestión de TI es un elemento clave para los profesionales del área y no solo sus competencias tecnológicas. Parece relevante estudiar como impactan estas competencias en el éxito profesional, o, al menos, en la precepción subjetiva de dicho éxito.  El estudio contiene referencias a fuentes relevantes, aunque se sugiere reducir el número y priorizar para el caso de los artículos en revistas o congresos.  Si bien el tema es relevantes existen algunos riesgos en la definición de los constructos que no son analizados. ¿Cuáles son los límites entre la percepción de éxito profesional y personal? ¿Se puede hacer un estudio de la percepción del éxito profesional solo considerando el modelo BTM y dejando fuera las competencias tecnológicas? ¿El estudio aplica a todos los profesionales de TI o solo a los que gestionan proyectos tecnológicos como CIOs?  La principal debilidad de la investigación es que se identifica como un método experimental, cuando en realidad la encuesta no tiene el grado de control sobre el objeto de estudio para clasificarse de esta manera. También se habla de estudio de causalidad, pero la encuesta solo permitiría un estudio de co-relación.  Sobre la encuesta se explica cuáles son los factores evaluados y la escala Lickert. Sin embargo, faltan ejemplos de preguntas concretas y explicar como van a ser respondidas por los sujetos. Por ejemplo: ¿Es viable que una persona evalúe su compromiso o liderazgo? Aunque se esté evaluando la relación en términos generales y no propios, convendría realizar primero una validación del modelo y luego de la propia encuesta con un grupo de expertos o gestores de profesionales de TI.
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The paper proposes an approach to sequence transduction for the case when a monotonic alignment between the input and the output is plausible. It is assumed that the alignment can be provided as a part of training data, with Chinese Restaurant process being used in the actual experiments.   The idea makes sense, although its applicability is limited to the domains where a monotonic alignment is available. But as discussed during the pre-review period, there has been a lot of strongly overlapping related work, such as probabilistic models with hard-alignment (Sequence Transduction With Recurrent Neural Network, Graves et al, 2012) and also attempts to use external alignments in end-to-end models (A Neural Transducer, Jaitly et al, 2015). That said, I do not think the approach is sufficiently novel.   I also have a concern regarding the evaluation. I do not think it is fair to compare the proposed model that depends on external alignment with the vanilla soft-attention model that learns alignments from scratch. In a control experiment soft-attention could be trained to match the external alignment. Such a pretraining could reduce overfitting on the small dataset, the one on which the proposed approach brings the most improvement. On a larger dataset, especially SIGMORPHON, the improvements are not very big and are only obtained for a certain class of languages.  To sum up, two main issues are (a) lack of novelty (b) the comparison of a model trained with external alignment and one without it.
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Generales: - Recomiendo un cambio en el título del artículo para que realmente refleje el contenido del mismo, ya que el título es "Costo Total de Propiedad para Servicios TI en la Industria Minera de la Segunda Región de Chile." sin embargo, lo que haces es recopilar el estado del arte de costos, metodologías, tipos de catálogos de servicios y el alcance se queda en la definición de la metodología que se va a utilizar para formalizar  el TCO para servicios...entendiéndose que están estableciendo las bases para algo que está en desarrollo, no que ya estés mostrando el TCO desarrollado.  - ser coherente con el uso de referencias a lo largo de todos el artículo Resumen:  - Costo Total de Propiedad (TCO)-->(TCO, por sus siglas en inglés) - el artículo dará cuenta --> a que te refieres con se dará cuenta  Abtract: Revisar detalladamente la gramática y lo que se quiere expresar.  - which allows to identify, monitor and compare -->  allows identifying, monitoring and comparing - .. would be an important addition --> it would be an important addition - where categorical thematic analysis for the interviews that we will realize the cost management process will be performed will be performed; --> what???????? - will realize importance and relevance --> will realize the importance and the relevance -ending with the methodology --> Finally, we present the methodology...  Introducción: - Define las siglas AMSA  Análisis Teórico Gestión financiera - Figura 1 no se entiende, está muy pequeña hay que hacerla más grande y mejorar la calidad de la misma  Costos TI -gatos? -Categorización de costos --> hay que incluir las referencias de las fuentes de donde extrajo la información. - revisar falta de palabras como: d, cotos,...  Costo Total de Propiedad -Tabla aparece sin título y fuera de lugar, esto es debe de aparecer después del texto que hace referencia a ella, además no estas manejando porcentajes en la tabla como lo mencionas "dentro de los cuales se puede observar que el mayot porentaje de costo" -revisar falta de palabras como:...con esta herramienta tener, mayaria  Metodologías TCO -revisar falta de palabras como: buna las ilustraciones 5 y 10 no aparecen, además si estan manejando el término "figura" estandariza en todos lados este término. - mejorar figura 2 (agrandar y mejorar calidad) y revisar la concordancia con el párrafo al que hace referencia a ella  Referencias: La referencia [8] no se encuentra
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Taking into account the loss in the binarization step through a proximal Newton algorithm is a nice idea. This is at least one approach to bringing in the missing loss in the binarization step, which has recently gone from a two step process of train and binarize to a single step simultaneous train/compress. Performance on a few small tasks show the benefit. It would be nice to see some results on substantial networks and tasks which really need compression on embedded systems (a point made in the introduction). Is it necessary to discuss exploding/vanishing gradients when the RNN experiments are carried out by an LSTM, and handled by the cell error carousel? We see the desire to tie into proposition 2, but not clear that the degradation we see in the binary connect is related. Adam is used in the LSTM optimization, was gradient clipping really needed, or is the degradation of binary connect simply related to capacity? For proposition 3.1, theorem 3.1 and proposition 3.2 put the pointers to proofs in appendix.
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-          De valor dada la relevancia de la temática en la actualidad.  -          Entrega antecedentes empíricos respecto de la intensidad de la relación de las variables en estudio.  -          Define claramente una vía para futuras investigaciones.
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The present submission discusses a "causal regularizer", which promotes the use of causal dependencies (X -> Y, where X is a feature of the learning problem, and Y is the target variable) in predictive models. Similarly, such causal regularizer penalizes the use of non-causal dependencies, which can arise due to reverse causation (Y -> X) or confounding (X <- Z -> Y, where Z is a hidden confounder).  + Overall, this submission tackles one of the most important problems in machine learning, which is to build causal models. The paper discusses and addresses this issue effectively when applied to a dataset in heart disease. In their experiments, the authors correctly identify some of the common causes of heart disease by virtue of their causal regularizer.  - The authors do not discuss the robustness of their approach with respect to choice of hyper-parameters (both describing the neural network architecture and the generative model that synthesizes artificial causal data). This seems like a crucial issue, in particular when dealing with medical data.  - The conclusions of the experimental evaluation should be discussed in greater length. On the one hand, Figure 4.a shows that there are no differences between L1 and causal regularization in terms of predictive performance, but it is difficult to conclude if this result is statistically significant without access to error-bars. On the other hand, Table 3 describes the qualitative differences between L1 and causal regularization. However, this table is hard to read: How were the 30 rows selected? What does the red highlighting mean? Are these red rows some true causal features that were missed? If so, this is related to precision. What about recall? Did the causal regularization pick up many non-causal features as causal?  - Regarding causal classifiers, this paper should do a much better job at reviewing previous work. For instance, the paper "Towards a Learning Theory of Cause-Effect Inference" from Lopez-Paz et al. is missing from the references. However, this prior work studies many of the aspects that are hinted as novel in this submission. In particular, the prior work of Lopez-Paz 1) introduces the concept of Mother distribution (referred as Nature hyper-prior in this submission) which explicitly factorizes the distribution over causes and mechanisms, 2) circumvented intractable likelihoods by synthesizing and training on causal data, 3) tackled the confounding case (compare Figure 1 of this submission and Appendix C of Lopez-Paz), and 4) dealt with discrete data seamlessly (such as the ChaLearn data from Section 5.3 in Lopez-Paz).  On a positive note, this is a well-written paper that addresses the important, under-appreciated problem of incorporating causal reasoning into machine learning. On a negative note, the novelty of the technical contributions is modest and the qualitative evaluation of the results could be greatly extended. In short, I am leaning slightly towards acceptance.
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- El artículo aborda un problema contingente y muy relevante, e incluye tanto un diagnóstico nacional de uso de buenas prácticas como una solución (buenas prácticas concretas). - El lenguaje es adecuado.  - El artículo se siente como la concatenación de tres artículos diferentes: (1) resultados de una encuesta, (2) buenas prácticas de seguridad, (3) incorporación de buenas prácticas. - El orden de las secciones sería mejor si refleja este orden (la versión revisada es #2, #1, #3). - El artículo no tiene validación de ningún tipo, ni siquiera por evaluación de expertos.
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Building on earlier work on a model called NICE, this paper presents an approach to constructing deep feed-forward generative models. The model is evaluated on several datasets. While it does not achieve state-of-the-art performance, it advances an interesting class of models. The paper is mostly well written and clear.  Given that inference and generation are both efficient and exact, and given that this represents a main advantage over other models, it would be great if the authors could provide some motivating example applications where this is needed/would be useful.  The authors claim that “unlike both variational autoencoders and GANs, our technique is able to learn a semantically meaningful latent space which is as high dimensional as the input space.” Where is the evidence for this claim? I didn’t see any analysis of the semantic meaningfulness of the latent space learned by real NVP. Stronger evidence that the learned representations are actually useful for downstream tasks would be nice.  I still think the author’s intuitions around the “fixed reconstruction cost of L2” are very vague. The factorial Gaussian assumption itself does not limit the generative model, it merely smoothes an otherwise arbitrary distribution, and to a degree which can be arbitrarily small, p(x) = \int p(z) N(x | f(z), \sigma^2) dz. How a lose lower bound plays into this is not clear from the paper.
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Hoy en día los artículos de "revisión" son de mucha utilidad, y la forma de concebirlo es toda una discusión. Por tal motivo, es relevante saber la metodología de búsqueda y recuperación de la información (por años, temas, revistas, journal, etc) para con ello, conseguir una buena redacción técnica que le permita hacer llegar a los lectores los conocimientos que se quieren transmitir.
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El artículo propone en forma general una arquitectura basada en la  plataforma Windows Azure para desarrollar aplicaciones para Cloud Computing, el cual es un paradigma muy actual en las tecnologías de la computación.  Se apreciaría algunos indicadores o comparaciones de porqué usar Windows Azure y no otras plataformas para aplicaciones en Cloud Computing.  El uso de Windows Azure para el desarrollo de una aplicación para Cloud Computing no me parece muy original y la arquitectura planteada se basa en MVC, el cual es ampliamente usado en el área de desarrollo de aplicaciones.  El artículo describe en forma muy general los conceptos de Cloud Computing, MVC, Web Services y REST.  El tema de Cloud Computing es un paradigma actual de la computación, y desde ese punto de vista, el artículo es relevante.  Se apreciaría definir los acrónimos al menos una vez, definir si se hablará de "la cloud" o "el cloud", referencias en la sección de "Arquitectura Propuesta" y algunas figuras que mostraran la arquitectura propuesta.
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Muchos son los estudios sobre el efecto de las redes sociales, las oportunidades que pueden generar y de influencia en el comportamiento del consumidor. Quizás la más grande contribución de las redes sociales sean recriar la realidad en un Universo que puede ser mejor observable. Sin embargo mucho antes de las redes sociales, de la Internet y de los últimos avances tecnológicos, el comportamiento del consumidor ya era observado e investigado por diferentes áreas del conocimiento. Así, estudiar el marketing boca a boca, uno de los registros más antiguos y fiables aplicados a las redes sociales es de gran importancia. Entender las redes sociales y su múltiple variedad es posibilitar ampliar los estudios a través de otras dimensiones. El uso de las correlaciones y el modelo adoptado abre la posibilidad de su uso en otras realidades, otros países. Por estos motivos me parece conveniente recomendar el artículo según el criterio de "fuertemente aceptado" al cumplir con el rigor metodológico, ampliar las cuestiones, probar un modelo y despertar interés para otros investigadores.
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All reviewers viewed the paper favourably, although there were some common criticisms. In particular, the demonstration would be more convincing on a more difficult task, and this seems like an intermediate step on the way to an end-to-end solution. There were also questions of being able to reproduce the results. I would strongly recommend that the authors take this suggestions into account.
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El manuscrito involucra el uso de GPU, tecnología que desde hace un par de años cada vez tiene más que decir en el área de HPC. El documento tiene estructura relativamente buena, se realizan comparaciones y hay algunos gráficos interesantes.  El documento tiene algunas falencias que lo hacen confuso, por ejemplo, la pagina 7 es un completo desorden, la Figura 7 no está bien explicada, las tablas se tratan como figuras, hay diferencia entre lo que representa una imagen y un gráfico, por lo cual deben ser tratadas de forma independientes. Hay un texto que explica la Figura 6, que por cierto es una tabla, ese texto no es parte del cuerpo del paper, o si?, es muy difícil leer esa página. Yo no soy experto en el algoritmo SIFT, por lo cual al leer el paper no me queda claro si usaron el código SiftGPU creado por Changchang Wu o lo tomaron como base y le aplicaron unas modificaciones.  Por otro lado, hubiera sido interesante saber por qué la implementación en CUDA, la implementación en multicore y la serial podrían arrojar resultados diferentes, si al fin y al cabo los tres enfoques son el algoritmo SIFT. Hace más de 12 años que programo aplicaciones paralelas y para un mismo algoritmo nunca que observado resultados diferentes, si al fin y al cabo el algoritmo es el mismo, ahora, cuando se introducen variantes al algoritmo original con el fin de forzar el paralelismo, se tienen resultados diferentes, pero ya deja de ser el algoritmo original.  Leyendo otros papers sobre el tema, no encuentro tanta originalidad, el documento tampoco ayuda mucho para sacar conclusiones.  El paper tiene datos de corridas y compara distintos enfoques, pero me queda la gran duda del por qué un mismo algoritmo con un enfoque secuencial y otro paralelo con GPU puedan arrojar resultados distintos.  GPU es un asunto que tiene sus gracias, sobre todo por el ahorro en dinero que implica su uso en el largo plazo, por lo podría ser bueno divulgar este trabajo para divulgar esta tecnología.  El documento esta desordenado, falta diferenciar lo que es una figura, de un gráfico y de una tabla, además la pagina 7 es muy difícil de leer y la explicación de las tablas de datos se confunde con el cuerpo del paper.
Output: es
Los autores hacen un análisis comparativo   entre diversas tecnologias para automación industrial. El análisis me pareció razonablemente profundo y amplio, pero lo califique como "weak accept" por no tener contribuciones científicas fuertes.  El texto necesita ser revisado, hay frases largas (por ejemplo la segunda del segundo parágrafo de la introducción tiene 11 líneas) y puntuaciones faltando o colocadas incorrectamente. La primera frase del segundo parágrafo de la introducción.  Incluir también el significado de las siglas PLC y PC.
Output: es
Resulta interesante el desarrollo de un web framework para la gestión de cámaras IP. Un tema que es, para mí, novedoso y que puede ser extendido en su utilidad.  Hay problemas de redacción y presentación (por ejemplo, "cuenta con una cámara IP las cuales pueden ..."). Además, queda poco claro si se han desarrollado aplicaciones sobre el framework y si estas tienen un funcionamiento adecuado.
Output: es
El artículo presenta un estudio sobre las tecnologías que pueden influenciar o afectar la seguridad del Software, abarcando los tópicos generalmente tratados en literatura asociada a seguridad informática. El enfoque que se presenta en el artículo, en lo que respecta a seguridad del software es correcto.  El artículo comienza con referencias a varios tópicos y aspectos primordiales de seguridad, sin embargo no se logra asociar claramente la relación entre los conceptos que fundamentan el estudio con el análisis posteriormente realizado referente a la influencia que tiene la tecnología en la Seguridad.  Adicionalmente, hay aspectos que debieran profundizarse (e.g., en la Figura 4 se muestra una distribución a nivel de uso de sistemas operativos, sin embargo, no se dan mayores detalles o implicaciones que podría tener dicha distribución en lo que respecta a Seguridad).  Las conclusiones no dan un real aporte de parte del autor referente al análisis que se pueda concluir después del estudio realizado.  Las referencias bibliográficas en su mayoría corresponden a textos de seguridad informática, pero se recomienda respaldar la revisión bibliográfica con mayor cantidad artículos científicos actuales.
Output: es
Contributions The paper presents an adaptation of batch normalization for RNNs in the case of LSTMs, along the horizontal depth. Contrary to previous work from (Laurent 2015; Amodei 2016), the work demonstrates that batch-normalizing the hidden states of RNNs can improve optimization, and argues with quantitative experiments that the key factor to making this work is proper initialization of parameters, in particular gamma. Experiments show some gain in performance over vanilla LSTMs on Sequential MNIST, PTB, Text8 and CNN Question-Answering.  Novelty+Significance Batch normalization has been key for training deeper and deeper networks (e.g. ResNets) and it seems natural that we would want to extend it to RNNs.  The paper shows that it is possible to do so with proper initialization of parameters, contrary to previous work from (Laurent 2015; Amodei 2016). Novelty comes from where to batch norm (i.e. not in the cell update) and in the per-time step statistics.   Adding batch normalization to LSTMs incurs additional computational cost and bookkeeping; for training speed comparisons (e.g. Figure 2) the paper only compares LSTM and BN-LSTM by iteration count; given the additional complexity of the BN-LSTM I would have also liked to see a wall-clock comparison.  As RNNs are used across many tasks, this work is of interest to many.  However, the results gains are generally minor and require several tricks to work in practice. Also, this work doesn’t address a question about batch normalization that it seems natural that it helps with faster training, but why would it also improve generalization?   Clarity The paper is overall very clear and well-motivated. The model is well described and easy to understand, and the plots illustrate the points clearly.  Summary Interesting though relatively incremental adaptation, but shows batch normalization to work for RNNs where previous works have not succeeded. Comprehensive set of experiments though it is questionable if the empirical gains are significant enough to justify the increased model complexity as well as computational overhead.  Pros - Shows batch normalization to work for RNNs where previous works have not succeeded - Good empirical analysis of hyper-parameter choices and of the activations - Experiments on multiple tasks - Clarity  Cons - Relatively incremental - Several ‘hacks’ for the method (per-time step statistics, adding noise for exploding variance, sequence-wise normalization) - No mention of computational overhead - Only character or pixel-level tasks, what about word-level?
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El artículo tiene dos contribuciones principales: una discusión sobre la utilidad de los controles SCADA sobre dispositivos móviles, una descripción de algunas de las aplicaciones concreta que implementan esta función en celulares o tablets.  Hay varios errores de escritura a lo largo del artículo. Por ejemplo se utilizan separadores al final de frase _, pero no en forma consistente. La primera y última oración del abstract parecen mal redactadas. En los párrafos finales de la introducción las listas no son claramente explicadas.  Si bien es relevante para la conferencia hacer una revisión de aplicaciones SCADA para móviles, no se define un mecanismo de búsqueda, ni un criterio para compararlas. ¿Cuáles son sus diferencias? ¿Cuál es adecuada en cada caso?  Se sugiere incluir una tabla comparativa de sus prestaciones, y más importante, definir criterios de comparación para poder aportar nuevos datos al lector. Las conclusiones retoman la introducción pero no responden qué aplicaciones convendría usar para el contexto de industria minera.
Output: es
This paper presents a software tool that is useful in the context of software engineering. The authors do a good job describing the technical details of the tool. However, there is little information about the novel aspects of the proposed tool, How the proposal compares to other existing tools (if any)?
Output: en
The authors extend GANs by an inference path from the data space to the latent space and a discriminator that operates on the joint latend/data space. They show that the theoretical properties of GANs still hold for BiGAN and evaluate the features learned unsupervised in the inference path with respect to performance on supervised tasks after retraining deeper layers.  I see one structural issue with this paper: Given that, as stated in the abstract, the main purpose of the paper is to learn unsupervised features (and not to improve GANs), the paper might spent too much space on detailing the relationship to GANs and all the theoretical properties. It is not clear whether they actually would help with the goal of learning good features. While reading the paper, I actually totally forgot about the unsupervised features until they reappeared on page 6. I think it would be helpful if the text of the paper would be more aligned with this main story.  Still, the BiGAN framework is an elegant and compelling extension to GANs. However, it is not obvious how much the theoretical properties help us as the model is clearly not fully converged. To me, especially Figure 4 seems to suggest that G(E(x)) might be doing not much more than some kind of nearest neighbour retrival (and indeed one criticism for GANs has always been that they might just memorize some samples). By the way, it would be very interesting to know how well the discriminator actually performs after training.  Coming back to the goal of learning powerful features: The method does not reach state-of-the-art performance on most evaluated tasks (Table 2 and 3) but performs competitive and it would be interesting to see how much this improves if the BiGAN training (and the convolutional architecture used) would be improved.  The paper is very well written and provides most necessary details, although some more details on the training (learning rates, initialization) would be helpful for reproducing the results.  Overall I think the paper provides a very interesting framework for further research, even though the results presented here are not too impressive both with respect to the feature evaluation (and the GAN learning).  Minor: It might be helpful to highlight the best performance numbers in Tables 2 and 3.
Output: en
Se propone un modelo CityCA, basado en autómata celulares para distribución.  El paper está bien escrito y bien distribuido, tal vez ordenar un poco el abstracta se entendería mejor.
Output: es
El trabajo, según los revisores, no presenta una contribución científica directa en el área de robótica o sistemas difusos, sin embargo es una aplicación muy interesante a ser presentada en el Workshop de Robótica de INFONOR 2013. Es por ello que se recomienda aceptar el artículo para su presentación.
Output: es
Tema bien tratado técnicamente y en forma clara.  El tema solo muestra un manejo técnico sobre una herramienta, y no aporta algo novedoso. Se recomienda hacer una comparación en complejidad sobe las SQL con datos primitivos versus a datos XML, y abarcar otros aspectos como por ejemplo la mejora, etc.
Output: es
As you noted for Figure 5 Left, sometimes it seems sufficient to tune learning rates. I see your argument for Figure 6 Right,  but  1) not for all good learning rates make Adam fail, I guess you selected the one where it did (note that Adam was several times faster than Eve in the beginning) 2) I don't buy "Eve always converges" because you show it only for 0.1 and since Eve is not Adam, 0.1 of Adam is not 0.1 of Eve because of d_t.   To my understanding, you define d_t over time with 3 hyperparameters. Similarly, one can define d_t directly. The behaviour of d_t that you show is not extraordinary and can be parameterized. If Eve is better than Adam, then looking at d_t we can directly see whether we underestimated or overestimated learning rates. You could argue that Eve does it automatically but you do tune learning rates for each problem individually anyway.
Output: en
Este es un trabajo que muestra la experiencia de incorporación de un robot para realizar soldaduras en una empresa de Antofagasta.  La incorporación de tecnología es importante en la Empresa y me parece importante que las empresas confíen en las Universidades para hacerlo. Es un tema importante de revisar en las jornadas.  Revisar aspectos de formato (redacción en tercera persona, ortografía, algunas imágenes no son claras, contiene 7 páginas y sólo eran consideradas 6 o 10) No queda clara si la Empresa utiliza robot y soldadores o sólo robots. No hay una evaluación de los beneficios en cuanto a dinero percibidos por la utilización del robot.
Output: es
Abstract  •This paper presents a study of the security of software products, life cycle, risks and costs associated --> This paper presents a study of the security of software products, the life cycle, the risks and the associated costs  •This article is part of a research postgraduate --> This article is a part of a postgraduate research  •in turn to the people --> an at the same time its affects the people….  •The fundamental purpose of this article rests on whether --> The fundamental purpose of this paper rests on determining whether  •Left open the possibility of an empirical study --> Left open the possibility of  performing an empirical study  Introducción  •“Los errores en un software pueden provocar daños irreversibles como la pérdida de vidas humanas” --> si bien esto es cierto depende del tipo de software y el entorno en el cual esté funcionando, por lo que recomiendo especificar en qué entornos y/o situaciones el software puede causar la pérdida de vidas humanas  Desarrollo de Software Seguro  •Mejorar la calidad de la Figura 1  •Recomiendo modificar la Figura 2, ya que su único objetivo es mostrar el  ciclo de vida, por lo que es suficiente incluir las fases, ya las actividades de cada fase de describen en la Tabla 1  Riesgos y costos asociados a la ausencia de seguridad  •[29]--> la referencia se lista por orden de aparición en este caso le corresponde el número 10  •Definir: Cm, Cs y Cn  Análisis de la tecnología y su influencia en la seguridad  •Revisar la Figura 3: (1) ¿será que están intercambiadas los títulos de las columnas de los años?; (2) recomiendo dar una explicación a los elementos de la tabla; (3) a que te refieres con change y los símbolos de la columna  •Recomiendo agregar en la sección de sistemas operativos y tecnología de autenticación algo sobre las vulnerabilidades encontradas en esta tecnología. Seguridad y tecnología  •Revisar la tabla 3: (1) título de columna: posibilidad de incorporación --> posibilidad de incorporación al ciclo de seguridad  •En la tabla 2 mencionas tecnología, momento de decisión y etapa de uso, que luego no concuerda con lo la Tabla 3 o al menos eso entiendo, por lo que recomiendo hacer una descripción justificando los valores que asignaste en la tabla, para resaltar la aportación  Referencia  •No date = (nd)  •Revisar referencia 16 -->”la Casa”?  •Referencia 20 y 22 está repetida
Output: es
The starting point of this work is the understanding that by having decorrelated neurons (e.g. neurons that only fire on background, or only on foreground regions) one provides independent pieces of information to the subsequent decisions. As such one gives "complementary viewpoints" of the input to the subsequent layers, which can be thought of as performing ensembling/expert combination within the model, rather than using an ensemble of networks.   For this, the authors propose a sensible method to decorrelate the activations of intermediate neurons, with the aim of delivering complementary inputs to the final classification layers: they split intermediate neurons to a "foreground" and a "background" subset, and append side-losses that force them to be zero on background and foreground pixels respectively.   They demonstrate that this can improve classification on a mid-scale classification example (a fraction of imagenet, and a ResNet with 18, rather than 150 layers), when compared to a "vanilla" baseline that does not use these losses.  I enjoyed reading the paper because the idea is simple, smart, and seems to be effective.  But there are a few concerns; -firstly, the way of doing this seems very particular to vision. In vision one knows that masking the features (during both training and testing) helps, e.g.
Output: en
- Strengths: *- Task *- Simple model, yet the best results on SQuAD (single model0 *- Evaluation and comparison  - Weaknesses: *- Analysis of errors/results (See detailed comments below)  - General Discussion: In this paper the authors present a method for directly querying Wikipedia to answer open domain questions. The system consist of two components - a module to query/fetch wikipedia articles and a module to answer the question given the fetched set of wikipedia articles.   The document retrieval system is a traditional IR system relying on term frequency models and ngram counts.  The answering system uses a feature representation for paragraphs that consists of word embeddings, indicator features to determine whether a paragraph word occurs in a question, token-level features including POS, NER etc and a soft feature for capturing similarity between question and paragraph tokens in embedding space. A combined feature representation is used as an input to a bi-direction LSTM RNN for encoding. For questions an RNN that works on the word embeddings is used.  These are then used to train an overall classifier independently for start and end spans of sentences within a paragraph to answer questions.  The system has been trained using different Open Domain QA datasets such as SQuAD and WebQuestions by modifying the training data to include articles fetched by the IR engine instead of just the actual correct document/passage.  Overall, an easy to follow interesting paper but I had a few questions: 1) The IR system has a Accuracy@5 of over 75 %, and individually the document reader performs well and can beat the best single models on SquAD. What explains the significant drop in Table 6. The authors mention that instead of the fetched results, if they test using the best paragraph the accuracy reaches just 0.49 (from 0.26) but that is still significantly below the 0.78-79 in the SQuAD task.  So, presumably the error is this large because the neural network for matching isnt doing as good a job in learning the answers when using the modified training set (which includes fetched articles) instead of the case when training and testing is done for the document understanding task. Some analysis of whats going on here should be provided. What was the training accuracy in the both cases? What can be done to improve it? To be fair, the authors to allude to this in the conclusion but I think it still needs to be part of the paper to provide some meaningful insights.  2) I understand the authors were interested in treating this as a pure machine comprehension task and therefore did not want to rely on external sources such as Freebase which could have helped with entity typing        but that would have been interesting to use. Tying back to my first question -- if the error is due to highly relevant topical sentences as the authors mention, could entity typing have helped?  The authors should also refer to QuASE (Sun et. al 2015 at WWW2015) and similar systems in their related work. QuASE is also an Open domain QA system that answers using fetched passages - but it relies on the web instead of just Wikipedia.
Output: en
El artículo aborda un tema de interés como lo es el manejo de grandes datos y su estructura en base a metadatos para su procesamiento en la era de la web semántica.  El artículo presenta serias deficiencias léxicas e incluso semánticas. La traducción del título y el abstract en inglés presentan errores graves. En el aspecto semántico, en la introducción mencionan como problema que las bases de datos relacionales no tengan problemas de adaptación. Como error léxico, escriben A un, en lugar de Aún. En forma errónea se utiliza el término Apropósito, en lugar de A propósito. Las conclusiones no permiten centrar una propuesta. Hay buena utilización de las referencias bibliográficas.
Output: es
- Strengths:  This is the first neural network-based approach to argumentation mining. The proposed method used a Pointer Network (PN) model with multi-task learning and outperformed previous methods in the experiments on two datasets.  - Weaknesses:  This is basically an application of PN to argumentation mining. Although the combination of PN and multi-task learning for this task is novel, its novelty is not enough for ACL long publication. The lack of qualitative analysis and error analysis is also a major concern.  - General Discussion:  Besides the weaknesses mentioned above, the use of PN is not well-motivated. Although three characteristics of PN were described in l.138-143, these are not a strong motivation against the use of bi-directional LSTMs and the attention mechanism. The authors should describe what problems are solved by PN and discuss in the experiments how much these problems are solved.  Figures 2 and 3 are difficult to understand. What are the self link to D1 and the links from D2 to E1 and D3/D4 to E2? These are just the outputs from the decoder and not links. The decoder LSTM does not have an input from e_j in these figures, but it does in Equation (3). Also, in Figure 3, the abbreviation "FC" is not defined.  Equation (8) is strange. To calculate the probability of each component type, the probability of E_i is calculated.  In the experiments, I did not understand why only "PN", which is not a joint model, was performed for the microtext corpus.  It is not clear whether the BLSTM model is trained with the joint-task objective.  There are some studies on discourse parsing using the attention mechanism. The authors should describe the differences from these studies.  Minor issues:  l.128: should related -> should be related  l.215: (2015) is floating  l.706: it able -> it is able  I raised my recommendation score after reading the convincing author responses. I strongly recommend that the authors should discuss improved examples by PN as well as the details of feature ablation.
Output: en
- Propuesta innovadora de aplicación de una metodología de ingeniería industrial, al campo de ingeniería de requisitos.  - No presenta unificación de términos a lo largo del documento, relacionado con la fase de ingeniería de requisitos: ‘educción’, ‘elicitación'... Debe utilizarse siempre el mismo término. - No se evidencia cómo se cuantifica las ‘mejoras’ graduales del proceso de educción, y la ‘mejoría’ en la calidad de la documentación.. cómo miden esa mejora?? - Hay errores de redacción y ortográficos, particularmente en el uso del acento (tildes) y de signos de puntuación (uso de la coma y punto y coma).  El artículo propone la utilización de una filosofía de trabajo de otra área de ingeniería, para mejorar los niveles de calidad de los documentos de requisitos generados en un proceso de educción de requisitos.  Considero que desde el punto de vista técnico sería importante que sustentaran el análisis de resultados que plantean en una medición o comparación cuantificada, que permita por medio de un método más formal que el descriptivo generar las conclusiones de 'mejora' en la calidad de los productos asociados al proceso de ingeniería de requisitos.  No se evidencia cómo llegan a las conclusiones generadas, en qué se basan para decir que es mejor o no, en que tiene menos errores o no ??  Es una propuesta interesante que puede ser aplicado en casos reales de procesos de ingeniería de requisitos. Actualmente aporta a disminuir la crisis asociada a esta fase de desarrollo de productos software.  La organización del documento se puede mejorar considerablemente. Considero que dedican gran parte del artículo a expresar el marco conceptual asociado, y menos a la aplicación de la técnica en el caso de estudio y al análisis de resultados, apartados en los que se puede sustentar más la propuesta presentada. Así mismo, hay errores ortográficos y de redacción que, si se evitan, pueden darle mayor valor a la presentación del artículo.
Output: es
El artículo propone y evalúa una aplicación desarrollada para representar de mejor forma los resultados de algoritmos de reglas de asociación. En general el artículo me parece bien escrito y estructurado. Tal vez, para mejorar, la estructura del documento agregaría una sección especial dedicada a la metodología y describiría ésta más detalladamente. Los autores evalúan cualitativamente el rendimiento de la interfaz en términos de la facilidad de interpretación de la información que entrega. Para ello exponen la información a un grupo de usuarios. El método de evaluación por usuarios es uno conocido y validado. No obstante, el artículo explica muy superficialmente el proceso de validación de usuarios usado. Por otra parte, los resultados de la evaluación presentados son sólo descriptivos. Podría haberse usado técnicas estadísticas de medición de consensos de intérpretes como el índice de Kappa u otros para analizar la calidad de la coincidencia entre los evaluadores. En síntesis, me parece un buen artículo con una idea bien elaborada pero que metodológicamente debería ser mejorado.
Output: es
El trabajo es DEMASIADO preliminar: no existen experimentos y por tanto sin resultados ni análisis.  El trabajo solo se enfoca en realizar una discusión de métodos de optimización para el problema en cuestión. Posteriormente, solo define formalismos conocidos y genéricos para el problema.   El paper es MUY débil, requiere aún MUCHO trabajo para ser un manuscrito con alguna relevancia!
Output: es
Authors propose a competitive learning architecture that learn different RNN predictors independently, akin to a committee of experts which are chosen with a hard switch at run-time. This work is applied to the task of predictive different driving behaviors from human drivers, and combines behaviors at test time, often switching behaviors within seconds. Prediction loss is lower than the similar but non-competitive architecture used as a baseline. It is not very clear how to interpret the results, what is the real impact of the model. If behaviors switch very often, can this really be seen as choosing the best driving mode for a given situation? Maybe the motivation needs to be rephrased a little to be more convincing? The competitive approach presented is interesting but not really novel, thus the impact of this paper for a conference such as ICLR may be limited.
Output: en
El trabajo compara cuatro arquitecturas de navegación autónoma para robots móviles, las arquitecturas reactivo puro, redes neuronales, lógica difusa y una arquitectura hibrida neuro-difusa.  EL trabajo está bien planteado, el trabajo experimental parece replicable y los resultados presentados suenan coherenten.  El principal aspecto a mejorar sería el análisi/discusion de los resultados, el cual se puede desarrollar más.
Output: es
Nice idea but not complete, model size is not reduced by the large factors found in one of your references (Song 2016), where they go to 5 bits, but this is ontop of pruning which gives overall 49X reduction in model size of VGG (without loss of accuracy). You may achieve similar reductions with inclusion of pruning (or better since you go to 4 bits with no loss) but we should see this in the paper, so at the moment it is difficult to compare
Output: en
The authors propose a method to investigate the predictiveness of intermediate layer activations. To do so, they propose training linear classifiers and evaluate the error on the test set.  The paper is well motivated and aims to shed some light onto the progress of model training and hopes to provide insights into deep learning architecture design.  The two main reasons for why the authors decided to use linear probes seem to be: - convexity - The last layer in the network is (usually) linear  In the second to last paragraph of page 4 the authors point out that it could happen that the intermediate features are useless for a linear classifier. This is correct and what I consider the main flaw of the paper. I am missing any motivation as to the usefulness of the suggested analysis to architecture design. In fact, the example with the skip connection (Figure 8) seems to suggest that skip connections shouldn't be used. Doesn't that contradict the recent successes of ResNet?  While the results are interesting, they aren't particularly surprising and I am failing to see direct applicability to understanding deep models as the authors suggest.
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This paper provides a number of performance enhancements inspired by domain knowledge. Taken together, these produce a compelling system that has shown itself to be the best-in-class as per the related competition.  Experts agree that the authors do a good job at justifying the majority of the design decisions.    pros:  - insights into the SOTA Doom player    cons:  - lack of pure technical novelty: the various elements have existed previously    This paper comes down to a matter of taste in terms of appreciation of SOTA systems or technical novelty.  With the code being released, I believe that this work will have impact as a benchmark, and as a guidebook  as to how features can be combined for SOTA performance on FPS-style scenarios.
Output: en
Authors present a parameterized variant of ELU and show that the proposed function helps to deal with vanishing gradients in deep networks in a way better than existing non-linearities. They present both a theoretical analysis and practical validation for presented approach.   Interesting observations on statistics of the PELU parameters are reported. Perhaps explanation for the observed evolution of parameters can help better understand the non-linearity. It is hard to evaluate the experimental validation presented given the difference in number of parameters compared to other approaches.
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This paper proposes to use an encoder-decoder framework for keyphrase generation. Experimental results show that the proposed model outperforms other baselines if supervised data is available.  - Strengths: The paper is well-organized and easy to follow (the intuition of the proposed method is clear). It includes enough details to replicate experiments. Although the application of an encoder-decoder (+ copy mechanism) is straightforward, experimental results are reasonable and support the claim (generation of absent keyphrases) presented in this paper.  - Weaknesses: As said above, there is little surprise in the proposed approach. Also, as described in Section 5.3, the trained model does not transfer well to new domain (it goes below unsupervised models). One of the contribution of this paper is to maintain training corpora in good quantity and quality, but it is not (explicitly) stated.  - General Discussion: I like to read the paper and would be pleased to see it accepted. I would like to know how the training corpus (size and variation) affects the performance of the proposed method. Also, it would be beneficial to see the actual values of p_g and p_c (along with examples in Figure 1) in the CopyRNN model. From my experience in running the CopyNet, the copying mechanism sometimes works unexpectedly (not sure why this happens).
Output: en
El artículo realiza un estudio bibliográfico interesante sobre la tecnología IA aplicada en el campo de la fertirrigación y dosificación de nutrientes para cultivos sin suelo. No establece ni describe el diseño de una solución sobre un caso de estudio, y sólo se queda en el estudio preliminar. Por lo que el título “Diseño y Construcción de un Sistema Automático….”  No corresponde, y tendría que orientarse a lo que describe, es decir algo así como: “Análisis y estudio de los sistemas automáticos…”  Es un artículo tipo survey interesante pero se contradice con el título y la introducción, las conclusiones también no son acorde a este tipo de trabajos, debieran ser más ad-hoc con variables comparativas.
Output: es