niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
El trabajo es interesante, sin embargo, se requiere de una muestra estadística más amplia para poder sacar conclusiones cercanas a la realidad.  Tan solo 4 pacientes no constituyen una muestra importante, y los promedios  encontrados pueden no estar acordes con los resultados de un estudio más amplio. De todos modos, este proyecto es muy útil para la sociedad.  Anexo envío el artículo con algunas correcciones en redacción y puntuación, sin embargo, los autores deben revisar el documento completamente
Output: es
A new sparse coding model is introduced that learns features jointly with their transformations. It is found that inference over per-image transformation variables is hard, so the authors suggest tying these variables across all data points, turning them into global parameters, and using multiple transformations for each feature. Furthermore, it is suggested to use a tree of transformations, where each path down the tree generates a feature by multiplying the root feature by the transformations associated with the edges. The one-layer tree model achieves similar reconstruction error as traditional sparse coding, while using fewer parameters.  This is a nice addition to the literature on sparse coding and the literature on learning transformation models. The authors identify and deal with a difficult inference problem that can occur in transformation models. That said, I am skeptical about the usefulness of the general approach. The authors take it as a given that “learning sparse features and transformations jointly” is an important goal in itself, but this is never really argued or demonstrated with experiments. It doesn’t seem like this method enables new applications, extends our understanding of learning what/where pathways in the brain, or improve our ability to model natural images.  The authors claim that the model extracts pose information, but although the model explicitly captures the transformation that relates different features in a tree, at test time, inference is only performed over the (sparse) coefficient associated with each (feature, transformation) combination, just like in sparse coding. It is not clear what we gain by knowing that each coefficient is associated with a transformation, especially since there are many models that do this general “what / where” split.  It would be good to check that the x_{v->b} actually change significantly from their initialization values. The loss surface still looks pretty bad even for tied transformations, so they may actually not move much. Does the proposed model work better according to some measure, compared to a model where x_{v->b} are fixed and chosen from some reasonable range of parameter values (either randomly or spaced evenly)?  One of the conceptually interesting aspects of the paper is the idea of a tree of transformations, but the advantage of deeper trees is never demonstrated convincingly. It looks like the authors have only just gotten this approach to work on toy data with vertical and horizontal bars.  Finally, it is not clear how the method could be extended to have multiple layers. The transformation operators T can be defined in the first layer because they act on the input space, but the same cannot be done in the learned feature space. It is also not clear how the pose information should be further processed in a hierarchical manner, or how learning in a deep version should work.  In summary, I do not recommend this paper for publication, because it is not clear what problem is being solved, the method is only moderately novel and the novel aspects are not convincingly shown to be beneficial.
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Overall I think this is an interesting paper which shows empirical performance improvement over baselines. However, my main concern with the paper is regarding its technical depth, as the gist of the paper can be summarized as the following: instead of keeping the batch norm mean and bias estimation over the whole model, estimate them on a per-domain basis. I am not sure if this is novel, as this is a natural extension of the original batch normalization paper. Overall I think this paper is more fit as a short workshop presentation rather than a full conference paper.  Detailed comments:  Section 3.1: I respectfully disagree that the core idea of BN is to align the distribution of training data. It does this as a side effect, but the major purpose of BN is to properly control the scale of the gradient so we can train very deep models without the problem of vanishing gradients. It is plausible that intermediate features from different datasets naturally show as different groups in a t-SNE embedding. This is not the particular feature of batch normalization: visualizing a set of intermediate features with AlexNet and one gets the same results. So the premise in section 3.1 is not accurate.  Section 3.3: I have the same concern as the other reviewer. It seems to be quite detatched from the general idea of AdaBN. Equation 2 presents an obvious argument that the combined BN-fully_connected layer forms a linear transform, which is true in the original BN case and in this case as well. I do not think it adds much theoretical depth to the paper. (In general the novelty of this paper seems low)  Experiments:  - section 4.3.1 is not an accurate measure of the "effectiveness" of the proposed method, but a verification of a simple fact: previously, we normalize the source domain features into a Gaussian distribution. the proposed method is explicitly normalizing the target domain features into the same Gaussian distribution as well. So, it is obvious that the KL divergence between these two distributions are closer - in fact, one is *explicitly* making them close. However, this does not directly correlate to the effectiveness of the final classification performance.  - section 4.3.2: the sensitivity analysis is a very interesting read, as it suggests that only a very few number of images are needed to account for the domain shift in the AdaBN parameter estimation. This seems to suggest that a single "whitening" operation is already good enough to offset the domain bias (in both cases shown, a single batch is sufficient to recover about 80% of the performance gain, although I cannot get data for even smaller number of examples from the figure). It would thus be useful to have a comparison between these approaches, and also a detailed analysis of the effect from each layer of the model - the current analysis seems a bit thin.
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El artículo detalla una propuesta de gestión de requisitos basada en KAIZEN. Los autores describen diferentes métodos y técnicas para complementar Kaizen  Entiendo que el principal aporte de este trabajo es, según los autores, complementar y mejorar Kaizen para elicitación y gestión de requisitos. Sin embargo, los autores del artículo presentan únicamente una construcción teórica de su propuesta.  Entiendo que al artículo le falta trabajo por desarrollar, con el fin de validar la propuesta. Sin embargo al ser un artículo que desarrollan seis investigadores, considero que debe incluir aspectos más aplicativos de la propuesta.
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El artículo esta adecuadamente escrito, excepto por algunos problemas de acentos (implementara, utilizaran, ...) Las herramientas utilizadas, así como los algoritmos implementados se encuentran adecuadamente descritos. La única crítica esta en la implementación de los mismos, realizada en una única máquina (seguramente por un problema de recursos), algo que quita méritos a lo realizado, considerando que se esta hablando de técnicas pensadas para ser usadas en forma distribuida (donde debería estar su máximo aprovechamiento).  Pese a lo anterior, pienso que es un trabajo bien presentado, valioso en la discusión de las limitaciones de Hadoop vs Giraph, y cuyos resultados son interesantes de conocer y debatir en el ámbito del congreso.
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El articulo muestra los resultados empíricos de la integración (acoplamiento) del algoritmo apriori en un SGBD.  Indican que el trabajo expuesto se basa en el trabajo de Agrawal & Shim, este trabajo es del año 1996, al respecto ¿no hay trabajos más recientes? , ¿Se puede escoger otro trabajo más reciente? , ¿Por qué escoger este trabajo? ¿Por qué este enfoque?  En la introducción faltan referencias que permitan fundamentar el trabajo como un aporte un poco más cercano a algo científico. Por ejemplo " Existen algunas investigaciones focalizadas"....¿ cuáles ?  El trabajo esta escribo más bien como un experimento técnico, que como un artículo de congreso.  Se valora el tiempo y esfuerzo en realizar las pruebas.
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__Note__: An earlier version of the review (almost identical to the present one) for an earlier version of the paper (available on arXiV) can be found here:
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Es un artículo bien escrito que da una idea de cómo usar técnicas de mineración de datos en redes sociales como el Facebook. Es un tema actual e intrigante. Pero sentí falta de cosas más concretas, o sea una implementación concreta de una de las técnicas mencionadas aplicadas al facebook o a otra red social.  La frase "el cual puede convertir datos cuyo almacenamiento es innecesario." en la página 3 parese inconclusa. Convertir en que?
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This paper proposes a weakly supervised, end-to-end neural network model for solving a challenging natural language understanding task.  As an extension of the Neural Programmer, this work aims at overcoming the ambiguities imposed by natural language.  By predefining a set of operations, the model is able to learn the interface between the language reasoning and answer composition using backpropagation.  On the WikiTableQuestions dataset, it is able to achieve a slightly better performance than the traditional semantic parser methods.   Overall, this is a very interesting and promising work as it involves a lot of real-world challenges about natural language understanding.  The intuitions and design of the model are very clear, but the complication makes the paper a bit difficult to read, which means the model is also difficult to be reimplemented. I would expect to see more details about model ablation and it would help us figure out the prominent parts of the model design.
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Presenta un framework para el trabajo de MVC con PHP de forma simple.  Podría ser un poco más técnico en cuanto a elementos de configuración y agregar comparación con otros frameworks existentes para entender por qué CakePHP y no otra alternativa.
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Correcciones de Formato:  1.	En palabras claves dejar sólo 5 las más relevantes. 2.	Eliminar las siguientes expresiones: •	“De ahí que en el sistema solar desentone la chatarra de los satélites artificiales, o en el sistema circulatorio sanguíneo produzca hemorragia  la incrustación de una cuchilla:” •	“Si  fuera  más definitiva esta dimensión  valdría  una sartén sobre el escritorio  junto al computador. Si no fueran ciertos los sistemas  valdría dentro de este artículo un párrafo del Quijote.” •	“”El gran error garrafal”, con  el que  censuró el hecho de  identificar cada relación (varrel en sus términos) como una clase.”  Correcciones de Contenido: 1.- El titulo debería ser “Una propuesta de Modelo de Datos para…..”  ya que el titulo actual no refleja el contenido del artículo.  2.- Falta fundamentar mejor la idea de lo que se propone, es decir, realizar un análisis “claro” de las  ventajas  de por qué es interesante e importante la propuesta. Por ejemplo, se puede hacer una tabla con las ventajas sobre otros modelos, por ejemplo, de base de datos relacionales, orientadas a objetos y  distribuidas,…, como los discutidos en los trabajos relacionados.  3.- Debe basarse en un modelo que exista para extender al modelo propuesto y su notación. Actualmente no es claro en cuál es la base para la propuesta.  4.- Si el objetivo es el análisis ¿por qué no sirve una base de datos multidimensional?  5.- En las conclusiones se indica que “En otras palabras,  el MED  es un modelo conceptual  a la medida de bases de datos distribuidas.” Esta afirmación es incorrecta debido a que no se muestra a MED modelado conceptualmente  ¿qué notación conceptual es la que se muestra?.  Debe corregir esto indicando claramente cuál es la notación a ocupar.  6.- En el caso de estudio de la página www.cootracolta.com no hay nada visible por lo cual quizás no sea bueno indicar dicha página web.  7.- El artículo debería seguir los patrones de los artículos que han propuesto modelos de datos por ejemplo cuando se propuso el modelo orientado a objetos GOLD para modelamiento multidimensional.
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all reviewers agree that the paper is not convincing enough at this stage but needs more work to be ready for ICLR (e.g. missing comparisons to other existing methods).
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El artículo presenta una prueba de concepto respecto a la asociación de sonido a un índice financiero (RSI).  El artículo tiene una estructura adecuada, presenta los conceptos, trabajo relacionado y la propuesta de "sonificación" en forma clara. No obstante, es escueto en la descripción de la implementación, los resultados obtenidos y su análisis.  Algunos errores gramaticales menores:  - pag. 1, columna derecha, primer párrafo. "Is in this context" - pag. 3, columna derecha, segund párrafo. "minimums and maximums frequencies..."; "to void damaging..."  Algunos aspectos a mejorar:  No queda claro cuál podría ser la ventaja respecto a otras posibles formas de asociar sonido al RSI.  Se requiere mayor explicación y detalle respecto a la implementación.  El trabajo carece de una parte empírica donde se pueda juzgar o estimar el valor del esquema propuesto frente a otras posibles opciones. Esto se explica por su carácter de prueba de concepto, pero no se menciona esto como trabajo futuro.
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This paper presents an intriguing study of how one can pose architecture search as a meta learning problem. By collecting features from networks trained on various datasets and training a “ranking classifier” (the actual details of the classifier do not seem to be described in detail) one can potentially infer what a good architecture for a new problem could be by simply running the ranker on the extracted features for a new problem setup.  One notable comment from the paper is that the authors fix some important hyper-parameters for all the networks. I am of the opinion that optimizing the learning rate (and its decay schedule) is actually quite important. I hypothesize that a lot of the conclusions of this paper may change quite a bit if the authors did an actual search over the rates instead. I suspect that instead of training 11k nets, one can train 2k nets with 5 learning rates each and get a much better result that is actually compelling.  I am not convinced that the protocol for generating the various architectures is doing a good job at creating a diversity of architecture (simply because of the max depth of 8 layers and 14 components overall). I suspect that most of these generated architectures are actually almost identical performance-wise and that it’s a waste to train so many of them on so many tasks. Unless the authors are already doing this, they should define a pruning mechanism that filters out nets that are too similar to already existing ones.  The batch normalization experiments in Table 2 seem odd and under-explained. It is also well-known that the optimal learning rates when using batch norm vs. not using batch norm can differ by an order of magnitude so given the fixed learning rate throughout all experiments, I take these results with some grain of salt.  I am not sure we got many insights into the kinds of architectures that ended up being at the top. Either visualizations, or trends (or both), would be great.  This work seems to conflate the study of parallel vs. serial architectures with the study of meta learning, which are somewhat distinct issues. I take issue with the table that compares parallel vs. serial performance (table 2) simply because the right way would be to filter the architectures by the same number of parameters / capacity.  Ultimately the conclusion seems to be that when applying deep nets in a new domain, it is difficult to come up with a good architecture in advance. In that sense, it is hard to see the paper as a constructive result, because it’s conclusions are that while the ranker may do a good job often-times, it’s not that reliable. Thus I am not convinced that this particular result will be of practical use to folks who are intending to use deep nets for a new domain.
Output: en
This paper describes a system to assist written test scoring.  - Strengths: The paper represents an application of an interesting NLP problem -- recognizing textual entailment -- to an important task -- written test scoring.  - Weaknesses: There isn't anything novel in the paper. It consist of an application of an existing technology to a known problem.  The approach described in the paper is not autonomous -- it still needs a human to do the actual scoring. The paper lacks any quantitative or qualitative evaluation of how useful such system is. That is, is it making the job of the scorer easier? Is the scorer more effective as compared to not having automatic score?  The system contains multiple components and it is unclear how the quality of each one of them contributes to the overall experience.  The paper needs more work with the writing. Language and style is rough in several places.  The paper also contains several detailed examples, which don't necessarily add a lot of value to the discussion.   For the evaluation of classification, what is the baseline of predicting the most frequent class?  - General Discussion: I find this paper not very inspiring. I don't see the message in the paper apart from announcing having build such a system
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El trabajo pretende ofrecer una visión del uso de herramientas EVA en los diferentes entornos de asignaturas de enseñanza superior (presenciales, no presenciales y semipresenciales). La idea del paper es clara pero me cuesta trabajo encontrar la justificación de investigación del mismo. Los resultados que se obtienen son bastante segados y la propuesta no está definida como un experimento claro. Creo que hubiese sido interesante un mayor rigor a la hora de plantearlo. Hay además algunos aspectos, como por ejemplo, el hecho de la lista de evas seleccionadas que no se justifica, ¿de dónde se ha obtenido esa lista? ¿es cerrada?.  Por todo ello, abogo por no aceptar este trabajo.
Output: es
1.	Lo que se propone es interesante como una aplicación pero no es un trabajo científico.  2.    Ya no es interesante la aplicación de un Datamart desde el punto de vista técnico como es presentado por la autora pues existe mucha documentación y trabajos al respecto.  3. La autora debe buscar otros caminos si desea investigar el área.  4. Hay errores de diseño en las medidas de la tabla de hechos. Por lo cual es posible que no estén buenos algunos resultados.
Output: es
El documento ofrece una comparación respecto a la aplicación de algoritmos para la eliminación de ruidos impulsivos en dos tipos de arquitecturas de hardware: GPU y CPU.  El documento en general tiene una mala redacción, especialmente desde la página 4 en adelante.  El resumen del trabajo es adecuado, sin embargo hay que revisar su redacción, por ej. el uso de comas.  En la introducción se parte hablando de (i) procesamiento de imágenes, en medio (ii) se señala lo que se hace en el presente trabajo y luego se continua con (iii) una comparación entre GPU y CPU. Esta estructura no es adecuada, debería ser i-iii-ii, o simplemente mover iii a las secciones posteriores y dejar i-ii. Además de eso, no se habla mucho respecto al diseño experimental y a los resultados obtenidos, cosas que deben ser incluídas en al introducción.  La página 3 tiene un espacio en blanco grande que debe ser arreglado.  La sección "A. Fase de revisión" no tiene mucho valor como sección independiente, ya que menciona algo que es natural en un estudio de este tipo, que es la revisión bibliográfica. Se vería mucho mejor unirla con la sección siguiente (B).  la sección "D. Artefactos resultantes del proyecto" habla de "resultados de investigación", pero sólo se mencionan aspectos del software construidos más una planilla de resultados, sin embargo resultados directamente asociados a la investigación no se observan.  La página 5 tiene otro espacio en blanco.  En general, la presentación de resultados es pobre. No hay una tabla que indique claramente los resultados y los gráficos presentados no se ven bien. El análisis de los resultados es adecuado pero falta profundidad y relevancia respecto a que es lo que se quiere comparar exactamente en ambas arquitecturas. Las imágenes no son usadas ni explicadas en la comparación.  En resumen, el trabajo tiene buen destino pero requiere de un profundo trabajo correctivo para ser adecuado y científicamente aceptable.
Output: es
Paper fácil de leer y bien escrito.  Está en la línea de los trabajos de INFONOR.  Sin embargo, no queda claro cómo aplica la "Teoría de la relevancia", es demasiado escueto en este ámbito del artículo que a mi parecer es lo más importante. Por lo que no es posible dar una opinión certera sobre el trabajo.  Se sugiere expandir la sección 2.2, en lo referente a cómo los aspectos para determinar la relevancia son utilizados o mezclados para determinar si una "news" es relevante o no.  La herramienta elaborada es interesante como también los elementos utilizados en su desarrollo.
Output: es
- Overview:  The paper proposes a new model for training sense embeddings grounded in a lexical-semantic resource (in this case WordNet). There is no direct evaluation that the learned sense vectors are meaningful; instead, the sense vectors are combined back into word embeddings, which are evaluated in a downstream task: PP attachment prediction.  - Strengths:  PP attachment results seem solid.  - Weaknesses:  Whether the sense embeddings are meaningful remains uninvestigated.   The probabilistic model has some details that are hard to understand. Are the \lambda_w_i hyperparameters or trained? Where does “rank” come from, is this taken from the sense ranks in WordNet?  Related work: the idea of expressing embeddings of words as a convex combination of sense embeddings has been proposed a number of times previously. For instance, Johansson and Nieto Piña “Embedding a semantic network in a word space” (NAACL, 2015) decomposed word embeddings into ontology-grounded sense embeddings based on this idea. Also in unsupervised sense vector training this idea has been used, for instance by Arora et al “Linear Algebraic Structure of Word Senses, with Applications to Polysemy”.  Minor comments:  no need to define types and tokens, this is standard terminology  why is the first \lamba_w_i in equation 4 needed if the probability is unnormalized?  - General Discussion:
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This paper is motivated by the ability that human's visual system can recognize contents of environment by from critical features, and tried to investigate whether neural networks can also have this kind of ability.  Specifically, the paper proposed to use Auto-Encoder (AE) as the network to reconstruct the low fidelity of visual input. Moreover, similar to Mnih et al. (2014),  the paper also proposed to use a recurrent fashion to mimic the sequential behavior the  human visual system.   I think the paper is well motivated. However, there are several concerns: 1. The baselines of the paper are too weak. Nearest neighbor, bilinear, bicubic and cubic interpolations without any learning procedure are of course performed worse than AE based models. The author should compare with the STOA methods such as
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- Strengths: Zero-shot relation extraction is an interesting problem. The authors have created a large dataset for relation extraction as question answering which would likely be useful to the community.  - Weaknesses: Comparison and credit to existing work is severely lacking. Contributions of the paper don't seen particularly novel.  - General Discussion:  The authors perform relation extraction as reading comprehension. In order to train reading comprehension models to perform relation extraction, they create a large dataset of 30m “querified” (converted to natural language) relations by asking mechanical turk annotators to write natural language queries for relations from a schema. They use the reading comprehension model of Seo et al. 2016, adding the ability to return “no relation,” as the original model must always return an answer. The main motivation/result of the paper appears to be that the authors can perform zero-shot relation extraction, extracting relations only seen at test time.  This paper is well-written and the idea is interesting. However, there are insufficient experiments and comparison to previous work to convince me that the paper’s contributions are novel and impactful.  First, the authors are missing a great deal of related work: Neelakantan at al. 2015 ([Link] perform zero-shot relation extraction using RNNs over KB paths. Verga et al. 2017 ([Link] perform relation extraction on unseen entities. The authors cite Bordes et al. ([Link] who collect a similar dataset and perform relation extraction using memory networks (which are commonly used for reading comprehension). However, they merely note that their data was annotated at the “relation” level rather than at the triple (relation, entity pair) level… but couldn’t Bordes et al. have done the same in their annotation? If there is some significant difference here, it is not made clear in the paper. There is also a NAACL 2016 paper ([Link] which performs relation extraction using a new model based on memory networks… and I’m sure there are more. Your work is so similar to much of this work that you should really cite and establish novelty wrt at least some of them as early as the introduction -- that's how early I was wondering how your work differed, and it was not made clear.  Second, the authors neither 1) evaluate their model on another dataset or 2) evaluate any previously published models on their dataset. This makes their empirical results extremely weak. Given that there is a wealth of existing work that performs the same task and the lack of novelty of this work, the authors need to include experiments that demonstrate that their technique outperforms others on this task, or otherwise show that their dataset is superior to others (e.g. since it is much larger than previous, does it allow for better generalization?)
Output: en
First, I'd like to thank the authors for their answers and clarifications. I find, the presentation of the multi-stage version of the model much clearer now.  Pros:  + The paper states a sparse coding problem using cosine loss, which allows to solve the problem in a single pass.  + The energy-based formulation allows bi-directional coding that incorporates top-down and bottom-up information in the feature extraction process.   Cons:  + The cost of running the evaluation could be large in the  multi-class setting, rendering the approach less attractive and the computational cost comparable to recurrent architectures.  + While the model is competitive and improves over the baseline, the paper would be more convincing with other comparisons (see text). The experimental evaluation is limited (a single database and a single baseline)  ------  The motivation of the sparse coding scheme is to perform inference in a feed forward manner. This property does not hold in the multi stage setting, thus optimization would be required (as clarified by the authors).  Having an efficient way of performing a bi-directional coding scheme is very interesting. As the authors clarified, this could not necessarily be the case, as the model needs to be evaluated many times for performing a classification.  Maybe an interesting combination would be to run the model without any class-specific bias, and evaluation only the top K predictions with the energy-based setting.  Having said this, it would be good to include a discussion (if not direct comparisons) of the trade-offs of using a model as the one proposed by Cao et al. Eg. computational costs, performance.  Using the bidirectional coding only on the top layers seems reasonable: one can get a good low level representation in a class agnostic way. This, however could be studied in more detail, for instance showing empirically the trade offs. If I understand correctly, now only one setting is being reported.  Finally, the authors mention that one benefit of using the architecture derived from the proposed coding method is the spherical normalization scheme, which can lead to smoother optimization dynamics. Does the baseline (or model) use batch-normalization? If not, seems relevant to test.   Minor comments:  I find figure 2 (d) confusing. I would not plot this setting as it does not lead to a function (as the authors state in the text).
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This work address the problem of supervised learning from strongly labeled data with label noise. This is a very practical and relevant problem in applied machine learning.  The authors note that using sampling approaches such as EM isn't effective, too slow and cannot be integrated into end-to-end training. Thus, they propose to simulate the effects of EM by a noisy adaptation layer, effectively a softmax, that is added to the architecture during training, and is omitted at inference time. The proposed algorithm is evaluated on MNIST and shows improvements over existing approaches that deal with noisy labeled data.  A few comments. 1. There is no discussion in the work about the increased complexity of training for the model with two softmaxes.   2. What is the rationale for having consecutive (serialized) softmaxes, instead of having a compound objective with two losses, or a network with parallel losses and two sets of gradients?  3. The proposed architecture with only two hidden layers isn't not representative of larger and deeper models that are practically used, and it is not clear that shown results will scale to bigger networks.   4. Why is the approach only evaluated on MNIST, a dataset that is unrealistically simple.
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This paper proposes a hybrid architecture that combines traditional CNN layers with separable RNN layers that quickly increase the receptive field of intermediate features. The paper demonstrates experiments on CIfar-10 and semantic segmentation, both by fine-tuning pretrained CNN models and by training them from scratch, showing numerical improvements.     The reviewers agreed that this paper presents a sound modification of standard CNN architectures in a clear, well-presented manner. They also highlighted the clear improvement of the manuscipt between the first draft and subsequent revisions.   However, they also agreed that the novelty of the approach is limited compared to recent works (e.g. Bell'16), despite acknowledging the multiple technical differences between the approaches. Another source of concern is the lack of large-scale experiments on imagenet, which would potentially elucidate the role of the proposed interleaved lrnn modules in the performance boost and demonstrate its usefulness to other tasks.     Based on these remarks, the AC recommends rejection of the current manuscript, and encourages the authors to resubmit the work once the large-scale experiments are completed.
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EL TEMA QUE ABORDA ESTE TRABAJO ES INTERESANTE. SIN EMBARGO, NO QUEDA CLARO CUÁL ES SU APORTE ORIGINAL. LA ARQUITECTURA PLANTEADA Y LOS DISPOSITIVOS USADOS SON AMPLIAMENTE UTILIZADOS.  COMENTARIOS DE FORMA: 1) Mejorar la redacción, por ejemplo: "Los campos para esta tecnología es muy amplia como lo son juegos..." "...se había comentado en la sección sistema propuesto..." NO EXISTE TAL SECCIÓN. 2) Detallar la descripción del dispositivo Emotiv EEG. ¿Canales en la figura 1? , etc.  RECOMENDACIONES, visitar sitios como: 1) [Link] 2) [Link]
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El trabajo presenta una evaluación de tres sistemas software de videoconferencia, la evaluación se realiza tomando como referencia algunos modelos de calidad existentes.  Si bien el trabajo resulta de interés para la comunidad, éste requiere de mayores mejoras. Se recomienda mejorar los siguientes aspectos:  -Para evitar posibles sesgos en la evaluación se recomienda utilizar varios evaluadores no solamente uno. -No está claramente justificado el porqué de la elección de los tres sistemas evaluados habiendo más en el mercado. -Falta mejorar el estilo de redacción, por ejemplo se observan inconsistencias en el uso de referencias, se emplea tanto formato numérico como por nombres (pag. 7). La tabla 2 puede colocarse como apéndice, en los sumarios no suelen colocarse referencias.
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En  Cap III no veo diferencias o aportes  sustantivos a lo ya manifestado en documento “la necesidad en Chile de una infraestructura tecnológica colaborativa de apoyo a la investigación astronómica” Red Universitaria Nacional, Noviembre 2008. De manera que corresponde citarlo como referencia o sino hacer los aportes o diferencias sustantivas, al igual que [Link]  Finalmente, el artículo carece de relevancia, ya que los aportes no se diferencias de lo que presenta.   Más aún, las figuras no se explican, como tampoco se cita su fuente que están dadas en [Link]   No cabe duda que lo relevante serán los resultados que se obtengan del  proyecto (FONDEF D11I1060, adjudicado el año 2011), en el sentido del diseño e implementación de un observatorio virtual, el cual deberá cumplir con los estándares de IVOA, sin embargo, por ahora, no veo aportes sustantivos.  Además, no se mencionan las "instancias donde presentarán problemáticas", tampoco la o las "problemáticas que enfrentan" como comunidad ante el procesamiento de datos que serán resueltos mediante "técnicas computacionales", las que hasta ahora son desconocidas.  Por otro lado la arquitectura que se muestra y me parece natural es la de IVOA, sin embargo, no se muestran, al menos por ahora, los aportes que se han realizado en este sentido.
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This paper presents a set of experiments investigating what kinds of information are captured in common unsupervised approaches to sentence representation learning. The results are non-trivial and somewhat surprising. For example, they show that it is possible to reconstruct word order from bag of words representations, and they show that LSTM sentence autoencoders encode interpretable features even for randomly permuted nonsense sentences.  Effective unsupervised sentence representation learning is an important and largely unsolved problem in NLP, and this kind of work seems like it should be straightforwardly helpful towards that end. In addition, the experimental paradigm presented here is likely more broadly applicable to a range of representation learning systems. Some of the results seem somewhat strange, but I see no major technical concerns, and think that that they are informative. I recommend acceptance.  One minor red flag:  - The massive drop in CBOW performance in Figures 1b and 4b are not explained, and seem implausible enough to warrant serious further investigation. Can you be absolutely certain that those results would appear with a different codebase and different random seed implementing the same model? Fortunately, this point is largely orthogonal to the major results of the paper.  Two writing comments: - I agree that the results with word order and CBOW are surprising, but I think it's slightly misleading to say that CBOW is predictive of word order. It doesn't represent word order at all, but it's possible to probabilistically reconstruct word order from the information that it does encode. - Saying that "LSTM auto-encoders are more effective at encoding word order than word content" doesn't really make sense. These two quantities aren't comparable.
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•Recomiendo un cambio en la estructura del artículo para un mejor entendimiento de las aportaciones de los autores:  (1) agregar una sección en la que resalte los elementos que se agregan en los diagramas UML JPI, (2) agregar una sección en la que se incluya la comparativa entre diagramas, resaltando sus diferencias y terminaría con una tabla comparativa y las ventajas que esta ofrece  •Resumen  •Cuando aparecen por primera vez las siglas debes de incluir su significado  •Abstract  •Revisar la redacción del abstract frases como:   o Permitts modularizong -->allows modularizing   o Modules for crosscutting concerns or aspect -->crosscutting concerns or aspects modules   o Try -->tries   o Case study classic of AOSD -->classic AOSD case study  •Introducción   oRevisar la congruencia de número por ejemplo:    - Para lograr dicho fin, este trabajo presenta y aplica …y verifica la hegemonía …    - Evitar palabras como:  luego…posteriormente, después  •Análisis teórico   oÚltimo párrafo página 3, frases muy largas, no se entiende el párrafo- rehacer el párrafo.  •Caso de estudio   oÚltimo párrafo página 3, frases muy largas, no se entiende el párrafo- rehacer el párrafo.   oRevisar bien al usar el concepto de “caso práctico”, revisar la opción de cambiar el título de la sección   oRevisar el último párrafo de la primera columna representa “un clásico para ejemplificar el uso de POA”  un cásico qué?  •Conclusiones:   •Final del primer párrafo: interfaces --> interfaz
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El trabajo presenta una aproximación para la programación de proyectos mediante algoritmo de colonia de abejas. El trabajo, aun cuando tiene una buena redacción, es carente de la aplicación del algoritmo, no presenta un ejemplo o varios de aplicación.  Muestra la metodología, define bien el problema, pero no muestra un ejemplo de aplicación del algoritmo. En la figura 2 muestra una posible solución a un ejemplo planteado, pero no indica si es a través del algoritmo propuesto u otro método.  No queda claro el aporte de la investigación, ni los resultados.
Output: es
El artículo presenta un interesante desarrollo de un caso, como una propuesta más de metodología de inicio para la didáctica de la lógica de programación. Las conclusiones presentadas no tienen mucho fundamento en términos del logro del objetivo de inducir de esta manera el razonamiento lógico.
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Este artículo propone un conjunto de medidas de cuantificación basadas en la triangulación de Delaunay de características de las huellas dactilares como principios para un esquema de indexación.  El trabajo se expone mayoritariamente claro y las propuestas y resultados son interesantes para el congreso. Cabe hacer notar los siguientes aspectos negativos o que no quedan claros en el trabajo:  - Cuidado con mezclar títulos en inglés y contenido en español (revisar) - Revisar la redacción de la conclusión   "siendo esta casa vez menor a medida" - De los resultados mostrados, sólo la tabla 2 realiza presenta un resultado comparativo con otras soluciones, por lo que otros gráficos deberían también incluirse en forma "comparativa" - No queda claro la eficiencia de la propuesta ni el tamaño de la bd, más bien parece pequeña en relación a la cantidad de huellas que se espera que un sistema real maneje. Esto dificulta el apreciar y encontrar justificación a los 45 segundos presentados cuando el sistema se "estabiliza" - Se echa de menos que ante la definición de cualquier tipo de índice, no haya un desarrollo más elaborado de la complejidad computacional, estructura de datos y ambiente de pruebas utilizado para tomar los tiempos.
Output: es
El trabajo es interesante, pertinente. En particular el esquema de control propuesto. Se sugiere realizar las siguientes correcciones:  1. El resumen (español) y el abstract (inglés) presentan algunas diferencias menores. Se sugiere corregir para que ambos textos expresen exactamente lo mismo. Igual pasa con las palabras clave y las keywords.  2. En español los guiones para separar palabras tienen reglas ortográficas: el guión no debe separar las letras de una misma sílaba.  3. La ecuación (2) debe ser referenciada en el texto.  4. En la página 3, segunda columna: "... es la señal de control a designar, ...". No es "designar" sino "diseñar". Asimismo: "... retroalimentaci ́ n de estados que ...": Sería más bien : "... retroalimentación de estados tal que ...".  5. En la página 4, primera columna: "Se utilizaran motores ...", agregar tilde.  6. En la página 4, figura 5: corregir la leyenda "CONTROL SEUNDARIO" al interior de bloque correspondiente.  7. En la página 4, segunda columna: "Los sensores utilizados en el gripper son sen- sores resistivo, uno de rotación para medir la artivulaci ́ n del brazo", resistivos (coherencia de número), articulación (error tipográfico). "... de Texas Instrument para leer ...". Es Texas Instruments. Aclarar el término "control calculador".  8. En la página 5, segunda columna: se referencia la figura 9 cuando debería ser la 8.  9. En la página 6, primera y segunda columna: "... es la salida del derivador [?].". Aclarar la interrogación. "... en el esquema de la Figura.". ¿Qué figura?. En las figuras 10 y 11 se debe ser consistente con el término empleado: STA en lugar de "AST".  10. En la página 7, primera columna: "resultadis", "compoara", omisión de punto al final del párrafo, "los resultado", "En las Figuras 15, 15 y 16". Agregar dos o tres párrafos donde se discuta acerca de estas tres figuras.  11. En las conclusiones: interogante, ¿la implementación del PD fue a nivel de simulación o se controló realmente el quadrotor?. Aclarar.  Se sugiere realizar una revisión completa del texto para realizar correcciones menores: espacio después de una coma, tildes, separación de palabras con guiones cuando se pasa de una línea a otra, separación entre palabras, etc.
Output: es
El artículo lleva a cabo una comparación de performance para implementaciones basadas en GPU y en CPU para el mismo algoritmo. La programación de GPUs es un tema muy actual en HPC.  Existen problemas en la presentación del artículo y las imágenes no están bien contextualizadas.  Implementaciones y comparaciones de performance entre GPU y CPU son un tema ya abordado en trabajos existentes.  El artículo describe en forma relativamente específica la implementación y sus detalles, en conjunto con los problemas encontrados.  El tema de programación GPU es un tema muy actual en computación de alto rendimiento y su comparación con programación basada en CPU me parece relevante.  Sería recomendable mejorar el orden del artículo, relacionando de mejor manera las imágenes y tablas. Existen faltas de ortografía evidentes dentro del contenido del trabajo.
Output: es
This paper describes how to approximate the FastText approach such that its memory footprint is reduced by several orders of magnitude, while preserving its classification accuracy. The original FastText approach was based on a linear classifier on top of bag-of-words embeddings. This type of method is extremely fast to train and test, but the model size can be quite large.  This paper focuses on approximating the original approach with lossy compression techniques. Namely, the embeddings and classifier matrices A and B are compressed with Product Quantization, and an aggressive dictionary pruning is carried out. Experiments on various datasets (either with small or large number of classes) are conducted to tune the parameters and demonstrate the effectiveness of the approach. With a negligible loss in classification accuracy, an important reduction in term of model size (memory footprint) can be achieved, in the order of 100~1000 folds compared to the original size.  The paper is well written overall. The goal is clearly defined and well carried out, as well as the experiments. Different options for compressing the model data are evaluated and compared (e.g. PQ vs LSH), which is also interesting. Nevertheless the paper does not propose by itself any novel idea for text classification. It just focuses on adapting existing lossy compression techniques, which is not necessarily a problem. Specifically, it introduces:   - a straightforward variant of PQ for unnormalized vectors,   - dictionary pruning is cast as a set covering problem (which is NP-hard), but a greedy approach is shown to yield excellent results nonetheless,   - hashing tricks and bloom filter are simply borrowed from previous papers.  These techniques are quite generic and could as well be used in other works.    Here are some minor problems with the paper:    - it is not made clear how the full model size is computed. What is exactly in the model? Which proportion of the full size do the A and B matrices, the dictionary, and the rest, account for? It is hard to follow where is the size bottleneck, which also seems to depend on the target application (i.e. small or large number of test classes). It would have been nice to provide a formula to calculate the total model size as a function of all parameters (k,b for PQ and K for dictionary, number of classes).      - some parts lack clarity. For instance, the greedy approach to prune the dictionary is exposed in less than 4 lines (top of page 5), though it is far from being straightforward. Likewise, it is not clear why the binary search used for the hashing trick would introduce an overhead of a few hundreds of KB.     Overall this looks like a solid work, but with potentially limited impact research-wise.
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El título del trabajo induce al lector a la espera de encontrarse con el diseño e implementación de un sistema de control de regadío, sin embargo a medida que se profundiza en la lectura del documento esto se ve cada vez más lejano, ya que el autor nos propone una revisión de diversos resultados de trabajos realizados por terceros en una especie de recopilación de información referente al tema, para finalmente plantear desde su punto de vista cuales de estos resultados pudiesen ser considerados de interés dependiendo del tipo de cultivo.  Es necesario modificar el nombre del artículo ya que induce a confusión al lector, pues al finalizar de revisar el documento no se ha obtenido como resultado el diseño ni menos la construcción del sistema de regadío, sólo se han obtenido alternativas a considerar dependiendo de diversos factores. Tal vez es necesario enfocarse en un tipo de cultivo específico para realizar en detalle el diseño y la implementación del sistema de regadío con la finalidad de realizar pruebas que validen el trabajo realizado.
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ResNet and other architectures that use shortcuts have shown empirical success in several domains and therefore, studying the optimization for such architectures is very valuable. This paper is an attempt to address some of the properties of networks that use shortcuts. Some of the experiments in the paper are interesting. However, there are two main issues with the current paper:  1- linear vs non-linear: I think studying linear networks is valuable but we should be careful not to extend the results to networks with non-linear activations without enough evidence. This is especially true for Hessian as the Hessian of non-linear networks have very large condition number (see the ICLR submission "Singularity of Hessian in Deep Learning") even in cases where the optimization is not challenging. Therefore, I don't agree with the claims in the paper on non-linear networks. Moreover, one plot on MNIST is not enough to claim that non-linear networks behave similar to linear networks.  2- Hessian at zero initial point: The explanation of why we should be interested in Hessain at zero initial point is not acceptable. The zero initial point is not interesting because it is a very particular point that cannot tell us about the Hessian during optimization.
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