niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
*** Paper Summary ***  This paper applies adversarial and virtual adversarial training to LSTM for text classification. Since text inputs are discrete adversarial perturbation are applied to the (normalized) word embeddings. Extensive experiments are reported and demonstrate the advantage of these methods.  *** Review Summary ***  The paper reads well and has sufficent references. The application of adversarial training to text data is a simple but not trivial extension. The experimental section presents extensive experiments with comparison to alternative strategies. The proposed method is simple and effective and can be easily be applied after reading the paper.  *** Detailed Review ***  The paper reads well. I have only a few comments regarding experiments and link to prior resarch:  Experiments:  - In Table 2 (and for other datasets as well), could you include an SVM baseline? e.g. S Wang and C Manning 2012? - As another baseline, did you consider dropping words, i.e. masking noise? It is generally better than dropout/gaussian noise for text application (e.g. denoising autoencoders)? - I am not sure I understand why virtual adversarial is worse than the baseline in Table 5. If you tune epsilon, in the worse case you would get the same performance as the baseline? Was it that validation was unreliable?  Related Work:  I think it would be interesting to point at SVM, transductive SVM who achieve something similar to adversarial training. When maximizing the margin in a (transductive) SVM, it is equivalent to move the example toward the decision boundary, i.e. moving them in the direction of increase of the loss gradient.  Also it would be interesting to draw a parallel between adversarial training and contrastive divergence. The adversarial samples are very close in nature to the one step Markov Chain samples from CD. See Bengio 2009. Related to this technique are also approaches that try to explicitely cancel the Jacobian at data points, e.g. Rifai et al 2011.  *** References ***  Marginalized Denoising Autoencoders for Domain Adaptation. Minmin Chen, K Weinberger. Stacked Denoising Autoencoders. Pascal Vincent. JMLR 2011. Learning invariant features through local space contraction, Salah Rifai, Xavier Muller, Xavier Glorot, Gregoire Mesnil, Yoshua Bengio and Pascal Vincent, 2011. Learning Deep Architectures for AI, Yoshua Bengio 2009 Large Scale Transductive SVMs. Ronan Collobert et al 2006 Optimization for Transductive SVM.  O Chapelle, V Sindhwani, SS Keerthi JMLR 2008
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El artículo presenta una implementación simple de una BD para redes espaciales desarrollada con un SGBD open source. Describe previamente, de manera clara y adecuada la tecnología  y conceptos utilizados en este contexto de las redes espaciales. Plantea una metodología estándar para el desarrollo de una BD y modelo E-R simple (Nota: en la figura 2 está mal configurado el texto). Luego describe las tablas generadas por el modelo indicando los tipos de archivos utilizados. Continúa señalando que se implementó el algoritmo de búsqueda INE pero no existe evidencia de esto y de su uso. Finalmente señala en la evaluación, que esta etapa no se pudo llevar a cabo. En las conclusiones no se expresa ningún tipo y sólo se limita a resumir el trabajo realizado. En síntesis, un trabajo simple de diseño de BD que no proporciona un aporte científico, sólo una implementación útil y novedosa de redes espaciales. Se recomienda potenciar aspectos que puedan entregar un aporte, como evaluar distintas tecnologías de BDE, desempeño del algoritmo de búsqueda INE v/s otros, etc. Existen errores de acentuación de algunas palabras a lo largo del texto.
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The authors introduce a new memory model which allows memory access in O(log n) time.  Pros: * The paper is well written and everything is clear. * It's a new model and I'm not aware of a similar model. * It's clear that memory access time is an issue for longer sequences and it is clear how this model solves this problem.  Cons: * The motivation for O(log n) access time is to be able to use the model on very long sequences. While it is clear from the definition that the computation time is low because of its design, it is not clear that the model will really generalize well to very long sequences. * The model was also not tested on any real-world task.  I think such experiments should be added to show whether the model really works on long sequences and real-world tasks, otherwise it is not clear if this is a useful model.
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The authors of this work propose a learnable approach to reducing the dimensionality of learned filters in deep neural networks. This is an interesting approach, but the presented work looks a bit raw.  1. There are many typos in this manuscript.  2. The experimental results are rather weak and don't show much improvement in accuracy. Instead the authors could position this work as a compression mechanism and would have to compare to low rank approximation of filters for DNNs. Yet this is not done.  3. Aside from compression, OMG can be viewed as a form of regularization to reduce the unnecessary capacity of the network to improve generalization. Again, this is not addressed in enough detail. 4. If the authors care to compare their approach to other 1-shot learning methods, then they would have to evaluate their approach with siamese and triplet learning networks. This isn't done.
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The authors propose an approach to learning optimization algorithms by framing the problem as a policy search task, then using the guided policy search algorithm. The method is a nice contribution to the "learning to learn" framework, and actually was developed simultaneously to a few papers that have since already been published. It's definitely a useful addition to this space.    The biggest issue with this paper is that the results simply aren't that compelling. The methodology and proposed approach is nice, and the text is improved upon a previous version posted to Arxiv, but it seems that for most problems the results aren't that much better than some of the more common off-the-shelf optimization approaches that _don't_ require learning anything. Furthermore, in the one domain where the method does seem to (marginally) outperform the other methods, the neural net domain, it's unclear why we'd want to use the proposed approaches instead of SGD-based methods and their like (which of course everyone actually does for optimization).    Pros:  + Nice contribution to the learning to learn framework  + Takes a different approach from past (concurrent) work, namely one based upon policy search    Cons:  - Experiments are not particularly compelling    Overall, this work is a little borderline. Still, the PCs have determined that it was deserving of appearing at the conference. We hope the authors can strengthen the empirical validation for the camera ready version.
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The topic of the paper, model-based RL with a learned model, is important and timely. The paper is well written. I feel that the presented results are too incremental. Augmenting the frame prediction network with another head that predicts the reward is a very sensible thing to do. However neither the methodology not the results are novel / surprising, given that the original method of [Oh et al. 2015] already learns to successfully increment score counters in predicted frames in many games.  I’m very much looking forward to seeing the results of applying the learned joint model of frames and rewards to model-based RL as proposed by the authors.
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El artículo es una revisión del estado del arte sobre el procesado 3D desde una nube de puntos. Para ser una revisión del estado del arte se presentan pocos artículos relacionados al tema. No se entrega una descripción clara del procesamiento de la nube de puntos para la reconstrucción. En las aplicaciones faltan referencias asociadas, ya que existen muchos artículos relacionados a aplicaciones de reconstrucción de superficies.  El artículo tiene además algunos problemas de formato y redacción: párrafos no ajustados a ambos lados, abreviaturas que no se entienden (PCL)
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This paper aims to mine explicit rules from KB embedding space, and casts it into a sparse reconstruction problem. Experiments demonstrate its ability of extracting reasonable rules on a few link prediction datasets.  The solution part sounds plausible. However, it confuses me that why we need to mine rules from learned KB embeddings.   - It is still unclear what information these KB embeddings encode and it looks strange that we aim to learn rules including negation / disjunction from them.  - If the goal is to extract useful rules (for other applications), it is necessary to compare it to “graph random walk” (
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El trabajo describe la navegación de un robot móvil utilizando ROS y el hardware Raspberry PI. La descripción cae en focalizarse en detalles de configuración, al punto de parecer un manual de instalación o puesta en marcha. No hay reporte de resultados, menos aún análisis de la solución propuesta. Dado lo anterior, y tal como se presenta no es un artículo para conferencia. Sólo un reporte de cómo utilizar y configurar la Raspberry PI.
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The paper presents a layer architecture where a single parameter is used to  gate the output response of layer to amplify or suppress it. It is shown that such an architecture can ease optimization of a deep network as it is easy to learn identity mappings in layers helping in better gradient propagation to lower layers (better supervision).   Using an introduced SDI metric it shown that gated residual networks can most easily learn identity mappings compared to other architectures.   Although good theoretical reasoning is presented the observed experimental evidence of learned k values does not seem to strongly support the theory given that learned  k values are mostly very small and not varying much across layers. Also, experimental validation of the approach is not quite strong in terms of reported performances and number of large scale experiments.
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The paper shows promising results but it is difficult to read and follow. It presents different things closely related and it is difficult to asses the performance of each one. Diversity, sparsity, regularization term, tying weights. Anyway results are good.
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El artículo es una buena idea Adolece de profundidad, se presenta muy someramente, no presenta una revisión de trabajos relacionados, no plantea el modelo y la red de sensores que va utilizar, por la redacción se estima que esta en un estado temprano de la investigación, falta desarrollo, ejemplo escenario de evaluación.
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El artículo describe un conjunto de técnicas de extracción de datos principalmente encontradas en herramientas ETL, menciona las redes sociales que en principio señala como fuentes de datos para un estudio, pero que definitivamente no aplica o al menos no muestra su aplicación y resultados, lo mismo ocurre con las bases de datos NoSQL que menciona pero que se observa y describe un trabajo con ellas.  Si bien es cierto que se trata de una revisión, más parece un material docente para impartir una clase introductoria de ETL. Yo sugeriría aprovechar esta revisión preliminar para proponer una metodología de trabajo en redes sociales, además de establecer los pasos a seguir en este metodología para una extracción eficiente de datos desde los repositorios de redes sociales señaladas, quizás comparar el desempeño y utilidad de las técnicas en cada red social y evaluar que técnicas ETL son más apropiadas pero de manera empírica.  También se debe señalar que tiene algunos errores de redacción, repetición de artículos y palabras.
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Revisar la redacción del documento, en varios sitios dice "en base a" debe ser "con base en"  Hace falta referenciar la fuente de las figuras 1 y 2.  En la página 8 el subtítulo debería estar completo "Agentes Inteligentes"  en la misma página 8 tilde en considerarán  En la página 10 indican que la lógica difusa es un enfoque basado en "grados de verdad" realmente es en "grados de pertenencia"  En la conclusión (4) ... e International...  El trabajo es interesante, considero que podría haberse condensado más la información de las 3 primeras páginas, quizá usar una tabla resumiendo todas las consideraciones en las búsquedas.
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Se propone un procedimiento para elaborar máquinas de estado con un dispositivo arduino, con el fin de eliminar posibles fallos usando la manera tradicional mediante circuitos integrados digitales, cableado y proto-board.  El artículo puede ser útil para enseñanza de electrónica digital y en algunas aplicaciones prácticas. El documento tiene varios errores, están indicados en el documento, sin embargo los autores deben corregir y revisar de nuevo el artículo completo.
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In this paper authors propose a novel data augmentation scheme where instead of augmenting the input data, they augment intermediate feature representations.  Sequence auto-encoder based features are considered, and random perturbation, feature interpolation, and extrapolation based augmentation are evaluated. On three sequence classification tasks and on MNIST and CIFAR-10, it is shown that augmentation in feature space, specifically extrapolation based augmentation, results in good accuracy gains w.r.t. authors baseline.  My main questions and suggestions for further strengthening the paper are:  a) The proposed data augmentation approach is applied to a learnt auto-encoder based feature space termed ‘context vector’ in the paper.  The context vectors are then augmented and used as input to train classification models. Have the authors considered applying their feature space augmentation idea directly to the classification model during training, and applying it to potentially many layers of the model?  Also, have the authors considered convolutional neural network (CNN) architectures as well for feature space augmentation?  CNNs are now the state-of-the-art in many image and sequence classification task, it would be very valuable to see the impact of the proposed approach in that model.  b) When interpolation or extrapolation based augmentation was being applied, did the authors also consider utilizing nearby samples from competing classes as well?  Especially in case of extrapolation based augmentation it will be interesting to check if the extrapolated features are closer to competing classes than original ones.  c) With random interpolation or nearest neighbor interpolation based augmentation the accuracy seems to degrade pretty consistently.  This is counter-intuitive.  Do the authors have explanation for why the accuracy degraded with interpolation based augmentation?  d) The results on MNIST and CIFAR-10 are inconclusive.  For instance the error rate on CIFAR-10 is well below 10% these days, so I think it is hard to draw conclusions based on error rates above 30%.  For MNIST it is surprising to see that data augmentation in the input space substantially degrades the accuracy (1.093% -> 1.477%).  As mentioned above, I think this will require extending the feature space augmentation idea to CNN based models.
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El articulo presenta un análisis sobre diagnósticos médicos (practice fusion) a través de un proceso de Inteligencia de Negocios (ETL - Datawarehouse - OLAP - KPI's) bien realizado. A diferencia del otro artículo de similares características de la UNAP, aquí queda claro que se trata de datos abiertos que han sido considerados para realizar el proceso de IN. Sin embargo, a diferencia del otro artículo, aquí las conclusiones están menos trabajadas y los resultados son menos claros, también el proceso ETL está más oculto y sólo se presenta a nivel de JOBS.
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Los datos abiertos de Chile Este trabajo analiza de manera general un tema que ha adquirido real relevancia en los gobiernos a nivel mundial, los datos abiertos.  La problemática que aborda el artículo está sustentada adecuadamente en las necesidades que existen de proveer datos para evaluar la transparencia y el interés público. Se realiza una investigación aplicada a las principales plataformas web gubernamentales  en Chile. El objetivo está declarado por el autor  y establece que se  presenta el estado de los datos abiertos en Chile y se realiza un diagnóstico  de los principales sitios y herramientas provistas por el estado para mejorar la transparencia y potenciar la participación  ciudadana. La revisión bibliográfica es relevante al tema pero bastante general. El modelo que se utiliza para medir la calidad de los datos en la web  es elegido sin justificar a través de  un análisis que establezca su eficiencia en comparación a otros modelos.  La revisión que se realiza del concepto de datos abiertos es mínima y no está  presente en la revisión realizada como este tema ha sido abordado en diferentes países y  los resultados que han obtenido. Los autores deberían  profundizar más el concepto de datos abiertos a nivel gubernamental para transparencia y  el interés público y sustentar mejor esta división en la literatura. El aspecto metodológico del trabajo se  enfoca a utilizar el modelo de 5 estrellas y describir una clasificación general que se realiza en base a este modelo. Aunque este enfoque metodológico es adecuado y se asocia claramente a la temática no presenta proposiciones a evaluar (preguntas de investigación o hipótesis a testear). El diagnóstico es básico y general a partir de un cuatro variables que permiten clasificar a cada plataforma. El autor  debería establecer también una categorización de lo que son los  sujetos de estudio (se menciona al  de gobierno de Chile pero son solo cuatro plataformas del total de plataformas que posee el gobierno). En este sentido debería referirse a plataformas transversales de  servicio centrales (ya que no analiza gobiernos locales en ningún momento) Este trabajo  se sustenta en la utilización de un modelo de diagnóstico ya validado en la literatura  sin embargo su aplicación es limitada y a mi juicio no permite generalizar  para el gobierno en su totalidad.  La contribución del trabajo es importante ya que presenta información relevante en el proceso de llegar a lo que es el gobierno abierto. Sin embargo la generalización de sus resultados es cuestionable ya que  está limitada  a  cuatro variables y cuatro sitios web. En  las conclusiones no se reflejan  con toda claridad las principales  contribuciones del articulo y se sugiere a los autores mejorarlas  incluyendo aspectos relevantes a la temática evaluada (los sitios web), los aportes  al estudio del gobierno abierto en Chile y reconocer las limitaciones que tiene este estudio. Los aspectos formales del trabajo son satisfactorios para el congreso.
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This paper aims to show new deployment alternative for recommender systems. To this end, the authors use two variations CHC genetic algorithm.  - It's a good job. - It is clear and very detailed.  - There are inconsistencies in the notation should be improved. The formula (7) has a notation different from the rest of the equations. - On the same point, the figure (3) refers to "perfil", "pesos", "euclidiana" and "vecindad"; these words aren't related with the text. - I think that the results shown in graphs would be more useful if they are shown in tables.
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This paper proposes the graph convolutional networks, motivated from approximating graph convolutions.  In one propagation step, what the model does can be simplified as, first linearly transform the node representations for each node, and then multiply the transformed node representations with the normalized affinity matrix (with self-connections added), and then pass through nonlinearity.  This model is used for semi-supervised learning on graphs, and in the experiments it demonstrated quite impressive results compared to other baselines, outperforming them by a significant margin.  The evaluation of propagation model is also interesting, where different variants of the model and design decisions are evaluated and compared.  It is surprising that such a simple model works so much better than all the baselines.  Considering that the model used is just a two-layer model in most experiments, this is really surprising as a two-layer model is very local, and the output of a node can only be affected by nodes in a 2-hop neighborhood, and no longer range interactions can play any roles in this.  Since computation is quite efficient (sec. 6.3), I wonder if adding more layers helped anything or not.  Even though motivated from graph convolutions, when simplified as the paper suggests, the operations the model does are quite simple.  Compared to Duvenaud et al. 2015 and Li et al. 2016, the proposed method is simpler and does almost strictly less things.  So how would the proposed GCN compare against these methods?  Overall I think this model is simple, but the connection to graph convolutions is interesting, and the experiment results are quite good.  There are a few questions that still remain, but I feel this paper can be accepted.
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Resumen:  El trabajo muestra un modelo para medir el valor y buscar su trazabilidad. Se propone la co-creación de valor con el cliente como método de crear valor. Con el fin de analizar el aporte de la co-creación se introduce el concepto de trazabilidad. Luego explica una serie de variables propuestas para medir el valor co-creado bajo un modelo conceptual junto con otro modelo que permite la trazabilidad de los distintos aportes a través de enlaces. Finalmente se expone brevemente los resultados del modelo en un caso.  Evaluación:  Implementar tipos de co-creación es muy importante para las organizaciones actualmente. Es  interesante cómo el artículo mezcla la co-creación con la trazabilidad y propone maneras de medirla, presentando nuevas herramientas para la organización.  Lamentablemente el artículo posee grandes debilidades:  1) El alcance puede que no sea apropiado para un congreso como INFONOR.  2) Los resultados son breves y débilmente ejemplificados, lo que dificulta la comprensión de uso del modelo.  3) Podrían usarse más ejemplos con fines de facilitar la lectura.  4) El formato del paper tiene problemas.  Otros comentarios:  Se encuentran problemas de redacción: a)“Las organizaciones se comprometen con los consumidores en producir unos conceptos o unas ideas iniciales y utilizan los consumidores”  Abuso en la palabra consumidor  b)“se validó la el modelo de Arquetipos Sistémicos” pequeño error, claramente “la” está demás
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Justificación: Es un trabajo que no tiene mucha novedad, es un tema que se ha estudiado bastante, sobre todo los modelos gráficos. Estos conceptos están incorporados en las herramientas CASE, aun cuando en el documento no se presenta en profundidad. Tal vez un mayor aporte hubiese sido investigar los métodos formales y ampliar el análisis comparativo de métodos.
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This submission proposes to learn the word decomposition, or word to sub-word sequence mapping jointly with the attention based sequence-to-sequence model. A particular feature of this approach is that the decomposition is not static, instead, it also conditions on the acoustic input, and the mapping is probabilistic, i.e., one word may map to multiple sub-word sequences. The authors argue that the dynamic decomposition approach can more naturally reflect the acoustic pattern. Interestingly, the motivation behind this approach is analogous to learning the pronunciation mixture model for HMM based speech recognition, where the probabilistic mapping from a word to its pronunciations also conditions on the acoustic input, e.g.,  I. McGraw, I. Badr, and J. Glass, "Learning lexicons form speech using a pronunciation mixture model," in IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2013  L. Lu, A. Ghoshal, S. Renals, "Acoustic data-driven pronunciation lexicon for large vocabulary speech recognition", in Proc. ASRU   R. Singh, B. Raj, and R. Stern, "Automatic generation of subword units for speech recognition systems,"  in IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, 2002  It would be interesting to put this work in the context by linking it to some previous works in the HMM framework.  Overall, the paper is well written, and it is theoretically convincing. The experimental study could be more solid, e.g., it is reasonable to have a word-level baseline, as the proposed approach lies in between the character-level and word-level systems. the vocabulary size of the WSJ si284 dataset is 20K at maximum, which is not very large for the softmax layer, and it is a closed vocabulary task. I guess the word-level system may be also competitive to the numbers reported in this paper. Furthermore, can you explain what is the computational bottleneck of the proposed approach? You downsampled the data by the factor of 4 using an RNN, and it still took around 5 days to converge. To me, it is a bit expensive, especially given that you only take one sample when computing the gradient. Table 2 is a little bit misleading, as CTC with language model and seq2seq with a language model model from Bahdanau et al. is much closer to the best number reported in this Table 2, while you may only get a very small improvement using a language model. Finally, "O(5) days to converge" sounds a bit odd to me.
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Se propone la utilización de la metodología GAIA para la trazabilidad a los requisitos, el enfoque propuesto se basa en la capacidad social de los agentes para procesar conocimiento, percibir los cambios del entorno y comunicación. Se trata de una tarea compleja, pues en el desarrollo de software se emplean gran variedad de modelos y diagramas que facilitan la representación de del conocimiento, estos artefactos se modifican en el tiempo. Estos cambios vienen principalmente desde el usuario.  Se requiere profundizar en la aplicación práctica de la propuesta para evaluar de mejor manera el aporte científico y práctico.
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Review: Multimodal Word Distributions  - Strengths:  Overall a very strong paper.  - Weaknesses: The comparison against similar approaches could be extended.  - General Discussion:  The main focus of this paper is the introduction of a new model for learning multimodal word distributions formed from Gaussian mixtures for multiple word meanings. i. e. representing a word by a set of many Gaussian distributions.  The approach, extend the model introduced by Vilnis and McCallum (2014) which represented word as unimodal Gaussian distribution. By using a multimodal, the current approach attain the problem of polysemy.  Overall, a very strong paper, well structured and clear. The experimentation is correct and the qualitative analysis made in table 1 shows results as expected from the approach.  There’s not much that can be faulted and all my comments below are meant to help the paper gain additional clarity.   Some comments:   _ It may be interesting to include a brief explanation of the differences between the approach from Tian et al. 2014 and the current one. Both split single word representation into multiple prototypes by using a mixture model.   _ There are some missing citations that could me mentioned in related work as :  Efficient Non-parametric Estimation of Multiple Embeddings per Word in Vector Space Neelakantan, A., Shankar. J. Passos, A., McCallum. EMNLP 2014 Do Multi-Sense Embeddings Improve Natural Language Understanding? Li and Jurafsky, EMNLP 2015 Topical Word Embeddings. Liu Y., Liu Z., Chua T.,Sun M. AAAI 2015  _ Also, the inclusion of the result from those approaches in tables 3 and 4 could be interesting.   _ A question to the authors: What do you attribute the loss of performance of w2gm against w2g in the analysis of SWCS?  I have read the response.
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Falta sustento en la validación de la propuesta.  No existe ningún análisis sobre cómo esta propuesta mejora o complementa las técnicas tradicionales de trazabilidad de requisitos.  Me parece que proponer un código tan extenso en lugar de facilitar la trazabilidad, la hace más engorrosa, a menos que se utilice una herramienta de software que genere automáticamente estos códigos, aspecto que no se considera en la propuesta.  El caso de estudio presentado es meramente descriptivo, no hay un respaldo que permita validar si efectivamente se consiguieron mejoras respecto al uso de técnicas de trazabilidad tradicionales.
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Ese trabajo muestra el procedimiento propuesto para la detección automática de fracturas en pozos. La metodología se ve novedosa e interesante. El artículo muestra bien la metodología y tiene una buena redacción, pero al finalizar el artículo falta una mejor presentación de los resultados en pozos reales.  No queda claro el aporte del artículo, primero indica que es la detección automática y en otra parte indica que es la modificación al algoritmo.  Debe mejorar la presentación de los resultados en pozos reales y compararlo con lo deseado y quizás con resultados de aplicar otras técnicas.
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- Strengths:  - Weaknesses: Many grammar errors, such as the abstract  - General Discussion:
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While I understand the difficulty of collecting audio data from animals, I think this type of feature engineering does not go in the right direction. I would rather see a model than learns the feature representation from data.  I would think it should be possible to collect a more substantial corpus in zoos / nature etc, and then train a generative model. The underlying learned feature representation could be then used to feed a classifier. I'm not familiar with the particularities of this task, it's hard to judge the improvements by using chirplets.
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El trabajo presenta el procedimiento seguido para la digitalización del archivo histórico de la parroquia San Pedro de Coquimbo. El trabajo presenta una buena redacción, pero no presenta un aporte novedoso a la problemática planteada. Es un trabajo que podría ser presentado en el área de Educación en Ingeniería (Sochedi, Congreso Chileno de Educación Superior en Computación u otros afines), dándole la redacción de acuerdo a este tipo de congreso.  Los principales problemas del artículo, desde mi punto de vista son:  - La temática no es novedosa, ya que existe una organización que mantiene imágenes de este tipo de archivos ([Link]  - Muestra el procedimiento, pero no los resultados (cantidad de archivos indexados, horas-hombre utilizados en la digitalización, logros propuestos por la asignatura versus lo realmente logrado, problemas que debeieron resolver los alumnos,cuántas imágenes se devolvieron, etc)  - No indica cuál es la información relevante que se debe digitar por página.  - No indica la utilidad que le dieron los usuarios.
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This work describes a gated attention-based recurrent neural network method for reading comprehension and question answering. This method employs a self-matching attention technique to counterbalance the limited context knowledge of gated attention-based recurrent neural networks when processing passages. Finally, authors use pointer networks  with signals from the question attention-based vector to predict the beginning and ending of the answer. Experimental results with the SQuAD dataset offer state-of-the-art performance compared with several recent approaches.   The paper is well-written, structured and explained. As far as I know, the mathematics look also good. In my opinion, this is a very interesting work which may be useful for the question answering community.  I was wondering if the authors have plans to release the code of this approach. From that perspective, I miss a bit of information about the technology used for the implementation (theano, CUDA, CuDNN...), which may be useful for readers.  I would appreciate if authors could perform a test of statistical significance of the results. That would highlight even more the quality of your results.  Finally, I know that the space may be a constraint, but an evaluation including some additional dataset would validate more your work.
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Se presenta una aplicación que consiste en un sistema de vigilancia basado en cámaras ip y que puede ser monitoreado desde dispositivos móviles con android, donde el aporte del trabajo es crear un sistema centralizado para gestionar las cámaras. El paper muestra en detalle el diseño del sistema, lo cual puede ser de interés a la audiencia del congreso. El trabajo presenta algunos problemas en el formato: - presenta encabezados en cada página que parecen referenciar a que fue extraído o enviado a una revista, lo cual no se adecua al formato del workshop -muestra también fechas de envió y recepción, lo cual parece apunta en la misma dirección - presenta algunos problemas de redacción y sentido, como: "También, a esto se suma la incomodidad el tener acceso de un computador" "presenta el desarrollo de un sistema de vídeo vigilancia con cámaras IP, que engloba las ¿¿desventajas?? antes nombradas"  El paper debería arreglar los problemas en el formato para ser aceptado
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The paper introduces a time dependent recommender system based on point processes parametrized by time dependent user and item latent representations. The later are modeled as coupled – autoregressive processes – i.e. the representation of a user/item changes when he interacts with an item/user, and is a function of both the user and the item representations before time t. This is called coevolution here and the autoregressive process is called recurrent NN. The model may also incorporate heterogeneous inputs. Experiments are performed on several datasets, and the model is compared with different baselines. There are several contributions in the paper: 1) modeling recommendation via parametrized point processes where the parameter dynamics are modeled by latent user/item representations, 2) an optimization algorithm for maximizing the likelihood of this process, with different technical tricks that seem to break its intrinsic complexity, 3) evaluation experiments for time dependent recommendation. The paper by the same authors (NIPS 2016) describes a similar model of continuous time coevolution, and a similar evaluation. The difference lies in the details of the model: the point process model is not the same and of the latent factor dynamic model is slightly different, but the modeling approach and the arguments are exactly the same. By the end, one does not know what makes this model perform better than the one proposed in NIPS, is it the choice for the process, the new parametrization? Both are quite similar. There is no justification on the choice of the specific form of the point process in the two papers. Did the authors tried other forms as well? The same remark applies for the form of the dynamical process: the non-linearity used for the modeling of the latent user/item vectors here is limited to a sigmoid function, which probably does not change much w.r.t. a linear model, but there is no evidence of the role of this non linearity in the paper. Note that there are some inconsistencies between the results in the two papers. Concerning the evaluation, the authors introduce two criteria. I did not get exactly how they evaluate the item recommendation: it is mentioned that at each time t, the model predicts the item the user will interact with. Do you mean, the next item the user will interact with after time t? For the time prediction, why is it a relevant metric for recommendation? A comparison of the complexity, or execution time of the different methods would be helpful. The complexity of your method is apparently proportional to #items*#users, what are the complexity limits of your methods. Overall, the paper is quite nice and looks technically sound, albeit many details are missing. On the other hand, I have a mixed feeling because of the similarity with NIPS paper. The authors should have make a better work at convincing us that this is not a marginal extension of previous work by the authors.  I was not convinced either by the evaluation criteria and there is no evidence that the model can be used for large datasets.
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El artículo realiza una reflexión sobre el estado actual y las posibles proyecciones de los métodos formales en el desarrollo de software.  Si bien la idea de realizar tal reflexión tiene un potencial interesante, el artículo queda corto en dos aspectos claves:  1. Hay muchísimas aseveraciones hechas en el documento que no tienen citas bibliográficas que las respalden, ni tampoco se desprenden de una deducción lógica a partir de premisas anteriores. Esto resta significativamente a la validez de los argumentos presentados. 2. Todas las aseveraciones presentadas en el documento que, según se interpreta, los autores quieren presentar como propias, son en realidad, problemas ampliamente conocidos en el área de métodos formales.  En resumen, el artículo no provee aseveraciones con evidencia suficiente o una línea argumentativa sólida, ni tampoco provee aseveraciones originales.  Por esos motivos considero que el artículo no es apto para ser publicado.
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SUMMARY.  The paper propose a new scoring function for knowledge base embedding. The scoring function called TransGaussian is an novel take on (or a generalization of) the well-known TransE scoring function. The proposed function is tested on two tasks knowledge-base completion and question answering.  ----------  OVERALL JUDGMENT While I think this proposed work is very interesting and it is an idea worth to explore further, the presentation and the experimental section of the paper have some problems. Regarding the presentation, as far as I understand this is not an attention model as intended standardly in the literature. Plus, it has hardly anything to share with memory networks/neural Turing machines, the parallel that the authors try to make is not very convincing. Regarding the experimental section, for a fair comparison the authors should test their model on standard benchmarks, reporting state-of-the-art models. Finally, the paper lack of discussion of results and insights on the behavior of the proposed model.   ----------  DETAILED COMMENTS   In section 2.2 when the authors calculate \mu_{context} do not they loose the order of relations? And if it is so, does it make any sense?
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El documento describe un trabajo exploratorio en el desarrollo de una aplicación software en el área de informática médica, concretamente en los sistemas HIS (Hospital Information System). La propuesta es interesante pero el documento denota que es un trabajo insipiente, o se entiende esto, dado que se describe la arquitectura propuesta y la metodología del proyecto, pero no se describe un escenario de prueba o un caso concreto de validación. Igualmente, no se observa en el documento la descripción de un software resultado del proyecto, y por el título del artículo y el abstract se espera la descripción de alguna propuesta software.
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El artículo presenta un caso de aplicación de una arquitectura para el control de robots móviles. Primeramente se exponen las ventajas del enfoque basado en comportamiento y luego un caso de aplicación para el seguimiento de pared – evasión de obstáculos en un robot.  El artículo está bien escrito, pero puede mejorarse la descripción del caso o experimento. Sería deseable establecer previamente los objetivos para la observación. Las variables utilizadas podrían presentarse en una gráfica.  Si bien se menciona una mejora a partir de la inclusión del módulo de lógica difusa, se podría profundizar discutiendo el impacto de esto en las medidas. La sección de resultados puede mejorarse con una estructura más definida, tratando por separado los resultados de error, falsa lectura por reflexión, mapeo de pared en celdas.
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El artículo presenta un sistema de información comercial adaptable a cualquier negocio minorista a partir de facilitar el trabajo de consolidación de los datos y completar la automatización del proceso de importación, distribución y aprovisionamiento.  A pesar de buena presentación y lenguaje, no es un trabajo que presente resultados de una investigación. Más bien es el resumen del desarrollo de un sistema de mediana complejidad. Tampoco expone lecciones aprendidas o prácticas que pudieran aportar a otros desarrolladores. En conclusión, su novedad y contribución a la ciencia es limitada. En estas condiciones, creo que no puede aceptarse para el track de investigación.
Output: es
This paper gives a theoretical motivation for tieing the word embedding and output projection matrices in RNN LMs. The argument uses an augmented loss function which spreads the output probability mass among words with close word-embedding.   I see two main drawbacks from this framework: The augmented loss function has no trainable parameters and is used for only for regularization. This is not expected to give gains with large enough datasets.  The augmented loss is heavily “engineered” to produce the desired result of parameter tying. It’s not clear what happens if you try to relax it a bit, by adding parameters, or estimating y~ in a different way.   Nevertheless the argument is very interesting, and clearly written. The simulated results indeed validate the argument, and the PTB results seem promising.  Minor comments: Section 3: Can you clarify if y~ is conditioned on the t example or on the entire history. Eq. 3.5: i is enumerated over V (not |V|)
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Comentarios del artículo. De forma: •	Problemas con el uso de mayúscula inicial. •	Desconformidad? Sería mejor inconformidad •	Problemas de ortografía. Faltan tildes en algunas palabras (por ejemplo: implantará), y sobran en otras (critérios). No tiene mucha presentación este tipo de errores teniendo en cuenta que los procesadores de texto cuentan con corrector de ortografía. •	Artículos en español deben escribirse siempre en tercera persona. •	Problemas con el sistema de referenciación.    De fondo: •	Las figuras 1 y 2 no aportan al entendimiento del problema y la solución. Favor insertar solo figuras que permitan una mejor comprensión de la necesidad. •	El orden para presentar la información es confuso. Primero debería abordarse la sección de teoría y de trabajos previos para tener el background necesario y así entender porque es necesaria la construcción de una nueva aplicación. •	En la introducción siempre el último párrafo debe dar cuenta de la estructura del artículo. Falta esto para que el lector tenga una visión general del paper. •	En la sección teoría del dominio mencionan la definición de CRM, pero al parecer lo que ofrecen como solución no es una aplicación de este tipo. Esto genera confusión en la lectura. Igualmente parece que están mezclando las definiciones con la sección donde comparan otras aplicaciones, o cual tampoco favorece el entendimiento del artículo. •	Al indicar las aplicaciones comparadas no queda muy claro qué criterios se usaron para su selección. Qué se revisó en cuanto a la literatura especializada? •	La calidad de la figura 3 no es adecuada para una publicación. •	La figura 4 y su etiqueta explicativa están en diferentes posiciones. Dicha figura también tiene problemas de calidad. •	La forma de mostrar la solución propuesta es muy confusa. Vale la pena reorganizar toda la sección para explicar primero el proceso propuesto en el desarrollo y posteriormente los resultados obtenidos. •	Teniendo en cuenta el objetivo del artículo, una sección de modelo de indicadores de la extensión usada le roba espacio a aspectos más importantes a tratar como por ejemplo la utilidad de que la aplicación sea móvil y cuente con datos como la ubicación del vendedor. •	El título del trabajo no se compadece del contenido. No se hizo énfasis en el componente móvil que aparentemente era la mayor bondad de la aplicación. •	La sección de estadísticas no conecta con el resto del contenido, y tampoco se usan leyendas explicativas para lograr esta conexión.
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Considero, antes que nada, que el ámbito de desarrollo de la temática (desarrollo de software en ambientes de investigación...) no "otorga permiso" para realizar este desarrollo en forma más informal (tiempos, relajos en versiones, escasa documentación, etc.). 2º, no veo porque se plantea sólo SCRUM, sin hacer comparaciones básicas con los otros exponentes "clásicos" de metodologías ágiles (XP y FDD), lo cual le otorga una cierta "liviandad" al análisis inicial de parte de los autores (sin duda se podría ahondar un poco más, sobretodo con XP).
Output: es
El trabajo presenta un método algorítmico para la clasificación de la calidad de maderas relacionadas a postes de electricidad y pista ferroviaria. Este trabajo es interesante, pero su redacción no permite hacer una lectura fluida y con claridad del mismo.   Los que debería mejorar el artículo es:  - Mejorar la redacción del resumen. El resumen indica de test para probar la hipótesis, pero no indica cuál es la hipótesis.  - Eliminar aseveraciones sin referencias, como: 'Los defectos que se producen ... frecuencia significativa'  - Se realiza una aseveración que es ambigua respecto del trabajo: 'las señales de audio de la madera presentan la dificultad de no tener información bien definida...' y ' ...con el golpe del martillo puede ser más o menos complicado lograr determinar si...'. Entonces cómo se obtuvieron las características?, son estas características confiables?  - Hay frases contradictorias, como: '... hacer una captura de datos con lo máximo de interferencia posible,...' y ´'para que no haya ninguna interferencia...'  - Hay muchas palabras mal traducidas que no permiten una lectura fluida, como: poder urbano y rural, colectadas, podre, adiados, a seguir, cuantidad, tiendo, hacer parte, etc.  - Otras palabras que debe traducir de forma correcta: do, e, lo, Ajora,  - Las ecuaciones deben ajustarse al formato (ejemplo, 4 y 5). los títulos están corridos.
Output: es
No concuerdo con lo que está escrito en el segundo parágrafo de la introducción. Una solución para un problema NP completo, por ejemplo el cajero viajante, puede ser programada de forma simple... el problema radica en que la respuesta del programa puede tardar mucho. Para contornar esto se buscan heurísticas o meta-heurísticas que tal vez no encuentren la respuesta ideal pero si un buena respuesta.  En la página 3, observe que Pa no es un elemento de A y si un subconjunto de A o más precisamente un subconjunto de A-{a}. En ese mismo parágrafo habla de "dos tipos de restricciones" pero la segunda no está explícitamente colocada. Al final del parágrafo sería interesante decir que "o sea, ai pertenece a Paj". La frase está muy larga: 16 líneas!  No queda claro en las figuras 1 y 2 la restricción de que "la suma de la cantidad de tipo de recurso k utilizado en el período t, Rk(t), no debe exceder de Rk".  En la formulación matemática  del RCPSP no está claro que significaría por ejemplo que Fj tome el valor 5 y el significado de pj y de A(t).  Faltó una comparación estadística de cuan buena es la calidad de la solución encontrada con el algoritmo propuesto de otras soluciones o al menos una comparación que muestre que tan distante está la solución encontrada de la ideal.  Las referencias parecen no tener un orden lógico (alfabético o orden de citación).
Output: es
- El artículo aborda un problema relevante y en boga en la comunidad (p.ej. CMMI-ACQ).  - No hay un estado del arte que revise intentos previos de resolver este problema. - La definición de patrones de proyecto de adquisición debería ceñirse a las definiciones usuales de patrón (máxime si se compara con los patrones de diseño, como se hace en las Conclusiones); p.ej. el estilo Portland de patrones de diseño reconoce contexto, problema y solución. - La técnica utilizada (MECT) parece adecuada para construir taxonomías, pero no patrones (al excluir consideraciones sobre causalidad etc.); el artículo parece asumir que los "patrones de diseño" son "patrones de forma", y no lo son. - La referencia [13] lista mal el nombre de la autora.
Output: es