niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
I reviewed the manuscript as of December 6th.  Summary: The authors build upon generative adversarial networks for the purpose of steganalysis -- i.e. detecting hidden messages in a payload. The authors describe a new model architecture in which a new element, a 'steganalyser' is added a training objective to the GAN model.  Major Comments: The authors introduce an interesting new direction for applying generative networks. That said, I think the premise of the paper could stand some additional exposition. How exactly would a SGAN method be employed? This is not clear from the paper. Why does the model require a generative model? Steganalysis by itself seems like a classification problem (i.e. a binary decision if there a hidden message?) Would you envision that a user has a message to send and does not care about the image (container) that it is being sent with? Or does the user have an image and the network generates a synthetic version of the image as a container and then hide the message in the container? Or is the SGAN somehow trained as a method for detecting hidden codes performed by any algorithm in an image? Explicitly describing the use-case would help with interpreting the results in the paper.  Additionally, the experiments and analysis in this paper is quite light as the authors only report a few steganalysis performance numbers in the tables (Table 1,2,3). A more extensive analysis seems warranted to explore the parameter space and provide a quantitative comparison with other methods discussed (e.g. HUGO, WOW, LSB, etc.) When is it appropriate to use this method over the others? Why does the seed effect the quality of results? Does a fixed seed correspond realistic scenario for employing this method?  Minor comments: - Is Figure 1 necessary? - Why does the seed value effect the quality of the predictive performance of the model?
Output: en
The idea of universality that is independent of input distribution and dimension, depending only on the algorithm is an appealing one. However, as an empirical study, this paper comes up somewhat short:  1. Exactly one algorithm is shown for the deep learning example. It would have been more convincing to compare distributions with one or more algorithms.   2. The definition (1),  and much of the work of Section 2.1 seems to have already been covered in Deift (2014), Section 1.3. In that paper, a number of different algorithms for the solution of linear systems are considered, and then the concept of universality becomes more plausible. I do not see enough of such algorithmic comparisons in this paper (same problem setup, different algorithms).  3.  It seems to me that what practitioners might care about in practice are both the mean and variance in running times; these quantities are buried in (1). So I question how useful the distribution itself might be for algorithm tuning.   At the least, many more empirical comparisons should be provided to convince me that the universality holds across a broad range of algorithms.
Output: en
- Strengths: A nice, solid piece of work that builds on previous studies in a productive way. Well-written and clear.   - Weaknesses:   Very few--possibly avoid some relatively "empty" statements:  191 : For example, if our task is to identify words used similarly across contexts, our scoring function can be specified to give high scores to terms whose usage is similar across the contexts.  537 : It is educational to study how annotations drawn from the same data are similar or different.  - General Discussion: In the first sections I was not sure that much was being done that was new or interesting, as the methods seemed very reminiscent of previous methods used over the past 25 years to measure similarity, albeit with a few new statistical twists, but conceptually in the same vein. Section 5, however, describes an interesting and valuable piece of work that will be useful for future studies on the topic. In retrospect, the background provided in sections 2-4 is useful, if not necessary, to support the experiments in section 5.   In short, the work and results described will be useful to others working in this area, and the paper is worthy of presentation at ACL.  Minor comments:  Word, punctuation missing? 264 : For word annotations, we used PPMI, SVD, and SGNS (skipgram with negative sampling from Mikolov et al. (2013b)) word vectors released by Hamilton et al. (2016).  Unclear what "multiple methods" refers to : 278 : some words were detected by multiple methods with CCLA
Output: en
Falta un poco de claridad en la presentación del tema. En las conclusiones falta mostrar cual es el aporte del trabajo y motivo de la investigación
Output: es
El artículo tiene como objetivo brindar una arquitectura de referencia y solución al problema de integración e interoperabilidad entre sistemas de salud.   Algunas observaciones son: - Falta nombre del paper en español - Cambiar "Index Terms" por "keywords" - Falta Resumen y Palabras Clave en español - No usar color en figuras (según formato) - Poner acento a "se diseño" - Falta una sección de Conclusiones
Output: es
This paper proposes a design principle for computation blocks in convolutional networks based on repeated application of expand and join operations resulting in a fractal-like structure.   This paper is primarily about experimental evaluation, since the objective is to show that a residual formulation is not necessary to obtain good performance, at least on some tasks.  However, in my opinion the evaluations in the paper are not convincing. The primary issue is lack of a proper baseline, against which the improvements can be clearly demonstrated by making isolated changes. I understand that for this paper such a baseline is hard to construct, since it is about a novel architecture principle. This is why more effort should be put into this, so that core insights from this paper can be useful even after better performing architectures are discovered. The number of parameters and amount of computation should be used to indicate how fair the comparisons are between architectures. Some detailed comments:  - In Table 1 comparisons to Resnets, the resnets from He et al. 2016b and Wide Resnets should be compared to FractalNet (in lieu of a proper baseline). The first outperforms FractalNet on CIFAR-100 while the second outperforms it on both. The authors compare to other results without augmentation, but did not perform additional experiments without augmentation for these architectures.  - The 40 layer Fractal Net should not be compared to other models unless the parameter reduction tricks are utilized for the other models as well.  - A proper comparison to Inception networks should also be performed for these networks. My guess is that the reason behind a seemingly 'ad-hoc' design of Inception modules is to reduce the computational footprint of the model (which is not a central motivation of fractal nets). Since this model is directly related to the Inception module due to use of shorter and longer paths without shortcuts, one can easily simplify the Inception design to build a strong baseline e.g. by converting the concatenation operation to a mean operation among equally sized convolution outputs. As an aside, note that Inception networks have already shown that residual networks are not necessary to obtain the best performance [1].  - It should be noted that Residual/Highway architectures do have a type of anytime property, as shown by lesioning experiments in Srivastava et al and Viet et al.  - The architecture specific drop-path regularization is interesting, but is used along with other regularizers such as dropout, batch norm and weight decay and its benefit on its own is not clear.  Overall, it's not clear to me that the experiments clearly demonstrate the utility of the proposed architecture.   [1] Szegedy, Christian, Sergey Ioffe, and Vincent Vanhoucke. "Inception-v4, inception-resnet and the impact of residual connections on learning." arXiv preprint arXiv:1602.07261 (2016).
Output: en
Es un trabajo difícil de catalogar, presenta un tema usualmente asociado a bases de datos deductivas (reparación), donde deben existir reglas o restricciones de integridad que han sido violadas, adaptado al tema de inconsistencia producida por nuevos hechos en un DW que no se ajustan correctamente a sus dimensiones. Esto, normalmente es tratado en este ámbito mediante el uso de Slowly Changing Dimensions (SCD), algo que extrañamente no es nombrado en el artículo.  Aun así, y asumiendo que el problema realmente existe y tiene aplicabilidad, es presentado muy superficialmente, y termina finalmente en una propuesta informal que no es descrita rigurosamente como un algoritmo en sí. Me parece que es una propuesta que aún se encuentra en un estado muy inicial y cuya problemática no logra convencerme como tal.
Output: es
El artículo presenta un algoritmo para problema de Job Shop Scheduling, mediante el enfoque de inmunidad de selección clonal. Se realiza una adecuada revisión de la literatura relacionada y de la metodología propuesta para resolver el problema. En lo relativo a los resultados y su discusión, se midió el desempeño del algoritmo propuesto sobre varios problemas de distintos tamaños y se comparó su rendimiento con otros algoritmos de la literatura.  El artículo está bien estructurado y la presentación es clara y sigue un orden lógico.  Presenta algunos problemas menores de forma que se deben resolver:  - incorrecta enumeración de las figuras y no sigue el orden de aparición. - referencia 2 es incompleta  Según lo expuesto, el algoritmo propuesto supera a otros algoritmos de la literatura en cuanto a porcentaje de BKS alcanzado. No obstante, no se discute el factor error relativo promedio % y el hecho que el esquema propuesto supera a 2 esquemas de la literatura pero es superado por 5 otros (esto se menciona en las conclusiones pero sin discusión). Sería conveniente introducir una discusión respecto a esto último y trabajo futuro en este sentido.
Output: es
This paper proposes a neural architecture for answering non-factoid questions. The author's model improves over previous neural models for answer sentence selection. Experiments are conducted on a Japanese love advice corpus; the coolest part of the paper for me was that the model was actually rolled out to the public and its answers were rated twice as good as actual human contributors!   It was hard for me to determine the novelty of the contribution. The authors mention that their model "fills the gap between answer selection and generation"; however, no generation is actually performed by the model! Instead, the model appears to be very similar to the QA-LSTM of Tan et al., 2015 except that there are additional terms in the objective to handle conclusion and supplementary sentences. The structure of the answer is fixed to a predefined template (e.g., conclusion --> supplementary), so the model is not really learning how to order the sentences. The other contribution is the "word embedding with semantics" portion described in sec 4.1, which is essentially just the paragraph vector model except with "titles" and "categories" instead of paragraphs.   While the result of the paper is a model that has actually demonstrated real-life usefulness, the technical contributions do not strike me as novel enough for publication at ICLR.  Other comments: - One major issue with the reliance of the model on the template is that you can't evaluate on commonly-used non-factoid QA datasets such as InsuranceQA. If the template were not fixed beforehand (but possibly learned by the model), you could conceivably evaluate on different datasets.  - The examples in Table 4 don't show a clear edge in answer quality to your model; QA-LSTM seems to choose good answers as well. - Doesn't the construction model have an advantage over the vanilla QA-LSTM in that it knows which sentences are conclusions and which are supplementary? Or does QA-LSTM also get this distinction?
Output: en
Los autores describen una metodología para desarrollar, en forma colaborativa, tesis y memorias usando tecnologías que se usan habitualmente en desarrollo de software. Asimismo, describen herramientas concretas y sus bondades como, por ejemplo, Latex y Git. Finalmente, proponen un flujo de trabajo para el desarrollo de proyectos de esta naturaleza.  El valor principal del artículo radica en la aplicación de conocimientos que los estudiantes  ya dominan -es decir, técnicas y herramientas de desarrollo de software- a una problemática diferente como es el caso de las tesis y memorias. Todo ello, con el afán de hacer más eficiente el proceso.  1.- El énfasis del artículo está la solución sin hacer un análisis detallado del problema que se pretende resolver. En otras palabras, no hay respuestas a las siguientes preguntas:  a.- ¿cuál es exactamente el problema? b.- ¿qué impactos genera este problema? c.- ¿por qué es importante resolver el problema? d.- ¿qué soluciones se han implementado hasta la fecha? e.- ¿qué ventajas tiene la solución propuesta respecto de las anteriores?   2.- En mi opinión, el artículo debiera enfatizar más la metodología y el flujo de trabajo. Por ejemplo, añadir un diagrama -utilizando un lenguaje visual- que permita, por un lado, comprender el proceso general de desarrollo de tesis y, por otro, distinguir los roles, las actividades y las tecnologías asociadas en cada fase de la memoria.  3.- Se deben cuidar algunos aspectos del lenguaje y el rigor de ciertas afirmaciones como, por ejemplo: "(dada la más bien atroz ortografía de que gozan los ingenieros)". ¿Los autores disponen de algún respaldo empírico para respaldar esta afirmación? ¿Es necesario recurrir a un lenguaje tan prosaico para justificar la conveniencia de usar una determinada herramienta tecnológica? A propósito, recomiendo revisar las expresiones: "no es publico" (punto 3.1) y "El tener acceso directamente..." (punto 3.2)
Output: es
El trabajo presenta la propuesta para un modelo de calidad para software de banca por Internet.  El trabajo presenta varias debilidades: - El objetivo del trabajo no está claramente especificado, y aparece descrito en forma diferente en varias secciones. - La metodología de investigación no está clara. --> Los elementos constitutivos de la propuesta (Dromey, ISO 25010, MOSCA...). No se describe la motivación de por qué fueron seleccionados. Ni se describe el sesgo que esta selección puede tener en el modelo. --> Se describe el uso de una metodología de Investigación/Acción, pero no se describe el fenómeno que se ha estudiado para consolidar el modelo.  --> La Secciones de marco teórico, también parecen estar sesgadas, y no se describe las fuentes que dieron lugar a la selección de referencias.  Otros comentarios menores: - La traducción del abstract a inglés debe ser revisada. - La bibliográfica de calidad de software, sale de libros de texto, y puede ser actualizada. - El alcance hacia a tributos de calidad, es a la vez, introducido como parte del marco metodológico, y expuesto como conclusiones. No puede ser las dos. Al orientar la investigación hacia owasp, el constructo se orienta hacia atributos de seguridad, por tanto la conclusión: "En el mismo sentido se establece que la calidad de un sistema para Banca por Internet debe considerar la seguridad como punto obligatorio, además de la funcionalidad" Es resultado del diseño de su investigación, y no puede extraerse del trabajo.  - La referencia 6 y la 11 es la misma.
Output: es
En este trabajo se realiza una revisión sistemática de literatura sobre el tema de gestión de requisitos software en empresas pequeñas.  El trabajo resulta relevante para la comunidad dada la poca información existente en esta temática. Como correcciones menores se recomienda trabajar más la sección de resultados añadiendo la síntesis de la revisión así como discutir los resultados de acuerdo a la pegunta de investigación planteada, por último se recomienda quitar la referencia que aparece en el resumen.
Output: es
El artículo presenta una aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones a la clasificación de tipos de maderas basada en registros de audio.  En los aspectos de forma:  El artículo presenta varios problemas de sintaxis del lenguaje español, los cuales son fácilmente subsanables. El resumen se debería revisar y mejorar.  También se presentan algunos términos en inglés que deberían ser reemplazados por su significado en español (e.g. test).  Las ecuaciones 4 y 5 contienen errores y deben ser mejor explicadas. También ajustar el tamaño de la letra (font size).  La tabla 1 contiene información redundante, pues las cantidades que se presentan parecen ser independientes del método.  Mejorar la resolución y aumentar el tamaño de la figura 5 (que ocupe las 2 columnas), pues no se logra apreciar bien los distintos puntos y clusters que se comentan.  En los aspectos de fondo:  La revisión del estado del arte es débil, debiendo incorporarse más referencias actuales relevantes  relacionadas al reconocimiento de patrones en base a datos de audio (aunque no necesariamente sean en el dominio de las maderas).  La versión del algoritmo KNN cuyo pseudocódigo se muestra, esta incorrecto. Se debe revisar y corregir. No se aprecia que trabaje para un K determinado. Tampoco se aprecia la recursión.  Se requiere mayor información y detalle de los datos y de las características derivadas.
Output: es
-	La propuesta es una buena iniciativa práctica, sin embargo existe una carencia en la revisión de la literatura en la que se basa y la evaluación por expertos debe ser ampliada para ser considerada como significativa. -	Debe modificar el formato de citas (es ordenado de [1] a...[n]) y el listado de referencias indicando volumen y número, etc. Este es un ejemplo: [1] K. Nusair, H.G. Parsa and C. Cobanoglu. "Building a model of commitment for Generation Y: An empirical study on e-travel retailers". Tourism Management. Vol. 32, Issue 4, pp. 833-843. 2011. -	Debe indicar a que moneda se refiere en los párrafos introductorios (¿pesos colombianos? ¿pesos chilenos?. -	Debe ajustar el formato de las tablas. -	Se recomienda fuertemente mejorar la redacción, de modo de hacer más breve y menos coloquial la explicación del trabajo.
Output: es
The paper describes a method for training neural networks with ternary weights. The results are solid and have a potential for high impact on how networks for high-speed and/or low-power inference are trained.
Output: en
The authors explore the idea of deep-learning a static analyzer. They do it with a toy programming language and a very simplified analysis problem -- just checking if all variables are initalized.  While the idea is interesting and might be developped into a tool in the future, the toy task presented in this paper is too simple to warrant an ICLR submission. Just detecting whether a variable is initialized in a string is a toy algorihtmic task, similar to the ones solved in a number of paper in recent years by models such as the Neural Turing Machine, Stack RNNs, Neural GPU, or Differentiable Neural Computer. All these architectures perform almost perfectly on a number of algorithmic tasks, so it is highly probable that they would also solve this one. Unluckily, the authors only compare to much more basic models, such as HMMs. Since the code for many of the above-mentioned models is available online, a paper without these baselines is not ready for ICLR. Moreover, there is a risk that existing models already solve this problem very well, making the contribution unclear.
Output: en
While the overall direction is promising, there are several serious issues with the paper which affect the novelty and validity of the results:  1. Incorrect claims about related work affecting novelty:    - This work is not the first to explore a deep learning approach to automatic code completion: “Toward Deep Learning Software Repositories”, MSR’15 also uses deep learning for code completion, and is not cited.    - “Code Completion with Statistical Language Models”, PLDI’14 is cited incorrectly -- it also does code completion with recurrent neural networks.    - PHOG is independent of JavaScript -- it does representation learning and has been applied to other languages (e.g., Python, see OOPSLA’16 below).     - This submission is not the only one that “can automatically extract features”. Some high-precision (cited) baselines do it.    - “Structured generative models of natural source code” is an incorrect citation. It is from ICML’14 and has more authors. It is also a log-linear model and conditions on more context than claimed in this submission.   2. Uses a non-comparable prediction task for non-terminal symbols: The type of prediction made here is simpler than the one used in PHOG and state-of-the-art (see OOPSLA’16 paper below) and thus the claimed 11 point improvement is not substantiated. In particular, in JavaScript there are 44 types of nodes. However, a PHOG and OOPSLA’16 predictions considers not only these 44 types, but also whether there are right siblings and children of a node. This is necessary for predicting tree fragments instead of a sequence of nodes. It however makes the prediction harder than the one considered here (it leads to 150+ labels, a >3x increase).   3. Not comparing to state-of-the-art: the state-of-the-art however is not the basic PHOG cited here, but “Probabilistic Model for Code with Decision Trees”, (OOPSLA 2016) which appeared before the submission deadline for ICLR’17:
Output: en
This paper applies RFN for biclustering to overcome the drawbacks in FABIA. The proposed method performs best among 14 biclustering methods, However, my first concern is that from the methodological point of view, the novelty of the proposed method seems small. The authors replied to the same question which another reviewer gave, but the replies were not so convincing.   This paper was actually difficult for me to follow. For instance, in Figure 1, a bicluster matrix is constructed as an outer product of $h$ and $w$. $h$ is a hidden unit, but what is $w$? I could not find any definition. Furthermore, I could not know how $h$ is estimated in this method. Therefore, I do NOT understand how this method performs biclustering.   Totally, I am not sure that this paper is suitable for publication.   Prons: Empirical performance is good.  Cons: Novelty of the proposed method Some description in the paper is unclear.
Output: en
Thank you for an interesting read on an approach to choose computational models based on kind of examples given.  Pros - As an idea, using a meta controller to decide the computational model and the number of steps to reach the conclusion is keeping in line with solving an important practical issue of increased computational times of a simple example.   - The approach seems similar to an ensemble learning construct. But instead of random experts and a fixed computational complexity during testing time the architecture is designed to estimate hyper-parameters like number of ponder steps which gives this approach a distinct advantage.   Cons - Even though the metacontroller is designed to choose the best amongst the given experts, its complete capability has not been explored yet. It would be interesting to see the architecture handle more than 2 experts.
Output: en
Problemas de Fondo: Los autores presentan los resultados de un proyecto de interoperabilidad entre plataformas, definen los estándares para la creación de contenido, sin embargo, los argumentos utilizados para seleccionar el modelo carecen de validación.  Se esperaría al menos la validación de dos o más plataformas antes de definir y concluir que lo propuesto es la mejor selección.  La encuesta aplicada a 50 personas no describe en que plataformas se realizó y a qué tipo de público objetivo.   Problemas de Forma: - Palabras sin tilde: último, validó, módulo. - Inicio de frases sin mayúsculas. - No se respeta el márgen en la tabla. - Los títulos de las figuras se encuentran en páginas diferentes. - La enumeración de los dispositivos es confusa y sin formato.
Output: es
El documento refleja que el equipo de trabajo cuenta con cierto dominio en la tecnología necesaria para alcanzar los objetivos planteados, sin embargo no está bien redactado, carece de sustento en trabajos previos, la aplicación no está bien descrita. Se recomienda también cuidar la redacción, concretar las ideas y cuidar la estructura en el documento. Se recomienda además una revisión profunda buscando la síntesis y profundizar en los detalle de la propuesta software que describen, y también se recomienda aplicar una metodología, describirla y describir la validación de la herramienta descrita (generar por ejemplo casos de prueba y describir la validación).
Output: es
Los autores presentan el trabajo de la construcción y evaluación de una herramienta visual como ayuda al proceso de minería de datos. Se muestra los resultados de utilizar la misma sobre un grupo de usuarios y sobre una tarea específica.  Sugerencias: - En las conclusiones se menciona la oportunidad de construir otras herramientas de apoyo, sin embargo, no se mencionan cuáles podrían ser. - No se menciona la razón de seleccionar WEKA como herramienta base para la construcción del software propuesto. - Se debería agregar como anexo el detalle del experimento realizado, indicando el modelo utilizado, resultados obtenidos, etc.   Forma: - El segundo párrafo de la introducción no deja clara cuál es la intención del mismo, debería ser redactado nuevamente. - Se hace uso extensivo de siglas, las cuales confunden y dificultan la lectura del trabajo.
Output: es
Encouraging orthogonality in weight features has been reported useful for deep networks in many previous works. The authors present a explicit regularization cost to achieve de-correlation among weight features in a layer and encourage orthogonality. Further, they also show why and how negative correlations can and should be avoided for better de-correlation.   Orthogonal weight features achieve better generalization in case of large number of trainable parameters and less training data, which usually results in over-fitting. As also mentioned by the authors biases help in de-correlation of feature responses even in the presence of correlated features (weights). Regularization techniques like OrthoReg can be more helpful in training deeper and leaner networks, where the representational capacity of each layer is low, and also generalize better.  Although the improvement in performances is not significant the direction of research and the observations made are promising.
Output: en
El artículo presentado, describe someramente los estudios realizados y decisiones adoptadas, que permiten dotar de una infraestructura de alta capacidad a los observatorios ESO Paranal y Cerro Armazones, ubicados en el desierto de atacama.  Se presentan las diversas etapas involucradas en el desafío por dotar de un gran ancho de banda a los mencionados observatorios ubicados en aéreas no pobladas (pleno desierto) para su conexión expedita con diversas redes académicas y la comunidad astronómica europea lo cual constituye un buen desafío desde el punto de vista tecnológico.  Sería importante destacar porqué de la necesidad de contar con grandes anchos de banda, es decir describir en mayor detalle el tipo de tráfico que lo justifica, por ejemplo monitoreo, control y operación remota, etc.  Aún no está en operación el enlace
Output: es
A few issues with this paper: 1- I find finding #2 trivial and unworthy of mention, but the author don't seem to agree with me that it is. See discussions. 2- Finding #1 relies on Fig #4, which appears very noisy and doesn't provide any error analysis. It makes me question how robust this finding is. One would have naively expected the power usage trend to mirror Fig #3, but given the level of noise, I can't convince myself whether the null hypothesis of there being no dependency between batch size and power consumption is more likely than the alternative. 3- Paper is unfriendly to colorblind readers (or those with B/W printers)  Overall, this paper is a reasonable review of where we are in terms of SOTA vision architectures, but doesn't provide much new insight. I found most interesting the clear illustration that VGG models stand out in terms of being a bad tradeoff in resource-constrained environments (too many researchers are tempted to benchmark their model compression algorithm on VGG-class models because that's always where one can show 10x improvements without doing much.)
Output: en
The paper presents an interesting incremental approach for exploring new convolutional network hierarchies in an incremental manner after a baseline network has reached a good recognition performance.  The experiments are presented for the CIFAR-100 and ImageNet benchmarks by morphing various ResNet models into better performing models with somewhat more computation.  Although the baselines are less strong than those presented in the literature, the paper claims significant error reduction for both ImageNet and CIFAR-100.  The main idea of the paper is to rewrite convolutions into multiple convolutions while expanding the number of filters. It is quite unexpected that this approach yields any improvements over the baseline model at all.  However, for some of the basic tenets of network morphing, experimental evidence is not given in the paper. Here are some fundamental questions raised by the paper: - How does the quality of morphed networks compares to those with the same topology trained from scratch? - How does the incremental training time after morphing relate to that of the network trained from scratch? - Where is the extra computational cost of the morphed networks come from? - Why is the quality of the baseline ResNet models lag behind those that are reported in the literature and github? (E.g. the github ResNet-101 model is supposed to have 6.1% top-5 recall vs 6.6 reported in the paper) More evidence for the first three points would be necessary to evaluate the validity of the claims of the paper.  The paper is written reasonably well and can be understood quite well, but the missing evidence and weaker baselines make it looks somewhat less convincing.  I would be inclined to revise up the score if a more experimental evidence were given for the main message of the paper (see the points above).
Output: en
It has recently come to my attention that the objective proposed by the authors in this paper has in fact already been studied in the literature under the name 'reward-weighted regression', from e.g. ICML 2007 [1]. This has spawned several other works using the same objective (e.g. [2]). One can examine for instance the objective proposed in Section 3.4 from [2], from ICANN 2008.  While this paper has already been accepted to ICLR, it would be beneficial for the authors to at least cite these works (and other related works) so that readers are aware of the previous origins of this idea.  [1] 
Output: en
El tema del artículo es novedoso y necesario en la literatura de modelamiento de procesos  El trabajo en general presenta un desarrollo pobre en lo teórico. Para llevar a efecto la comparación entre las técnicas de modelamiento de procesos se debe construir una metodología que muestre efectivamente las ventajas de un método por sobre el otro.  La comparación efectuada entre los métodos debe ser presentada para un caso general, dado que en ninguna parte la metodología explica que se va a aplicar a una  situación particular.  La metodología del artículo no explicita adecuadamente la forma en la cual se desarrolló la comparación, sólo expone los criterios de decisión utilizados en su construcción, lo cual no permite evaluar adecuadamente los resultados obtenidos.  No se expone con claridad la pregunta de investigación y los objetivos del estudio efectuado.
Output: es
El artículo es interesante, tanto en la aplicación de la teoría de control como de robótica móvil. requiere de una revisión completa de redacción, ortografía y puntuación.  Adjunto el archivo revisado con algunas anotaciones para mejorar la presentación, sin embargo los autores deben volver a revisar completamente el documento.
Output: es
Interesante paper que muestra el desarrollo de un observatorio astronómico virtual con posibles importantes implicaciones para la comunidad informática nacional. A este respecto sería deseable que durante la presentación se aclarasen aspectos como ¿Está abierta la participación a otras universidades a colaborar en los desafíos que se deriven de este proyecto? ¿Está pensado trabajar con más observatorios en el futuro? ¿Qué lecciones o guías se pueden extraer de la experiencia en la implementación de los otros observatorios virtuales alrededor del mundo, y del provecho que de estos han sacado los investigadores de las ciencias de la computación?
Output: es
Comentarios generales: • Se habla de una plantilla, sin embargo en ninguna parte del artículo aparece esta plantilla • Se recomienda pueda ser incluida un ejemplo de recopilación de datos en la plantilla • El agregar gráficos de datos analizados puede apoyar en una mejor comprensión del análisis que se realizó. • Revisar todo el escrito ya que hay muchas inconsistencias en el escrito por ejemplo: artículos de más o faltan palabras • Revisar el espaciado de los párrafos • Se tiene muy poca bibliografía • Revisar que las sangrías utilizadas como inicio de párrafo estén acordes con el formato del congreso • Revisar el formato delas referencias bibliográficas  Comentarios por secciones Palabras clave: • Revisar las palabras clave: …caso de estudio, ISO 9126 Introducción • General….? → Generalmente o En general C. ISO 9126 • Se recomienda revisar la traducción realizada en la sección del ISO 9126, además de tener cuidado en las sub características que menciona y en lo que realmente luego describe ya que en más de una ocasión no coinciden los nombres. • La eficiencia no está descrita como lo viene haciendo con otros atributos de calidad • Revisar las sub características incluidas en el atributo de portabilidad, en especial en las sub características de efectividad, productividad, seguridad física y satisfacción, poner referencia de donde extrajo esa información Desarrollo de la plantilla • Entiendo que el primer bullet “Al interactuar…” una breve descripción del momento en el que debes de contestar la pregunta asociada “¿Existe…”, recomiendo utilizar distintos bullets ya que así como lo tienes causa confusión… así en todos los apartados que aplique esta situación Aplicación del caso práctico • Se recomienda una mejor descripción de los porcentajes por ejemplo agregar una tabla en la que se mencionen número total de preguntas asociadas a cada atributo y el porcentaje asociado
Output: es
The authors describe a dataset of proof steps in higher order logic derived from a set of proven theorems. The success of methods like AlphaGo suggests that for hard combinatorial style problems, having a curated set of expert data (in this case the sequence of subproofs) is a good launching point for possibly super-human performance. Super-human ATPs are clearly extremely valuable. Although relatively smaller than the original Go datasets, this dataset seems to be a great first step. Unfortunately, the ATP and HOL aspect of this work is not my area of expertise. I can't comment on the quality of this aspect.  It would be great to see future work scale up the baselines and integrate the networks into state of the art ATPs. The capacity of deep learning methods to scale and take advantage of larger datasets means there's a possibility of an iterative approach to improving ATPs: as the ATPs get stronger they may generate more data in the form of new theorems. This may be a long way off, but the possibility is exciting.
Output: en
Interesante trabajo que trata de la simulación de entornos urbanos para simular accidentes y medir los efectos de intervenciones urbanas que ayuden en su prevención. El trabajo es un aporte tanto desde el punto de vista del objetivo de la misma, como de la descripción detallada que realiza sobre el proceso de integración de tecnologías que permitieron llevarla a cabo, lo cual se puede replicar para proyectos que utilicen la tecnología 3d con otros objetivos, así como de las estrategias usadas para refinar el modelo a través de globos aerostáticos. Se echa de menos, eso sí, una revisión de trabajos similares para haber establecido una comparación.
Output: es
Un trabajo muy claro, preciso y del alto nivel
Output: es
El trabajo está bien preparado técnicamente. Su estructura y redacción facilita su seguimiento. No obstante, tengo dudas acerca de su contribución científica ya que es la aplicación de modelamiento a un caso de estudio. No se establece claramente cuál es el problema a solucionar. Las metodologías orientadas a aspectos tienen ya algún tiempo aplicándose con éxito y tampoco se entrega información de trabajos previos para atacar el gap. Creo que se debe distinguir por qué es necesaria la aplicación de UML (y no de otras técnicas) para resolverlo.
Output: es
Some of the key details in this paper are very poorly explained or not even explained at all. The model sounds interesting and there may be something good here, but it should not be published in it's current form.   Specific comments:  The description of the R_l,pi convolutions in Section 2.1 was unclear. Specifically, I wasn't confident that I understood what the labels pi represented.  The description of the SAEN structure in section 2.2 was worded poorly. My understanding, based on Equation 1, is that the 'shift' operation is simply a summation of the representations of the member objects, and that the 'aggregate' operation simply concatenates the representations from multiple relations.  In the 'shift' step, it seems more appropriate to average over the object's member's representations h_j, rather than sum over them.  The compression technique presented in Section 2.3 requires that multiple objects at a level have the same representation. Why would this ever occur, given that the representations are real valued and high-dimensional? The text is unintelligible: "two objects are equivalent if they are made by same sets of parts for all the pi-parameterizations of the R_l,pi decomposition relation."   The 'ego graph patterns' in Figure 1 and 'Ego Graph  Neural Network' used in the experiments are never explained in the text, and no references are given. Because of this, I cannot comment on the quality of the experiments.
Output: en
El paper describe el proceso de evaluación de una aplicación móvil a partir de un conjunto de índices pre-definidos. En las dos primeras páginas se expone el tipo de aplicación móvil y la justificación a la selección de índices. Luego un análisis de los índices, indicando la muestra realizada y la metodología.  * Se extraña una presentación formal de la aplicación móvil, más allá de simplemente expresar su funcionalidad. * La búsqueda de correlaciones entre los distintos índices son obvias y están asociadas claramente a la evaluación por parte de los usuarios. * Desconozco la necesidad de plantear la diferencia entre sexo de la población muestral, no es un dato significativo. * El cuestionario seleccionado * Es poco significativo el encontrar a partir de los datos que la variable que más aporta a la predicción de calidad es la "usabilidad". Este punto es obvio en una aplicación móvil debido a su naturaleza. * Las conclusiones no aportan al trabajo realizado, se debería plantear una posible extensión de la evaluación a dispositivos móviles de tamaño mayor, por ejemplo: tables.  El proceso de medición de calidad que se propone sólo puede ser evaluado en su aplicación en distintas aplicaciones móviles, no solamente en una para mejorar la gestión de pago de los impuestos federales.  Con respecto a la ortografía, es muy común la falta de tilde en varias palabras: solicitó, explicó,  especificó, elaboró, proporcionó, etc.
Output: es
The paper presents a hierarchical DRL algorithm that solves sequences of navigate-and-act tasks in a 2D maze domain. During training and evaluation, a list of sub-goals represented by text is given to the agent and its goal is to learn to use pre-learned skills in order to solve a list of sub-goals. The authors demonstrate that their method generalizes well to sequences of varying length as well as to new combinations of sub-goals (i.e., if the agent knows how to pick up a diamond and how to visit an apple, it can also visit the diamond).   Overall, the paper is of high technical quality and presents an interesting and non-trivial combination of state-of-the-art advancements in Deep Learning (DL) and Deep Reinforcement Learning (DRL). In particular, the authors presents a DRL agent that is hierarchical in the sense that it can learn skills and plan using them. The skills are learned using a differential temporally extended memory networks with an attention mechanism. The authors also make a novel use of analogy making and parameter prediction.   However, I find it difficult to understand from the paper why the presented problem is interesting and why hadn't it bee solved before. Since the domain being evaluated is a simple 2D maze, using deep networks is not well motivated. Similar problems have been solved using simpler models. In particular, there is a reach literature about planning with skills that had been ignored completely by the authors. Since all of the skills are trained prior to the evaluation of the hierarchical agent, the problem that is being solved is much more similar to supervised learning than reinforcement learning (since when using the pre-trained skills the reward is not particularly delayed). The generalization that is demonstrated seems to be limited to breaking a sentence (describing the subtask) into words (item, location, action).   The paper is difficult to read, it is constantly switching between describing the algorithm and giving technical details. In particular, I find it to be overloaded with details that interfere with the general understanding of the paper. I suggest moving many of the implementation details into the appendix. The paper should be self-contained, please do not assume that the reader is familiar with all the methods that you use and introduce all the relevant notations.   I believe that the paper will benefit from addressing the problems I described above and will make a better contribution to the community in a future conference.
Output: en
- La herramienta APARD - La temática asociada a requerimientos y fábrica de software es interesante  - No está detallado el caso práctico que considere el uso APARD con sus ventajas y limitaciones - La sección que explica la implementación de la solución APARD debe ser mejorada - Mejorar conclusiones - La presentación:  con errores ortográficos y de redacción, escrito en primera persona, figuras con letras muy pequeñas, color blanco de letras en figuras la hacen poco legible, referencias escritas de diferente forma, etc. - Se recomienda no utilizar Wikipedia como referencia para un artículo científico. - Falta autor en referencias 6, falta nombre de tema en referencia 13 - Referencia 7 está escrita con autor de manera diferente a las otras y con título antes de autor. - Cambiar “Palabras claves” por “Palabras clave”. - De acuerdo a formato, poner como mínimo 5 palabras clave. - Pone referencia en otro formato, ejemplo, Greenfield y Short(2003) - Hay mucho detalle de tecnologías y herramientas y productos detallados en la sección Especificación Tecnológica de APARD - ¿Qué significa IQNET[z]? - Sugiero poner en Introducción las secciones que componen el paper.
Output: es
Este articulo presenta un "estado del arte" en sistemas cooperativos con múltiples robots. Desde esta perspectiva, es un artículo de divulgación escrito adecuadamente y que desde el punto de vista de la bibliografía incluye referencias actuales.  Resulta complejo realizar una evaluación de un artículo de este tipo por su aporte, aunque hubiese sido adecuado proporcionar algún subproducto final, como una tabla comparativa o alguna evaluación (¿áreas de aplicación?) basada en el trabajo de investigación.
Output: es
Es un excelente trabajo de investigación de aplicación tecnológica, vinculada con una empresa de la zona, artículo muy apropiado para Infonor  Tiene fallas con respecto a un artículo tradicional, no hay trabajos relacionados, citaciones, referencias, etc. Tiene problemas de redacción, pero es claro en lo que presenta. Tiene frases largas y hay problemas de puntuación. Habría que adaptarlo para que pase la revisión de la revista.
Output: es
- Strengths: This paper presents an extension of many popular methods for learning vector representations of text.  The original methods, such as skip-gram with negative sampling, Glove, or other PMI based approaches currently use word cooccurrence statistics, but all of those approaches could be extended to n-gram based statistics.  N-gram based statistics would increase the complexity of every algorithm because both the vocabulary of the embeddings and the context space would be many times larger.  This paper presents a method to learn embeddings for ngrams with ngram context, and efficiently computes these embeddings.  On similarity and analogy tasks, they present strong results.  - Weaknesses: I would have loved to see some experiments on real tasks where these embeddings are used as input beyond the experiments presented in the paper.  That would have made the paper far stronger.  - General Discussion: Even with the aforementioned weakness, I think this is a nice paper to have at ACL.  I have read the author response.
Output: en
The paper extends PixelCNN to do text and location conditional image generation. The reviewers praise the diversity of the generated samples, which seems like the strongest result of the paper. On the other hand, they are concerned with their low resolution. The authors made an effort of showing a few high-resolution samples in the rebuttal, which indeed look better. Two reviewers mention that the work with respect to PixelCNN is very incremental, and the AC agrees. Overall, this paper is very borderline. While all reviewers became slightly more positive, none was particularly swayed. The paper will make a nice workshop contribution.
Output: en
El trabajo presenta un report sobre aspectos de seguridad del producto software dependiendo de las tecnologías utilizadas para su desarrollo. Creo que falta rigor científico en la búsqueda de información. De hecho no es claramente explicado cómo se obtuvo la información por lo que queda como una monografía o marco teórico de un tema a investigar. No obstante, el estudio está bien presentado y su estructura es de calidad técnica. Creo que con una búsqueda en artículo de investigación puede ser mejorado.
Output: es
El artículo presenta el proceso de construcción de un almacén de datos para implementar OLAP sobre datos de explotación de recursos marinos en las costas de Chile.  El problema está claramente delimitado y tiene aplicación práctica relevante para el país.  El trabajo presentado corresponde a un caso de uso muy completo y detalladamente documentado de técnicas bien conocidas de minería de datos.  El ABSTRACT debe ser editado para que represente una traducción apropiada y legible del RESUMEN.  No es evidente el aporte original del trabajo.  Las conclusiones originales del artículo dicen relación con el dominio de la aplicación (estadísticas de explotación de recursos marinos) y no con temas relevantes a la conferencia.  Debería completarse la información faltante en la bibliografía.
Output: es
The paper describes a novel technique to improve the efficiency of computation graphs in deep learning frameworks. An impressive speedup can be observed in their implementation within TensorFlow. The content is presented with sufficient clarity, although some more graphical illustrations could be useful. This work is relevant in order to achieve highest performance in neural network training.   Pros:  - significant speed improvements through dynamic batching - source code provided   Cons:  - the effect on a large real-world (ASR, SMT) would allow the reader to put the improvements better into context - presentation/vizualisation can be improved
Output: en
El artículo es especialmente válido como una guía de implementación de un data center. Su nivel teórico no es relevante, sin embargo su aplicabilidad le hace de interés.  El artículo está bien escrito y documentado.  Se debe insistir que se trata de un caso y este caso está desarrollado completo siguiendo las normas TIA propuestas como referencia.
Output: es