niryuu/sni-each-converted huggingface dataset:
The paper proposes a neural approach to learning an image compression-decompression scheme as an auto-encoder. While the idea is certainly interesting and well-motivated, in practice, it turns out to achieve effectively identical rates to JPEG-2000.  Now, as the authors argue, there is some value to the fact that this scheme was learned automatically rather than by expert design---which means it has benefits beyond the compression of natural images (e.g., it could be used to automatically learning a compression scheme for signals for which we don't have as much domain knowledge). However, I still believe that this makes the paper unsuitable for publication in its current form because of the following reasons---  1. Firstly, the fact that the learned encoder is competitive---and not clearly better---than JPEG 2000 means that the focus of the paper should more be about the aspects in which the encoder is similar to, and the aspects in which it differs, from JPEG 2000. Is it learning similar filters or completely different ones ? For what kinds of textures does it do better and for what kinds does it do worse (the paper could show the best and worst 10 patches at different bit-rates) ?  2. Secondly, I think it's crucial that the paper demonstrate that the benefits come from a better coding scheme (as opposed to just a better decoder), as suggested in my initial pre-review question. How would a decoder trained on JPEG-2000 codes (and perhaps also on encoded random projections) do worse or better ?  3. Finally, I think the fact that it does as well/worse than JPEG-2000 significantly diminishes the case for using a 'deep' auto-encoder. JPEG-2000 essentially uses a wavelet transform, which is a basis that past studies have shown could be recovered using a simple sparse dictionary algorithm like K-SVD. This is why I feel that the method needs to clearly outperform JPEG-2000, or show comparisons to (or atleast discuss) a well-crafted traditional/generative model-based baseline.
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This paper introduces a novel extension of the variational autoencoder to arbitrary tree-structured outputs. Experiments are conducted on a synthetic arithmetic expression dataset and a first-order logic proof clause dataset in order to evaluate its density modeling performance.  Pros: + The paper is clear and well-written. + The tree-structure definition is sufficiently complete to capture a wide variety of tree types found in real-world situations. + The tree generation and encoding procedure is elegant and well-articulated. + The experiments, though limited in scope, are relatively thorough. The use of IWAE to obtain a better estimate of log likelihoods is a particularly nice touch.  Cons: - The performance gain over a baseline sequential model is marginal. - The experiments are limited in scope, both in the datasets considered and in the evaluation metrics used to compare the model with other approaches. Specifically: (a) there is only one set of results on a real-world dataset and in that case the proposed model performs worse than the baseline, and (b) there is no evaluation of the learned latent representation with respect to other tasks such as classification. - The ability of the model to generate trees in time proportional to the depth of the tree is proposed as a benefit of the approach, though this is not empirically validated in the experiments.  The procedures to generate and encode trees are clever in their repeated use of common operations. The weight sharing and gating operations seem important for this model to perform well but it is difficult to assess their utility without an ablation (in Table 1 and 2 these modifications are not evaluated side-by-side). Experiments in another domain (such as modeling source code, or parse trees conditioned on a sentence) would help in demonstrating the utility of this model. Overall the model seems promising and applicable to a variety of data but the lack of breadth in the experiments is a concern.  * Section 3.1: "We distinguish three types" => two * Section 3.6: The exposition of the variable-sized latent state is slightly confusing because the issue of how many z's to generate is not discussed. * Section 4.2-4.3: When generating the datasets, did you verify that the test set is disjoint from the training set? * Table 1: Is there a particular reason why the variable latent results are missing for the depth 11 trees?
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El trabajo no presenta nada novedoso ni contribuye al estado del arte. Los métodos de clasificación que utiliza son muy básicos, hay muchas técnicas más efectivas.  Tampoco se discuten las técnicas populares y mejores en la literatura.  No existen hipótesis claras.  Que se está tratando de "probar" en los experimentos? No se aprecia la contribución.  Problemas de organización del paper  EL trabajo está muy enfocado a describir "funcionalidades" de un sistema, y no el aporte propiamente tal en comparación al estado del arte.
Output: es
Se realiza un trabajo de modelamiento de encriptación cuántica novedosa  No veo aspectos negativos
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- Strengths: 1. The idea of assigning variable-length document segments with dependent topics is novel. This prior knowledge is worth incorporated in the LDA-based framework. 2. Whereas we do not have full knowledge on recent LDA literature, we find the part of related work quite convincing. 3. The method proposed for segment sampling with O(M) complexity is impressive. It is crucial for efficient computation.   - Weaknesses: 1. Compared to Balikas COLING16's work, the paper has a weaker visualization (Fig 5), which makes us doubt about the actual segmenting and assigning results of document. It could be more convincing to give a longer exemplar and make color assignment consistent with topics listed in Figure 4. 2. Since the model is more flexible than that of Balikas COLING16, it may be underfitting, could you please explain this more?  - General Discussion: The paper is well written and structured. The intuition introduced in the Abstract and again exemplified in the Introduction is quite convincing. The experiments are of a full range, solid, and achieves better quantitative results against previous works. If the visualization part is stronger, or explained why less powerful visualization, it will be more confident. Another concern is about computation efficiency, since the seminal LDA work proposed to use Variational Inference which is faster during training compared to MCMC, we wish to see the author’s future development.
Output: en
I agree with the other reviewer that the application areas are limited in the paper. I agree with the overall sentiment of the paper to evaluate effectiveness of some of the more recent techniques in this area, in conjunction with the recurrent networks.   The paper advertises itself as a method (or a list of methods) of improving the recurrent baselines when performing experiments, however fails (or not shown) to generalize to other tasks. Effectiveness of these methods need to be shown across a wide variety of tasks if we intend to replace traditional baselines in general, rather than a specific subset of applications.  I like the desire to evaluate many of the recent techniques and having many replications of experiments towards this end (which is a strong point of the paper). However, whether there are synergies of some of the enhancements with sentiment analysis or not, we cannot see from these results. It would be interesting to see whether some of these results generalize across a wide variety of tasks.
Output: en
Observaciones de fondo:  El control de navegación de robots móviles o aéreos constituye en la actualidad una interesante veta de investigación, merito del trabajo presentado, sobre todo si el UAV tiene incorporado un brazo el cual modifica su dinámica  haciendo más complejo su control.  El trabajo  tiene por título “Control de un manipulador móvil basado en un quadrotor con un efector final tipo pinza” y en su resumen en la primera línea indica “Este trabajo describe el diseño y control de un manipulador móvil basado en un robot quadrotor y un efector final tipo pinza acoplado”, en efecto el artículo describe la estructura y diseño del UAV con un manipulador de dos grados de libertad incorporado, sin embargo los resultados presentados a nivel de simulación, solo muestran el control de navegación del mismo y no el control del efector final.  Al final del párrafo de conclusiones se indica “como trabajo futuro se implantará el controlador en el sistema de manipulador móvil diseñado”.  Se menciona que el control utilizado es uno de tipo PD (ec. 9, debe ser revisada) debe justificarse esta decisión.  Observaciones de forma:  Mejorar la legibilidad de las figuras. Revisar el texto y corregir errores gramaticales, corte de palabras al final de una línea, etc.
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this work investigates a joint learning setup where tasks are stacked based on their complexity. to this end, experimental evaluation is done on pos tagging, chunking, dependency parsing, semantic relatedness, and textual entailment. the end-to-end model improves over models trained solely on target tasks.  although the hypothesis of this work is an important one, the experimental evaluation lacks thoroughness:  first, a very simple multi-task learning baseline [1] should be implemented where there is no hierarchy of tasks to test the hypothesis of the tasks should be ordered in terms of complexity.  second, since the test set of chunking is included in training data of dependency parsing, the results related to chunking with JMT_all are not informative.   third, since the model does not guarantee well-formed dependency trees, thus, results in table 4 are not fair.   minor issue: - chunking is not a word-level task although the annotation is word-level. chunking is a structured prediction task where we would like to learn a structured annotation over a sequence [2].  [1]
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El artículo describe una interesante aplicación en el ámbito de la capacitación y que entrega herramientas de gran utilidad para la empresa en el mejoramiento de los procesos del aprendizaje de los trabajadores. El artículo identifica las ventajas que este tipo de plataformas entrega a las empresas que las utilizan.  El artículo no define adecuadamente el propósito del mismo y establece en su inicio que este objetivo es "dar a conocer", lo cual no es un propósito adecuado para estas investigaciones.  El artículo se denomina plataforma para la gestión del conocimiento, sin embargo el artículo no define el marco teórico adecuado a esta temática. (no hay autores relevantes en la gestión del conocimiento y los procesos asociados a esta).  El artículo no justifica adecuadamente en la literatura la relevancia de estas plataformas en los proceso de aprendizaje y experiencias internacionales en el tema  No existe un apartado que presente la metodología de investigación seleccionada por los autores, más bien los autores describen una aplicación y sus componentes. Falta claramente el diseño de la investigación.  Las conclusiones del artículo se relacionan con la importancia de estas plataformas para la empresa, pero no se enfocan en los resultados obtenidos en la empresa que implementa, no hay recomendaciones para futuros estudios y no existe reconocimiento de las limitaciones del mismo
Output: es
Este trabajo aborda una temática interesante, pero está muy mal presentado.  Partiendo por el resumen, que finaliza con un párrafo realmente incomprensible: "Todo resultado es posible al buen modelamiento de los datos para luego ejecutar el proceso ETL y así finalizar explotándolos con una herramienta OLAP".  La Introducción no mejora; se inicia con un "Nace así...", lo que es la primera frase, que no corresponde, ya que por el estilo parece ser la continuación de otra idea.  El punto II, Temática, aparece como una buena oportunidad para dar cuenta del estado del arte, pero se utiliza para agrupar un conjunto de definiciones, sin que quede claro que forman parte de un todo que el autor utilizará como base para desarrollar su propuesta.  El punto II, Análisis de la problemática, se reduce al tratamiento de los datos.  El autor una vez más pierde una oportunidad de plantear el problema y resaltar el impacto de su propuesta.  El texto contiene una importante cantidad de errores ortográficos, que no dificultan la comprensión del escrito, pero que demuestran una falta de prolijidad en la escritura.  En VI Explotación de indicadores, se destina espacio importante al primer indicador: promedio de edades...  Siendo los valores obtenidos bastante cercanos en todas las regiones, ¿para qué sirve realmente ese dato?  Se requiere revisiones más precisas de un texto que no cumple con los estándares de calidad esperados.
Output: es
The paper proposes using quantization schemes to compress the weights of a neural network. The paper carries out a methodical study of first deriving the objective function for optimizing the quantization, and then uses various quantization schemes. Experiments show competitive performance in terms of compression and accuracy tradeoff.    I am happy to go with the reviewers' recommendations to accept the paper.    A minor comment:  It is important to mention other frameworks that compress neural networks, e.g.   
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En este trabajo se muestra un Entorno visual interactivo para análisis exploratorio de modelos en minería de datos. Existe un trabajo denominado 'Modelo aumentado de árbol de decisión utilizando mapas autoorganizados', aceptado el año 2014 en revista Ingeniare, que muestra una metodología muy parecida a la propuesta en este trabajo.  Al respecto este trabajo tiene figuras del trabajo anterior que no referencia. De hecho la figura 1 de este trabajo la presenta gráficamente diferente a la figura 1 del trabajo de Ingeniere, siendo el mismo modelo. Aun cuando al parecer las encuestas son aplicadas a alumnos diferentes (no se especifica) los resultados y frases son muy parecidos al proyecto anterior.  Por lo tanto, se debe especificar el aporte o diferencia de este trabajo con el anterior con mucha más claridad, si es que existe.
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The paper presents a way to "learn" approximate data structures. They train neural networks (ConvNets here) to perform as an approximate abstract data structure by having an L2 loss (for the unrolled NN) on respecting the axioms of the data structure they want the NN to learn. E.g. you NN.push(8), NN.push(6), NN.push(4), the loss is proportional to the distance with what is NN.pop()ed three times and 4, 6, 8 (this example is the one of Figure 1).  There are several flaws:  - In the case of the stack: I do not see a difference between this and a seq-to-seq RNN trained with e.g. 8, 6, 4 as input sequence, to predict 4, 6, 8.  - While some of the previous work is adequately cited, there is an important body of previous work (some from the 90s) on learning Peano's axioms, stacks, queues, etc. that is not cited nor compared to. For instance [Das et al. 1992], [Wiles & Elman 1995], and more recently [Graves et al. 2014], [Joulin & Mikolov 2015], [Kaiser & Sutskever 2016]...  - Using MNIST digits, and not e.g. a categorical distribution on numbers, is adding complexity for no reason.  - (Probably the biggest flaw) The experimental section is too weak to support the claims. The figures are adequate, but there is no comparison to anything. There is also no description nor attempt to quantify a form of "success rate" of learning such data structures, for instance w.r.t the number of examples, or w.r.t to the size of the input sequences. The current version of the paper (December 9th 2016) provides, at best, anecdotal experimental evidence to support the claims of the rest of the paper.  While an interesting direction of research, I think that this paper is not experimentally sound enough for ICLR.
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El tema de la participación ciudadana es hoy uno de los temas a nivel de gobierno  que interesa a los gobiernos y a los ciudadanos. Los autores presentan una aplicación que aplica estos conceptos en ámbito de gobierno local.  El objetivo del artículo no es claro. Los autores declaran que el proyecto asociado a este artículo tiene como objetivo desarrollar métodos que den soporte social a la participación de los ciudadanos de Monteria en los procesos y/o decisiones de gobierno.... Por otro lado ellos declaran que el objetivo  es proporcionar una arquitectura de apoyo  a la toma de decisiones grupales y de comunicaciones, que facilite la participación ciudadana en aquellos proceso públicos relacionados con la toma de decisiones , promover su empleo en decisiones importantes y explorar los aspectos políticos-legales asociados al mismo.  Sin embargo estos objetivos se refieren al proyecto ya que ellos no se desarrollan en el artículo. Los autores deben dejar claro el objetivo del artículo y este debe estar circunscrito a lo que se presenta en él.  El artículo también presenta aspectos negativos relacionados fundamentalmente con la revisión del estado del arte o de la literatura en el tema y en el desarrollo metodológico.  En relación a la revisión de la literatura los autores no presentan los principales estudios en el ámbito de la participación  ciudadana en el mundo. Existe un importante número de publicaciones que abordan este tema en los Estados Unidos y en Europa. Los modelos de madurez del gobierno electrónico abordan claramente este ámbito. Los autores deben  revisar en forma exhaustiva la literatura referente al tema.  El aspecto metodológico del artículo es incompleto ya que no establece un diseño de la investigación que identifique con claridad las herramientas a utilizar en cada etapa y la justificación de las mismas (comparativamente), solo se mencionan dos alternativas pero se desconoce las razones de su eliminación.   Dado que el trabajo se encuentra aún en su etapa de implementación es difícil determinar los beneficios finales de la implementación por lo cual los autores deben destacar esta limitación.
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Si bien es cierto el trabajo se encuentra bien estructurado y da muestras de una metodología adecuada, no queda clara la utilidad del estudio realizado. Los resultados obtenidos y presentados, se basan en un periodo de estudio muy reducido, lo cual quita confianza a las conclusiones. Se observan algunos pequeños errores de edición y redacción en el texto. Se recomienda ampliar el conjunto de datos de entrada del estudio.
Output: es
The aim of this paper is to show that distributional information stored in word vector models contain information about POS labels. They use a version of the BNC annotated with UD POS and in which words have been replaced by lemmas. They train word embeddings on this corpus, then use the resulting vectors to train a logistic classifier to predict the word POS. Evaluations are performed on the same corpus (using cross-validation) as well as on other corpora. Results are clearly presented and discussed and analyzed at length.  The paper is clear and well-written. The main issue with this paper is that it does not contain anything new in terms of NLP or ML. It describe a set of straightforward experiments without any new NLP or ML ideas or methods. Results are interesting indeed, in so far that they provide an empirical grounding to the notion of POS. In that regard, it is certainly worth being published in a (quantitative/emprirical) linguistic venue.  On another note, the literature on POS tagging and POS induction using word embeddings should be cited more extensively (cf. for instance Lin, Ammar, Duer and Levin 2015; Ling et al. 2015 [EMNLP]; Plank, SÃ¸gaard and Goldberg 2016...).
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Paper Summary This paper proposes an unsupervised learning model in which the network predicts what its state would look like at the next time step (at input layer and potentially other layers).  When these states are observed, an error signal is computed by comparing the predictions and the observations. This error signal is fed back into the model. The authors show that this model is able to make good predictions on a toy dataset of rotating 3D faces as well as on natural videos. They also show that these features help perform supervised tasks.  Strengths - The model is an interesting embodiment of the idea of predictive coding   implemented using a end-to-end backpropable recurrent neural network architecture. - The idea of feeding forward an error signal is perhaps not used as widely as it could   be, and this work shows a compelling example of using it.  - Strong empirical results and relevant comparisons show that the model works well. - The authors present a detailed ablative analysis of the proposed model.  Weaknesses - The model (esp. in Fig 1) is presented as a generalized predictive model   where next step predictions are made at each layer. However, as discovered by running the experiments, only the predictions at the input layer are the ones that actually matter and the optimal choice seems to be to turn off the error signal from the higher layers. While the authors intend to address this in future work, I think this point merits some more discussion in the current work, given the way this model is presented. - The network currently lacks stochasticity and does not model the future as a   multimodal distribution (However, this is mentioned as potential future work).  Quality The experiments are well-designed and a detailed analysis is provided in the appendix.  Clarity The paper is well-written and easy to follow.  Originality Some deep models have previously been proposed that use predictive coding. However, the proposed model is most probably novel in the way it feds back the error signal and implements the entire model as a single differentiable network.  Significance This paper will be of wide interest to the growing set of researchers working in unsupervised learning of time series. This helps draw attention to predictive coding as an important learning paradigm.  Overall Good paper with detailed and well-designed experiments. The idea of feeding forward the error signal is not being used as much as it could be in our community. This work helps to draw the community's attention to this idea.
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Este trabajo ofrece un análisis comparativo del uso de tecnología cableada y tecnología programada.  El ámbito de "trabajo relacionado" presentado en el documento es inexistente. En este contexto, no es posible determinar si los criterios de comparación sugeridos en el trabajo son, efectivamente, los pertinentes para realizar una evaluación.  Los criterios de comparación de tecnologías son en algunos casos objetivos y en otros casos subjetivos. En este sentido, el trabajo no sugiere cómo enfrentar la valoración de cada criterio para finalmente efectuar una comparación (por ejemplo, en el ítem "seguridad" o en el ítem "programación").  Existen problemas gramaticales (por ejemplo, "alto tiempo). Adicionalmente, el trabajo está pobremente ordenado, dificultando la comprensión por el bajo esfuerzo en localizar el contenido de las tablas de una manera legible.  No se visualiza un aporte real de este trabajo. En numerosas oportunidades se cita a "Rexroth Bosch Group", sin agregar mucho más en cada punto. El impacto y relevancia  de este trabajo, en cuanto a la novedad, no es observable.
Output: es
In the § Related work: "deeplearning4j 2 provides distributed computing of deep learning framework that runs on the distributed computing Hadoop. However, Hadoop must be installed in all computing nodes, thereby imposing high deployment and maintenance costs."  This is inexact, Deeplearning4j's most basic mode of operation is on a single machine, with Java installed. A GPU is used if available but is not a requirement (Deeplearning4j documentation: 
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This paper introduces UCCA as a target representation for semantic parsing and also describes a quite successful transition-based parser for inference into that representation. I liked this paper a lot. I believe there is a lot of value simply in the introduction of UCCA (not new, but I believe relatively new to this community), which has the potential to spark new thinking about semantic representations of text. I also think the model was well thought out. While the model itself was fairly derivative of existing transition-based schemes, the extensions the authors introduced to make the model applicable in this domain were reasonable and well-explained, at what I believe to be an appropriate level of detail.  The empirical evaluation was pretty convincing -- the results were good, as compared to several credible baselines, and the authors demonstrated this performance in multiple domains. My biggest complaint about this paper is the lack of multilingual evaluation, especially given that the formalism being experimented with is exactly one that is supposed to be fairly universal. I'm reasonably sure multilingual UCCA corpora exist (in fact, I think the "20k leagues" corpus used in this paper is one such), so it would be good to see results in a language other than English.  One minor point: in section 6, the authors refer to their model as "grammarless", which strikes me as not quite correct. It's true that the UCCA representation isn't derived from linguistic notions of syntax, but it still defines a way to construct a compositional abstract symbolic representation of text, which to me, is precisely a grammar. (This is clearly a quibble, and I don't know why it irked me enough that I feel compelled to address it, but it did.)  Edited to add: Thanks to the authors for their response.
Output: en
This paper makes a valuable contribution to provide a more clear understanding of generative adversarial network (GAN) training procedure.   With the new insight of the training dynamics of GAN, as well as its variant, the authors reveal the reason that why the gradient is either vanishing in original GAN or unstable in its variant. More importantly, they also provide a way to avoid such difficulties by introducing perturbation. I believe this paper will inspire more principled research in this direction.   I am very interested in the perturbation trick to avoid the gradient instability and vanishment. In fact, this is quite related to dropout trick in where the perturbation can be viewed as Bernoulli distribution. It will be great if the connection can be discussed.  Besides the theoretical analysis, is there any empirical study to justify this trick? Could you please add some experiments like Fig 2 and 3 for the perturbated GAN for comparison?
Output: en
el trabajo mostrado en este paper esta muy bien documentado.  presentan un modelo de extracción de información para la planificación de búsquedas en web.  para ello con algunos casos que prueba el modelo propuesto
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Este trabajo propone un nuevo enfoque basado en [25] para apoyar la recomendación de los RS mediante la evolución de los pesos de las características de los usuarios a través de dos enfoques de utilización de algoritmos genéticos. El trabajo parece técnicamente correcto y la propuesta presenta resultados robustos de acuerdo a lo presentado en el documento.  El documento posee una serie de errores al parecer tipográficos que inducen a confusión, donde se cambian los nombres de variables, abreviaciones o formato de presentación de variables  subíndices, etc. Por ejemplo: ecuación 2, función w, abreviación CF, figura 3, figura 6. El enfoque aparentemente utiliza solo una parte de la BD por motivos de eficiencia, sería bueno utilizar alguna técnica de indexado para apoyar este proceso.
Output: es
This work proposes a model that can learn short binary codes via paragraph vectors to allow fast retrieval of documents. The experiments show that this is superior to semantic hashing. The approach is simple and not very technically interesting. For a code size of 128, the loss compared to a continuous paragraph vector seems moderate.  The paper asks the reader to refer to the Salakhutdinov and Hinton paper for the baseline numbers but I think they should be placed in the paper for easy reference. For simplicity, the paper could show the precision at 12.5%, 25% and 50% recall for the proposed model and semantic hashing. It also seems that the semantic hashing paper shows results on RCV2 and not RCV1. RCV1 is twice the size of RCV2 and is English only so it seems that these results are not comparable. It would be interesting to see how many binary bits are required to match the performance of the continuous representation. A comparison to the continuous PV-DBOW trained with bigrams would also make it a more fair comparison.  Figure 7 in the paper shows a loss from using the real-binary PV-DBOW. It seems that if a user needed high quality ranking after the retrieval stage and they could afford the extra space and computation, then it would be better for them to use a standard PV-DBOW to obtain the continuous representation at that stage.  Minor comments: First line after the introduction: is sheer -> is the sheer 4th line from the bottom of P1: words embeddings -> word embeddings In table 1: What does code size refer to for PV-DBOW? Is this the number of elements in the continuous vector? 5th line from the bottom of P5: W -> We 5th line after section 3.1: covers wide -> covers a wide
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RESUMEN. El artículo busca mostrar las aplicaciones de Sistemas Inmune Biológico en la computación. Para ello, el artículo comienza describiendo la teoría sobre el Sistema Inmune Biológico de los vertebrados, el cual define, además de explicar su funcionamiento. A continuación describe los modelos biológicos como revisión teórica de la materia. Finalmente describe las características de los sistemas inmunes artificiales y detalla los distintos campos de aplicación.  Evaluación General. El tema del artículo es sumamente interesante, y poco veces visto (al menos por mi). Tal cual postula el artículo, hace una revisión bibliográfica de la teoría y entrega una descripción sobre la variedad de aplicaciones que tiene este campo de estudio. Logra resumir estos conceptos que pueden servir efectivamente como marco de referencia dentro de la literaria. Sin embargo, el artículo posee algunas debilidades:   1) La gran debilidad del artículo es su estructura. El artículo no sigue el formato estándar del trabajo de un artículo científico. Acá presento algunos ejemplos. a) En la introducción no se presenta la estructura que sigue el artículo, ni una idea general de lo que quieren lograr los autores. b) No hay un lineamiento de las ideas de cada sección, ni una introducción por sección. Esto se traduce en que no existe una propuesta clara por parte de los autores y que lo intentan proponer se ve solamente en la última página.   2) Otra debilidad es que no establece ninguna forma de evaluar y comparar las distintas aplicaciones de la materia con el fin de conectarlas con la teoría y presentar una contribución del artículo. Por esto, no cumple con lo establecido en su abstract: " . . . para establecer lineamientos en la aplicación de estas técnicas en las diferentes áreas del conocimiento."  3) Otro problema es que no establece ningún tipo de conclusión ni de las implicancias que tiene el artículo, el cual termina con la descripción de una aplicación en optimización combinatoria.  Otros comentarios. Problemas menores de redacción: a) "...y las moléculas pertenecientes a antígenos externos (no propias),  que en últimas son las que constituyen una amenaza para el organismo..." Se entiende que falta una palabra luego de “últimas”. b) "describe características básicas de una respuesta inmunológica" Esta frase no establece una definición. c) "células innatas inmunes especializadas células dendríticas" Aquí también faltan palabras.
Output: es
En su forma, tiene algunos problemas, por ejemplo en la página 5, en la descripción del laboratorio implementado, se describe, la estructura propuesta con seis cámaras para localizar los robots en el campo durante un juego de futbol, señalando que esto es mostrado anteriormente y aparece [9], donde figura ni referencia existen. Por otro lado, en medio de las referencias bibliográficas, aparece la figura 14, que no es referenciada en el documento.  En su contenido, sobre el 50% del artículo está dedicado, al análisis de técnicas de captura de posición y movimiento por triangulación de imágenes, tratadas reiteradamente en la literatura técnica y que no aporta valor desde el punto de vista científico. Es solo una recopilación bibliográfica de técnicas de visión. Por otro lado, la descripción de los resultados no son un aporte al tema del artículo que es el  uso de técnica de visión para la determinación de robots dedicados a futbol.  Finalmente creo que el autor del artículo fue muy poco riguroso al escribirlo, donde al menos debía haberlo revisado antes de enviarlo.
Output: es
The authors propose to sample from VAEs through a Markov chain [z_t ~ q(z|x=x_{t-1}), x_t ~ p(x|z=z_t)]. The paper uses confusing notation, oversells the novelty, ignoring some relevant previous results. The qualitative difference between regular sampling and this Gibbs chain is not very convincing, judging from the figures. It would be a great workshop paper (perhaps more), if the authors fix the notation, fix the discussion to related work, and produce more convincing (perhaps simply upscaled?) figures.  Comments:   - Rezende et al's (2014) original VAE paper already discusses the Markov chain, which is ignored in this paper  - Notation is nonstandard / confusing. At page 1, it’s unclear what the authors mean with “p(x|z) which is approximated as q(x|z)”. - It’s also not clear what’s meant with q(z). At page 2, q(z) is called the learned distribution, while p(z) can in general also be a learned distribution. - It’s not true that it’s impossible to draw samples from q(z): one can sample x ~ q(x) from the dataset, then draw z ~ q(z|x). - It's not explained whether the analysis only applies to continuous observed spaces, or also discrete observed spaces - Figures 3 and 4 are not very convincing.
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Lo que se propone "es interesante como una aplicación" pero no es un trabajo científico.  Ya no es interesante la aplicación de un Datamart desde el punto de vista de aplicación de herramientas (OLAP) a un problema. Dado que se vuelve un trabajo técnico que se realiza en empresas actualmente, pero que no implica un desafío científico ni de investigación.  Hay errores de diseño en la tabla de hechos.
Output: es
El artículo presenta el diseño e implementación de un esquema de base de datos espacial.  El artículo muestra la implementación sobre un SGBD relacional con una extensión que soporta modelos espaciales (PostGIS).  Específicamente se presenta el modelo Entidad-Relación y modelo Relacional del Sistema de Gestión de Base de Datos.  En general el artículo explica claramente el trabajo realizado, sin embargo, muestra algunas deficiencias en la redacción y ortografía de algunas palabras. La figura 2 no se visualiza correctamente.  No se comprende ¿por qué se diseña bajo metodología Relacional si lo que se busca es modelar una Base de Datos Espacial que es basada en Objetos y además en este caso PostGIS es object-oriented? Por qué no usar un diseño orientado a objetos?.  Sería recomendable revisar el artículo de Worboys: "Object-Oriented Data Modelling for Spatial Databases"  El artículo no muestra una evaluación y resultados de la investigación realizada.  Hay muchas referencias de sitios WEB de aplicaciones, pero muy pocas referencias a artículos científicos actuales asociados al tema presentado.
Output: es
This work proposes to apply dilated convolutions for sequence tagging (specifically, named entity recognition). It also introduces some novel ideas (sharing the dilated convolution block, predicting the tags at each convolution level), which I think will prove useful to the community. The paper performs extensive ablation experiments to show the effectiveness of their approach. I found the writing to be very clear, and the experiments were exceptionally thorough.  Strengths:   - Extensive experiments against various architectures (LSTM, LSTM + CRF)        - Novel architectural/training ideas (sharing blocks)    Weaknesses:   - Only applied to English NER--this is a big concern since the title of the paper seems to reference sequence-tagging directly.   - Section 4.1 could be clearer. For example, I presume there is padding to make sure the output resolution after each block is the same as the input resolution.  Might be good to mention this.   - I think an ablation study of number of layers vs perf might be interesting.  RESPONSE TO AUTHOR REBUTTAL:  Thank you very much for a thoughtful response. Given that the authors have agreed to make the content be more specific to NER as opposed to sequence-tagging, I have revised my score upward.
Output: en
En la práctica realiza una comunicación utilizando un esquema de distribución de procesos y datos no declarados, para lograr solucionar el problema de ruido, no indica el método de procesamiento de imagen, tampoco la estrategia utilizada, hace un manejo de información a modo de introducción al tema CPU-GPU.  Claramente es un trabajo que ataca un procesamiento de imagen preliminar, simple, donde debe mostrarse el método a paralizar y la estrategia a utilizar para su paralelización en GPU o en CPU-GPU.  Desde el punto de vista de procesamiento de imágenes es un tema poco original, pero es interesante que se comience a trabajar en paralelismo en CPU-GPU's,lo que no es novedad, pero lo interesante son las estrategias de paralelización, el como particionar los procesos y datos, el cómo utilizar las grillas, bloques e hilos, el cómo armar una topología si es posible, para dar una solución que minimice el tiempo de ejecución.  Especificar claramente que es un trabajo de procesamiento de imágenes, filtros que se utiliza, método y estrategia de paralelización.
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El nombre del artículo es “¿Cómo afecta ….”, e indica en su Resumen “… aplicado a través de un estudio de caso a dos mineras de la región de Antofagasta y a una empresa de tipo proveedora”. Sin embargo, el artículo no presenta una sección con el estudio de caso indicado, lo cual indica que no es posible responder a la pregunta expresada en el título del artículo. Por lo tanto, son buenas intenciones lo expresado, pero no hay evidencia empírica.  El tema es muy importante, la forma de solución también es adecuada, pero todo está expresado en términos teóricos. Se indica que “la investigación se encuentra actualmente en la etapa de realización de entrevistas”, por lo expresado, no se ha realizado análisis de los datos ni resultados y conclusiones.  La sección Resultados no presenta resultados.  Va a ser un artículo interesante cuando se cumpla con todas las etapas de la metodología planteada.  Algunas observaciones y/o comentarios menores: - Las Referencias [6] y [13] no fueron usadas en el texto. - El primer párrafo del Estado del Arte es una repetición del segundo párrafo de la Introducción. - En página 3, cambiar “actividades claves” por “actividades clave”. - La Figura de la página 6 no tiene título.
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El trabajo presenta un estudio del estado del arte en lo que respecta a sistemas de robótica cooperativa de multi-robots. El foco de la revisión es la arquitectura de control presente en aquellos sistemas.  El abstract en inglés debe ser revisado en su redacción, en especial el uso de palabras, como "giving"->"providing", "panoramic"->"general", etc.  La introducción no entrega un mayor aporte a la estructura del documento. Se habla un poco de la investigación asociada al tema, pero con un uso muy bajo en referencias y la sección termina abruptamente sin explicar metodología o contribuciones del trabajo.  El trabajo entrega un "planteamiento del problema" muy poco claro y que no provee mayor relevancia. Más aun, además de identificar algunas aproximaciones al contexto, el trabajo no plantea ninguna solución, alternativa, categorización, marco de trabajo o aporte en general al (poco claro) problema presentado.  En resumen, el trabajo realiza una recopilación relativamente adecuada de información respecto a sistemas de robótica cooperativa de multi-robots, sin embargo, más allá de eso, no se revela un real aporte o relevancia desde el punto de vista científico al trabajo. Si estos puntos fueran más claros, si se presentara de forma directa la metodología, y si se presentara un producto concreto de investigación, este trabajo podría ser aceptado, pero en su estado actual no se recomienda.
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1) Summary  This paper proposes an end-to-end hybrid architecture to predict the local linear trends of time series. A temporal convnet on raw data extracts short-term features. In parallel, long term representations are learned via a LSTM on piecewise linear approximations of the time series. Both representations are combined using a MLP with one hidden layer (in two parts, one for each stream), and the entire architecture is trained end-to-end by minimizing (using Adam) the (l2-regularized) euclidean loss w.r.t. ground truth local trend durations and slopes.   2) Contributions  + Interesting end-to-end architecture decoupling short-term and long-term representation learning in two separate streams in the first part of the architecture. + Comparison to deep and shallow baselines.  3) Suggestions for improvement  Add a LRCN baseline and discussion: The benefits of decoupling short-term and long-term representation learning need to be assessed by comparing to the popular "long-term recurrent convolutional network" (LRCN) of Donahue et al (
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