In this task, you are given a paper review. Based on the review, your job is to identify language and generate "en" if the review is in English or generate "es" if the review is in Spanish. Note that URLs in the text have been replaced with [Link].

Ex Input:
This is an interesting paper about quantized networks that work on temporal difference inputs.  The basic idea is that when a network has only to process differences then this is computational much more efficient specifically with natural video data since large parts of an image would be fairly constant so that the network only has to process the informative sections of the image (video stream). This is of course how the human visual system works, and it is hence of interest even beyond the core machine learning community.   As an aside, there is a strong community interested in event-based vision such as the group of Tobi Delbrück, and it might be interesting to connect to this community. This might even provide a reference for your comments on page 1.  I guess the biggest novel contribution is that a rounding network can be replaced by a sigma-delta network, but that the order of discretization and summation doe make some difference in the actual processing load. I think I followed the steps and  Most of my questions have already been answers in the pre-review period. My only question remaining is on page 3, “It should be noted that when we refer to “temporal differences”, we refer not to the change in the signal over time, but in the change between two inputs presented sequentially. The output of our network only depends on the value and order of inputs, not on the temporal spacing between them.”  This does not make sense to me. As I understand you just take the difference between two frames regardless if you call this temporal or not it is a change in one frame. So this statement rather confuses me and maybe should be dropped unless I do miss something here, in which case some more explanation would be necessary.  Figure 1 should be made bigger.  An improvement of the paper that I could think about is a better discussion of the relevance of the findings. Yes, you do show that your sigma-delta network save some operation compared to threshold, but is this difference essential for a specific task, or does your solution has relevance for neuroscience?

Ex Output:
en


Ex Input:
El artículo describe muy bien los SGBD para móviles, así como también algunos motores de BD con tecnología no-relacional conocidas como NoSQL, en un contexto de almacenamiento de datos en la nube o cloud-computing. Realiza una  buena comparación de las características técnicas de algunos gestores de BD en este ámbito (tabla 3). Plantea una metodología, al parecer para definir y realizar un experimento que permita evaluar y comparar BD de este tipo, según lo definido en el título del artículo. Sin embargo,  sólo llega a establecer una comparación simple y cualitativa de componentes y otros aspectos como servicios (tabla 4). No hay evidencias de una comparación cuantitativa y objetiva, a nivel de desempeño y con datos, transacciones y tiempos de procesamiento que permitan realmente sostener, como lo hace sin estas variables, cual BD es más eficiente respecto a otra. El resumen no se condice ni identifica el trabajo completo. Las conclusiones se plantean en base a las características y no a pruebas comparativas de desempeño. En síntesis, es un trabajo desde el punto de vista que sería un aporte si formalizara la metodología y describiera la aplicación cuantitativa de una experimentación que realmente permita comparar los SGBD en un contexto de cloud-computing. Se sugiere complementar con un experimento controlado con datos y registro de transacciones de prueba y medir variables, obtener estadísticas objetivas que permitan evaluar los desempeños de los sistemas de BD móviles y NoSQL, bajo condiciones y parámetros claramente definidos y en las mismas condiciones medio-ambientales (ancho de banda, tas de transacciones, volumen de datos, equipo, etc).

Ex Output:
es


Ex Input:
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.

Ex Output:

es


