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[EX Q]: This paper proposes joint CTC-attention end-to-end ASR, which utilizes both advantages in training and decoding.   - Strengths: It provides a solid work of hybrid CTC-attention framework in training and decoding, and the experimental results showed that the proposed method could provide an improvement in Japanese CSJ and Mandarin Chinese telephone speech recognition task.   - Weaknesses: The only problem is that the paper sounds too similar with Ref [Kim et al., 2016] which will be officially published in the coming IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), March 2017. Kim at al., 2016, proposes joint CTC-attention using MTL for English ASR task, and this paper proposes joint CTC-attention using MTL+joint decoding for Japanese and Chinese ASR tasks. I guess the difference is on joint decoding and the application to Japanese/Chinese ASR tasks. However, the difference is not clearly explained by the authors. So it took sometimes to figure out the original contribution of this paper.  (a) Title:  The title in Ref [Kim et al., 2016] is “Joint CTC- Attention Based End-to-End Speech Recognition Using Multi-task Learning”, while the title of this paper is “Joint CTC-attention End-to-end Speech Recognition”. I think the title is too general. If this is the first paper about "Joint CTC-attention" than it is absolutely OK. Or if Ref [Kim et al., 2016] will remain only as pre-published arXiv, then it might be still acceptable. But since [Kim et al., 2016] will officially publish in IEEE conference, much earlier than this paper, then a more specified title that represents the main contribution of this paper in contrast with the existing publication would be necessary.   (b) Introduction: The author claims that “We propose to take advantage of the constrained CTC alignment in a hybrid CTC-attention based system. During training, we attach a CTC objective to an attention-based encoder network as a regularization, as proposed by [Kim at al., 2016].“ Taking advantage of the constrained CTC alignment in a hybrid CTC-attention is the original idea from [Kim at al., 2016]. So the whole argument about attention-based end-to-end ASR versus CTC-based ASR, and the necessary of CTC-attention combination is not novel. Furthermore, the statement “we propose … as proposed by [Kim et al, 2016]” is somewhat weird. We can build upon someone proposal with additional extensions, but not just re-propose other people's proposal. Therefore, what would be important here is to state clearly the original contribution of this paper and the position of the proposed method with respect to existing literature  (c) Experimental Results: Kim at al., 2016 applied the proposed method on English task, while this paper applied the proposed method on Japanese and Mandarin Chinese tasks. I think it would be interesting if the paper could explain in more details about the specific problems in Japanese and Mandarin Chinese tasks that may not appear in English task. For example, how the system could address multiple possible outputs. i.e., Kanji, Hiragana, and Katakana given Japanese speech input without using any linguistic resources. This could be one of the important contributions from this paper.  - General Discussion: I think it would be better to cite Ref [Kim et al., 2016] from the official IEEE ICASSP conference, rather than pre-published arXiv: Kim, S., Hori, T., Watanabe, S., "Joint CTC- Attention Based End-to-End Speech Recognition Using Multi-task Learning", IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), March 2017, pp. to appear.
[EX A]: en

[EX Q]: La publicación trata sobre un sistema de reconstrucción de superficies a través de un escaneo, utilizando para ello una cámara de vídeo convencional, un motor y un láser. Bajo este esquema, se desarrolla un sistema de bajo coste, con las ventajas y limitaciones propias de la proposición.  - Creo que el sistema propuesto parte de una premisa interesante que es su bajo coste. Los sistemas comerciales para este tipo de desarrollos pueden ser, en la mayoría de las ocasiones, de costes muy elevados, dependiendo del tipo de elementos que se utilicen. - A pesar de la simpleza de la arquitectura propuesta, creo que el sistema es mejorable. Por ahora, creo que falta un camino por recorrer (de acuerdo a lo leído en el paper) en lo que refiere a su uso más allá del laboratorio.  Es por eso que en ORIGINALIDAD (ORIGINALITY) se califica con nota 4 (good)  - Una de las primeras debilidades encontradas en la publicación es su introducción. Esta peca, a mi parecer, de dos problemas: El primer problema es que su contenido es demasiado general, en toda su extensión se habla de qué es la visión por computador, en general,  pero no se detallan aspectos interesantes como el estado del arte en esta materia y una bibliografía relevante. Solo se dice a rasgos generales: "En trabajos realizados relacionados con este tema, generalmente es el objeto el que se mueve en forma milimétrica...". A partir de esto me surgen dudas como: ¿Hay otras formas de reconstruir superficies?, ¿Hay trabajos similares?, ¿En qué se diferencia esta técnica a otras?, ¿Cuál es el aporte de vuestro trabajo?, ¿Por qué no utilizar visión estéreo (quizás los costes sean similares)?.  El segundo problema encontrado es consecuencia del primero, ya que al tratar de explicar lo que es visión por computador a quedado demasiado larga (un poco más de tres columnas), y demasiado general. Quizás si se hubiera centrado la atención en el estado de arte esto no lo vería como problema.  - En el aspecto técnico veo que vuestra aproximación puede funcionar en un ambiente muy controlado, donde no hayan grandes cambios de iluminación y la superficie de los objetos escaneados sean de colores que no sean muy similares al fondo y/o haz de láser utilizados. La resta de fondo para entornos controlados puede funcionar pero en exteriores dudo que su sistema sea tan estable. Creo que en el texto se podrían haber enumerado los distintos métodos utilizados para la segmentación. En la página 4 se hace referencia pero no se profundiza ("Para la segmentación se probaron distintos métodos, de los cuales se seleccionó el método de resta de imágenes..."). Quizás sería bueno aprovechar algún espacio de color (RBG, YUV, etc.) y utilizar la distancia de Mahalanobis (obtener una muestra de un haz de láser o varios) para obtener una mejor segmentación de la luz láser.  - Sobre la presentación, he encontrado algunos errores que sería bueno mejorar:  - La figura 2 y figura 3 tienen el mismo título, creo que hay un error con el título de la figura 3.  - La figura 2 tiene algunos errores y que puede inducir a error. "Proyector de luz", la "de" está subrayada. Y "b" puede confundir ya que aparece con un guión bajo.  - Algunos detalles:   - Página 5: "Lo anterior les genera..."   - Página 6: "las cuales obtienes mejores..."   - La palabra láser aparece sin tilde en algunas ocasiones. Revisar el título que acompaña cada página.   - entre otros.
[EX A]: es

[EX Q]: Los autores presentan una propuesta de herramienta para la medición de valor y trazabilidad, sin embargo, a raíz de los errores de forma y redacción, no queda claro el aporte a la disciplina.  Sería deseable la exposición de la aplicación de la herramienta propuesta, pero sobre actividades de la disciplina.   Forma: - Falta el abstract en inglés. - La tabla 1 se encuentra cortada entre páginas. - El formato posee mucho margen entre el texto y el borde de la página. - No se cita correctamente las figuras. - La introducción es MUY extensa, se puede reducir el número de párrafos y mantener la claridad de lo expuesto. - Las variables definidas en el documento: Expectativas, Calidad, etc. deberían ser enumeradas. - La enumeración de los capítulos tienen distinta fuente. - ".. se validó la el modelo.." ?
[EX A]:
es

