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].

[Q]: Ese trabajo muestra el procedimiento propuesto para la detección automática de fracturas en pozos. La metodología se ve novedosa e interesante. El artículo muestra bien la metodología y tiene una buena redacción, pero al finalizar el artículo falta una mejor presentación de los resultados en pozos reales.  No queda claro el aporte del artículo, primero indica que es la detección automática y en otra parte indica que es la modificación al algoritmo.  Debe mejorar la presentación de los resultados en pozos reales y compararlo con lo deseado y quizás con resultados de aplicar otras técnicas.
[A]: es


[Q]: 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.
[A]: es


[Q]: This paper proposes a hybrid architecture that combines traditional CNN layers with separable RNN layers that quickly increase the receptive field of intermediate features. The paper demonstrates experiments on CIfar-10 and semantic segmentation, both by fine-tuning pretrained CNN models and by training them from scratch, showing numerical improvements.     The reviewers agreed that this paper presents a sound modification of standard CNN architectures in a clear, well-presented manner. They also highlighted the clear improvement of the manuscipt between the first draft and subsequent revisions.   However, they also agreed that the novelty of the approach is limited compared to recent works (e.g. Bell'16), despite acknowledging the multiple technical differences between the approaches. Another source of concern is the lack of large-scale experiments on imagenet, which would potentially elucidate the role of the proposed interleaved lrnn modules in the performance boost and demonstrate its usefulness to other tasks.     Based on these remarks, the AC recommends rejection of the current manuscript, and encourages the authors to resubmit the work once the large-scale experiments are completed.
[A]:
en


