971 resultados para Reserve Selection Algorithms


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Face à estagnação da tecnologia uniprocessador registada na passada década, aos principais fabricantes de microprocessadores encontraram na tecnologia multi-core a resposta `as crescentes necessidades de processamento do mercado. Durante anos, os desenvolvedores de software viram as suas aplicações acompanhar os ganhos de performance conferidos por cada nova geração de processadores sequenciais, mas `a medida que a capacidade de processamento escala em função do número de processadores, a computação sequencial tem de ser decomposta em várias partes concorrentes que possam executar em paralelo, para que possam utilizar as unidades de processamento adicionais e completar mais rapidamente. A programação paralela implica um paradigma completamente distinto da programação sequencial. Ao contrário dos computadores sequenciais tipificados no modelo de Von Neumann, a heterogeneidade de arquiteturas paralelas requer modelos de programação paralela que abstraiam os programadores dos detalhes da arquitectura e simplifiquem o desenvolvimento de aplicações concorrentes. Os modelos de programação paralela mais populares incitam os programadores a identificar instruções concorrentes na sua lógica de programação, e a especificá-las sob a forma de tarefas que possam ser atribuídas a processadores distintos para executarem em simultâneo. Estas tarefas são tipicamente lançadas durante a execução, e atribuídas aos processadores pelo motor de execução subjacente. Como os requisitos de processamento costumam ser variáveis, e não são conhecidos a priori, o mapeamento de tarefas para processadores tem de ser determinado dinamicamente, em resposta a alterações imprevisíveis dos requisitos de execução. `A medida que o volume da computação cresce, torna-se cada vez menos viável garantir as suas restrições temporais em plataformas uniprocessador. Enquanto os sistemas de tempo real se começam a adaptar ao paradigma de computação paralela, há uma crescente aposta em integrar execuções de tempo real com aplicações interativas no mesmo hardware, num mundo em que a tecnologia se torna cada vez mais pequena, leve, ubíqua, e portável. Esta integração requer soluções de escalonamento que simultaneamente garantam os requisitos temporais das tarefas de tempo real e mantenham um nível aceitável de QoS para as restantes execuções. Para tal, torna-se imperativo que as aplicações de tempo real paralelizem, de forma a minimizar os seus tempos de resposta e maximizar a utilização dos recursos de processamento. Isto introduz uma nova dimensão ao problema do escalonamento, que tem de responder de forma correcta a novos requisitos de execução imprevisíveis e rapidamente conjeturar o mapeamento de tarefas que melhor beneficie os critérios de performance do sistema. A técnica de escalonamento baseado em servidores permite reservar uma fração da capacidade de processamento para a execução de tarefas de tempo real, e assegurar que os efeitos de latência na sua execução não afectam as reservas estipuladas para outras execuções. No caso de tarefas escalonadas pelo tempo de execução máximo, ou tarefas com tempos de execução variáveis, torna-se provável que a largura de banda estipulada não seja consumida por completo. Para melhorar a utilização do sistema, os algoritmos de partilha de largura de banda (capacity-sharing) doam a capacidade não utilizada para a execução de outras tarefas, mantendo as garantias de isolamento entre servidores. Com eficiência comprovada em termos de espaço, tempo, e comunicação, o mecanismo de work-stealing tem vindo a ganhar popularidade como metodologia para o escalonamento de tarefas com paralelismo dinâmico e irregular. O algoritmo p-CSWS combina escalonamento baseado em servidores com capacity-sharing e work-stealing para cobrir as necessidades de escalonamento dos sistemas abertos de tempo real. Enquanto o escalonamento em servidores permite partilhar os recursos de processamento sem interferências a nível dos atrasos, uma nova política de work-stealing que opera sobre o mecanismo de capacity-sharing aplica uma exploração de paralelismo que melhora os tempos de resposta das aplicações e melhora a utilização do sistema. Esta tese propõe uma implementação do algoritmo p-CSWS para o Linux. Em concordância com a estrutura modular do escalonador do Linux, ´e definida uma nova classe de escalonamento que visa avaliar a aplicabilidade da heurística p-CSWS em circunstâncias reais. Ultrapassados os obstáculos intrínsecos `a programação da kernel do Linux, os extensos testes experimentais provam que o p-CSWS ´e mais do que um conceito teórico atrativo, e que a exploração heurística de paralelismo proposta pelo algoritmo beneficia os tempos de resposta das aplicações de tempo real, bem como a performance e eficiência da plataforma multiprocessador.

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Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology

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Neurocardiogenic syncope (NCS) is a common clinical entity resulting from an excessive reflex autonomic response, particularly during orthostatism. Treatment options are controversial and of limited effectiveness. Tilt training (TT) is a promising option to treat these patients. However, its mechanism of action and clinical impact remain unclear. OBJECTIVE: To characterize hemodynamic and autonomic responses during a TT program in patients with NCS refractory to conventional measures. METHODS: We studied 28 patients (50% male, mean age 41±14 years) without structural heart disease, with NCS documented by tilt testing. The TT program included 9 tilt sessions (3 times a week, 30 min) (60° - 6 sessions, 70° - 3 sessions), under ECG and blood pressure monitoring combined with home orthostatic self-training and 10° head-up during sleep. Systolic volume, cardiac output, total peripheral resistance, baroreflex sensitivity and heart-rate variability were computed. Patients were reassessed at 1 month and every 6 months for a maximum of 36 months (24±12 months). RESULTS: Over the course of the TT program there was a significant increase in total peripheral resistance (1485±225 vs. 1591±187 dyn·s·cm(-5), p<0.05), with a decrease in standard deviation (206±60 vs. 150±42, p<0.05). During follow-up, syncope recurred in five patients (19%), with a significant reduction in the number of episodes (4.0±3.2/patient in the 12 months before TT vs. 1.4±0.8/patient post-TT, p<0.05). CONCLUSION: In refractory NCS, TT may be an effective therapeutic option, with long-term benefits. These results appear to be due to an increase in vasoconstrictor reserve combined with a reduction in its variance.

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Química e Bioquímica

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economics

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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economics

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Biotecnologia

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Dissertation to Obtain Master Degree in Biomedical Engineering

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Leishmaniasis is a typical parasite infection whose protective immunity depends on macrophage activation. Susceptibility to Leishmania donovani infection was compared in H (high antibody responder) and L (low antibody responder) mice from selection IV-A. H mice infected intravenously with 10(7) amastigotes of L. donovani were more susceptible to infection than their L counterparts. This higher susceptibility was characterized by a higher splenic and hepatic parasite burden. An increased splenic index was observed in both lines after sixty days of infection. This splenomegaly was caused, at least partially, by an increase in the number of splenic cells as determined by direct counts of cells from spleen. The results show that selection IV-A is susceptible to visceral leishmaniasis, with the H line being more susceptible than the L line.

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Does return migration affect entrepreneurship? This question has important implications for the debate on the economic development effects of migration for origin countries. The existing literature has, however, not addressed how the estimation of the impact of return migration on entrepreneurship is affected by double unobservable migrant self-selection, both at the initial outward migration and at the final inward return migration stages. This paper uses a representative household survey conducted in Mozambique in order to address this research question. We exploit variation provided by displacement caused by civil war in Mozambique, as well as social unrest and other shocks in migrant destination countries. The results lend support to negative unobservable self-selection at both and each of the initial and return stages of migration, which results in an under-estimation of the effects of return migration on entrepreneurial outcomes when using a ‘naïve’ estimator not controlling for self-selection. Indeed, ‘naïve’ estimates point to a 13 pp increase in the probability of owning a business when there is a return migrant in the household relative to non-migrants only, whereas excluding the double effect of unobservable self-selection, this effect becomes significantly larger - between 24 pp and 29 pp, depending on the method of estimation and source of variation used.

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Human Activity Recognition systems require objective and reliable methods that can be used in the daily routine and must offer consistent results according with the performed activities. These systems are under development and offer objective and personalized support for several applications such as the healthcare area. This thesis aims to create a framework for human activities recognition based on accelerometry signals. Some new features and techniques inspired in the audio recognition methodology are introduced in this work, namely Log Scale Power Bandwidth and the Markov Models application. The Forward Feature Selection was adopted as the feature selection algorithm in order to improve the clustering performances and limit the computational demands. This method selects the most suitable set of features for activities recognition in accelerometry from a 423th dimensional feature vector. Several Machine Learning algorithms were applied to the used accelerometry databases – FCHA and PAMAP databases - and these showed promising results in activities recognition. The developed algorithm set constitutes a mighty contribution for the development of reliable evaluation methods of movement disorders for diagnosis and treatment applications.

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International Market Selection is an important step towards a successful internationalization strategy. This is no different for startup companies like MyHelpster. This work project was intended to help MyHelpster with their internationalization process by completing the IMS portion of it. The IMS process presented in this paper lead to the conclusion that MyHelpster’s next market for expansion should be the USA. In order to find as much success as possible the author suggests being patient and only expanding when the company has the necessary capital, experience and credibility. Both primary and secondary data were used to compile the qualitative and quantitative analyses.

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Carrefour has been internationalizing into many countries and would like to continue growing. This study focuses on the potential future international market selection of Car-refour, comparing countries from the EU and South America, in a quantitative and qual-itative analysis. The purpose of the project is to help Carrefour to find the right market and the right mode to entry. Through semi-structured interviews and a literature research we found out that Sweden has the highest potential to entry with a Venture (Marketing), followed by Austria