Official Register and Directory of Physicians and Surgeons in the State of California

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Alumni blue book, School of Mines and Metallurgy, Institute of Technology, University of Minnesota.

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Automatic compilation of MATLAB programs for synergistic execution on heterogeneous processors

MATLAB is an array language, initially popular for rapid prototyping, but is now being increasingly used to develop production code for numerical and scientific applications. Typical MATLAB programs have abundant data parallelism. These programs also have control flow dominated scalar regions that have an impact on the program's execution time. Today's computer systems have tremendous computing power in the form of traditional CPU cores and throughput oriented accelerators such as graphics processing units(GPUs). Thus, an approach that maps the control flow dominated regions to the CPU and the data parallel regions to the GPU can significantly improve program performance. In this paper, we present the design and implementation of MEGHA, a compiler that automatically compiles MATLAB programs to enable synergistic execution on heterogeneous processors. Our solution is fully automated and does not require programmer input for identifying data parallel regions. We propose a set of compiler optimizations tailored for MATLAB. Our compiler identifies data parallel regions of the program and composes them into kernels. The problem of combining statements into kernels is formulated as a constrained graph clustering problem. Heuristics are presented to map identified kernels to either the CPU or GPU so that kernel execution on the CPU and the GPU happens synergistically and the amount of data transfer needed is minimized. In order to ensure required data movement for dependencies across basic blocks, we propose a data flow analysis and edge splitting strategy. Thus our compiler automatically handles composition of kernels, mapping of kernels to CPU and GPU, scheduling and insertion of required data transfer. The proposed compiler was implemented and experimental evaluation using a set of MATLAB benchmarks shows that our approach achieves a geometric mean speedup of 19.8X for data parallel benchmarks over native execution of MATLAB.

Genome 10K: A Proposal to Obtain Whole-Genome Sequence for 10 000 Vertebrate Species

The human genome project has been recently complemented by whole-genome assessment sequence of 32 mammals and 24 nonmammalian vertebrate species suitable for comparative genomic analyses. Here we anticipate a precipitous drop in costs and increase in sequ

Efecto de la glicemia materna en la monitoría electrónica fetal

Introducción: Después del ingreso de la monitoría fetal electrónica como estudio de bienestar fetal, se ha considerado por décadas que un aporte de carbohidratos a la gestante antes de la realización de la monitoría fetal influye en el reporte pero existen estudios que consideran que los niveles de glicemia materna no afecta la variabilidad de la monitoría fetal. Metodología: Se realizó un estudio de corte transversal, para evaluar el efecto de la glicemia materna en la monitoría fetal electrónica comparando los valores de glicemia materna con su resultado, según la categorización del ACOG. Las principales variables fueron las horas de ayuno, valores de glicemia, variabilidad de la monitoría fetal y presencia de aceleraciones. Resultados: Se incluyeron un total de 60 pacientes, que ingresaron al servicio de obstetricia y ginecología del Hospital Universitario Mayor Méderi en el periodo de estudio. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre los resultados de monitoría fetal y los valores de glicemia materna. Ninguna paciente presentó monitoría categoría III (según categorización de la ACOG). Discusión Se requieren estudios analíticos más amplios para evaluar el papel de la glicemia en el resultado de la monitoría, pero el presente estudio sugiere que no existe relación entre la glicemia materna y el resultado de la monitoría fetal electrónica en la categorización del Colegio Americano De Ginecología Y Obstetricia (ACOG).