Existence of Periodic Solutions for Nonlinear Differential Equations

AbstractIn this paper we shall study the existence of a periodic solution to the nonlinear differential equationxtt+Axt−A*xt−A*Ax+B(t)x+f(t,x(t))=0 in some complex Hilbert space, using duality and variational methods

‘We have a Common Past, a Common Present and a Common Future’ Postcolonial Gendered Memories of the Eritrean Diaspora

Vivo con Domenica GhideiBiidu e Elisabetta Hagos nel 2009. In quanto componentidella diaspora eritrea in Europa, Ghidei Biidu e Hagos contribuiscono con questa intervista alla memoria della dominazione coloniale italiana nel Corno d’Africa sullabase del patrimonio di conoscenze che entrambe hanno ereditato dalle propriefamiglie.L’intervista si sviluppa lungo delle line di analisi e riflessione che rendono con efficacia l’importanza della dimensione di genere nel movimento nazionalista eritreoe nelle migrazioni di tipo postcoloniale e diasporico, così come nel processo dimemorizzazione che le ha accompagnate. S’illustrano inoltre la dimensione culturalee quella simbolica della relazione attuale fra popolazioni ex colonizzate ed excolonizzatrici. Infine, quest’intervista rappresenta un contributo originale nell’ottica del ‘fare storia’ rispetto al ruolo particolare che hanno avuto le donne eritree nei periodi di transizione politica e nelle connessioni fra Eritrea, Etiopia e Italia

Behavioral and cognitive interventions to improve treatment adherence and access to HIV care among older adults in sub-Saharan Africa: an updated systematic review

BACKGROUND: Approximately 14% of Africans infected with HIV are over the age of 50, yet few intervention studies focus on improving access to care, retention in care, and adherence to antiretroviral therapy (ART) in this population. A review of the published literature until 2012, found no relevant ART management and care interventions for older people living with HIV (OPLHIV) in sub-Saharan Africa. The aim of this systematic review is to update the original systematic review of intervention studies on OPLHIV, with a focus on evidence from sub-Saharan Africa. METHODS: We conducted a systematic review of the available published literature from 2012 to 2017 to explore behavioral and cognitive interventions addressing access to ART, retention in HIV care and adherence to ART in sub-Saharan Africa that include older adults (50+). We searched three databases (MEDLINE, EMBASE, and Education Resources Information Center) using relevant Medical Subject Headings (MeSH) terms as well as a manual search of the reference lists. No language restrictions were placed. We identified eight articles which were analyzed using content analysis with additional information obtained directly from the corresponding authors. RESULTS AND DISCUSSION: There were no studies that exclusively focused on OPLHIV. Three studies referred only to participants being over 18 years and did not specify age categories. Therefore, it is unclear whether these studies actively considered people living with HIV over the age of 50. Although the studies sampled older adults, they lacked sufficient data to draw conclusions about the relevance of the outcomes of this group. CONCLUSIONS: These findings underscore the need to increase the evidence-base of which interventions will work for older Africans on ART

Mortality and treatment response amongst HIV-infected patients 50 years and older accessing antiretroviral services in South Africa.

CAPRISA, 2018.Abstract available in pdf

Lineage-driven Fault Injection for Actor-based Programs

Lineage-driven fault injection (LDFI) is an approach for finding bugs or faults in distributed systems. Its current state-of-the-art implementation, Molly, takes programs written in the logic programming language Dedalus as its input. The problem is that Dedalus is a small and obscure language, used to serve as a proof of concept for Molly. Thus, the objective of this thesis is to extend and adapt Molly to a general-purpose, object-oriented language where distributed programs are written using the actor-based framework Akka. This thesis presents a novel concept for employing lineage-driven fault injection for actor-based programs in addition to implementing said concept to analyze existing Akka programs. The results show that the lineage-driven fault injector for Akka programs, ldfi-akka, is capable of successfully pinpointing the weaknesses of the programs that can be analyzed in a feasible amount of time. However, ldfi-akka struggles to analyze larger and complex programs as the underlying SAT-solver used is overwhelmed. The correctness of the analysis made by ldfi-akka is partially based on the subject programs’ ability to a) be rewritten in such a way that logging can be added and b) exhibit deterministic behavior across multiple runs. Conclusively, this study presents a novel approach to employ lineage-driven fault injection on actor-based programs and ldfi-akka, an implementation of LDFI on Akka programs.Lineage-driven fault injection (LDFI) är en metod för att hitta fel i distribuerade system. Den främsta implementationen av LDFI, Molly, tar program skrivna i logikprogrammingeringsspråket Dedalus som inmatning. Problemet är att Dedalus är ett litet och obskyrt språk som användes i syfte att bevisa att metoden Molly baserar sin analys på, LDFI, fungerar i praktiken. Målet med denna studie är således att utvidga och anpassa Molly i syfte att öka tillgängligheten av implementationen genom att göra det möjligt att analysera distribuerade program skrivna i objekt-orienterade språk med hjälp av det agent-baserade ramverket Akka. I denna studie presenteras ett nytt koncept för att använda LDFI på agent-baserade program och därtill en implementation av konceptet som möjliggör analys av existerande Akka program. Resultaten visar att LDFI för Akka, ldfi-akka, är kapabel till att framgångsrikt identifiera svagheter av programmen som analyseras, givet att analysen kan ske inom ett rimligt tidsspann. För större program, emellertid, visar det sig att den underliggande SAT-lösaren blir överväldigad. Korrektheten av analysen som ldfi-akka gör grundar sig delvis i att programmen som analyseras a) kan omskrivas på ett sådant sätt att det är möjligt att de kan loggas och b) är deterministiska – programmet uppvisar samma beteende oavsett hur många gånger det körs. Slutsatsen som dras är att denna studie presenterar ett helt nytt sätt för att använda LDFI för att analysera agent-baserade program och ldfi-akka, som implementerar konceptet för program skrivna i Akka

Lineage-driven Fault Injection for Actor-based Programs

Lineage-driven fault injection (LDFI) is an approach for finding bugs or faults in distributed systems. Its current state-of-the-art implementation, Molly, takes programs written in the logic programming language Dedalus as its input. The problem is that Dedalus is a small and obscure language, used to serve as a proof of concept for Molly. Thus, the objective of this thesis is to extend and adapt Molly to a general-purpose, object-oriented language where distributed programs are written using the actor-based framework Akka. This thesis presents a novel concept for employing lineage-driven fault injection for actor-based programs in addition to implementing said concept to analyze existing Akka programs. The results show that the lineage-driven fault injector for Akka programs, ldfi-akka, is capable of successfully pinpointing the weaknesses of the programs that can be analyzed in a feasible amount of time. However, ldfi-akka struggles to analyze larger and complex programs as the underlying SAT-solver used is overwhelmed. The correctness of the analysis made by ldfi-akka is partially based on the subject programs’ ability to a) be rewritten in such a way that logging can be added and b) exhibit deterministic behavior across multiple runs. Conclusively, this study presents a novel approach to employ lineage-driven fault injection on actor-based programs and ldfi-akka, an implementation of LDFI on Akka programs.Lineage-driven fault injection (LDFI) är en metod för att hitta fel i distribuerade system. Den främsta implementationen av LDFI, Molly, tar program skrivna i logikprogrammingeringsspråket Dedalus som inmatning. Problemet är att Dedalus är ett litet och obskyrt språk som användes i syfte att bevisa att metoden Molly baserar sin analys på, LDFI, fungerar i praktiken. Målet med denna studie är således att utvidga och anpassa Molly i syfte att öka tillgängligheten av implementationen genom att göra det möjligt att analysera distribuerade program skrivna i objekt-orienterade språk med hjälp av det agent-baserade ramverket Akka. I denna studie presenteras ett nytt koncept för att använda LDFI på agent-baserade program och därtill en implementation av konceptet som möjliggör analys av existerande Akka program. Resultaten visar att LDFI för Akka, ldfi-akka, är kapabel till att framgångsrikt identifiera svagheter av programmen som analyseras, givet att analysen kan ske inom ett rimligt tidsspann. För större program, emellertid, visar det sig att den underliggande SAT-lösaren blir överväldigad. Korrektheten av analysen som ldfi-akka gör grundar sig delvis i att programmen som analyseras a) kan omskrivas på ett sådant sätt att det är möjligt att de kan loggas och b) är deterministiska – programmet uppvisar samma beteende oavsett hur många gånger det körs. Slutsatsen som dras är att denna studie presenterar ett helt nytt sätt för att använda LDFI för att analysera agent-baserade program och ldfi-akka, som implementerar konceptet för program skrivna i Akka

Lineage-driven Fault Injection for Actor-based Programs

Lineage-driven fault injection (LDFI) is an approach for finding bugs or faults in distributed systems. Its current state-of-the-art implementation, Molly, takes programs written in the logic programming language Dedalus as its input. The problem is that Dedalus is a small and obscure language, used to serve as a proof of concept for Molly. Thus, the objective of this thesis is to extend and adapt Molly to a general-purpose, object-oriented language where distributed programs are written using the actor-based framework Akka. This thesis presents a novel concept for employing lineage-driven fault injection for actor-based programs in addition to implementing said concept to analyze existing Akka programs. The results show that the lineage-driven fault injector for Akka programs, ldfi-akka, is capable of successfully pinpointing the weaknesses of the programs that can be analyzed in a feasible amount of time. However, ldfi-akka struggles to analyze larger and complex programs as the underlying SAT-solver used is overwhelmed. The correctness of the analysis made by ldfi-akka is partially based on the subject programs’ ability to a) be rewritten in such a way that logging can be added and b) exhibit deterministic behavior across multiple runs. Conclusively, this study presents a novel approach to employ lineage-driven fault injection on actor-based programs and ldfi-akka, an implementation of LDFI on Akka programs.Lineage-driven fault injection (LDFI) är en metod för att hitta fel i distribuerade system. Den främsta implementationen av LDFI, Molly, tar program skrivna i logikprogrammingeringsspråket Dedalus som inmatning. Problemet är att Dedalus är ett litet och obskyrt språk som användes i syfte att bevisa att metoden Molly baserar sin analys på, LDFI, fungerar i praktiken. Målet med denna studie är således att utvidga och anpassa Molly i syfte att öka tillgängligheten av implementationen genom att göra det möjligt att analysera distribuerade program skrivna i objekt-orienterade språk med hjälp av det agent-baserade ramverket Akka. I denna studie presenteras ett nytt koncept för att använda LDFI på agent-baserade program och därtill en implementation av konceptet som möjliggör analys av existerande Akka program. Resultaten visar att LDFI för Akka, ldfi-akka, är kapabel till att framgångsrikt identifiera svagheter av programmen som analyseras, givet att analysen kan ske inom ett rimligt tidsspann. För större program, emellertid, visar det sig att den underliggande SAT-lösaren blir överväldigad. Korrektheten av analysen som ldfi-akka gör grundar sig delvis i att programmen som analyseras a) kan omskrivas på ett sådant sätt att det är möjligt att de kan loggas och b) är deterministiska – programmet uppvisar samma beteende oavsett hur många gånger det körs. Slutsatsen som dras är att denna studie presenterar ett helt nytt sätt för att använda LDFI för att analysera agent-baserade program och ldfi-akka, som implementerar konceptet för program skrivna i Akka