Compositional Compiler Verification for a Multi-Language World

Verified compilers are typically proved correct under severe restrictions on what the compiler\u27s output may be linked with, from no linking at all to linking only with code compiled from the same source language. Such assumptions contradict the reality of how we use these compilers since most software systems today are comprised of components written in different languages compiled by different compilers to a common target, as well as low-level libraries that may be handwritten in the target language. The key challenge in verifying compilers for today\u27s world of multi-language software is how to formally state a compiler correctness theorem that is compositional along two dimensions. First, the theorem must guarantee correct compilation of components while allowing compiled code to be composed (linked) with target-language components of arbitrary provenance, including those compiled from other languages. Second, the theorem must support verification of multi-pass compilers by composing correctness proofs for individual passes. In this talk, I will describe a methodology for verifying compositional compiler correctness for a higher-order typed language and discuss the challenges that lie ahead. I will argue that compositional compiler correctness is, in essence, a language interoperability problem: for viable solutions in the long term, high-level languages must be equipped with principled foreign-function interfaces that specify safe interoperability between high-level and low-level components, and between more precisely and less precisely typed code

Verified Compilers for a Multi-Language World

Though there has been remarkable progress on formally verified compilers in recent years, most of these compilers suffer from a serious limitation: they are proved correct under the assumption that they will only be used to compile whole programs. This is an unrealistic assumption since most software systems today are comprised of components written in different languages - both typed and untyped - compiled by different compilers to a common target, as well as low-level libraries that may be handwritten in the target language. We are pursuing a new methodology for building verified compilers for today\u27s world of multi-language software. The project has two central themes, both of which stem from a view of compiler correctness as a language interoperability problem. First, to specify correctness of component compilation, we require that if a source component s compiles to target component t, then t linked with some arbitrary target code t\u27 should behave the same as s interoperating with t\u27. The latter demands a formal semantics of interoperability between the source and target languages. Second, to enable safe interoperability between components compiled from languages as different as ML, Rust, Python, and C, we plan to design a gradually type-safe target language based on LLVM that supports safe interoperability between more precisely typed, less precisely typed, and type-unsafe components. Our approach opens up a new avenue for exploring sensible language interoperability while also tackling compiler correctness

Postpartum Quality of Life among Women after Vaginal Birth and Cesarean Section

Context: Quality of life is a broad multidimensional, and dynamic concept. It influences the performance of the individual in the physical, social, and spiritual aspects of life. Despite the postpartum period being accompanied by many physical, emotional, and social changes in women's health, it is often a neglected aspect of women's health care.Aim: This study aimed to assess the postpartum quality of life among mothers regardless of their delivery model and assess the difference in life quality at the various modes of delivery. Methods: A descriptive exploratory cross-sectional study was employed to achieve the aim of this study. A structured interview questionnaire and postpartum quality of life scale that includes assessing four health-related domains that were child care, physical, psychological, and social functioning, were used to achieve the aims of this study.Results: The study revealed a fair and good quality of life among most of the studied women regardless of their mode of delivery. The quality of life subscales' assessment revealed a non-statistically significant difference between women in various delivery modes in childcare and physical functioning domains. While statistically significant differences were revealed between all groups regarding their physical and social functioning. Conclusion: The study did not show a clear-cut benefit in favor of any delivery modes regarding postpartum life quality, and the research hypothesis is not fully supported. The study recommended further a longitudinal study to understand the magnitude, trajectory, and underpinning mechanisms of health-related quality of life outcomes following different delivery modes

Database Queries that Explain their Work

Provenance for database queries or scientific workflows is often motivated as providing explanation, increasing understanding of the underlying data sources and processes used to compute the query, and reproducibility, the capability to recompute the results on different inputs, possibly specialized to a part of the output. Many provenance systems claim to provide such capabilities; however, most lack formal definitions or guarantees of these properties, while others provide formal guarantees only for relatively limited classes of changes. Building on recent work on provenance traces and slicing for functional programming languages, we introduce a detailed tracing model of provenance for multiset-valued Nested Relational Calculus, define trace slicing algorithms that extract subtraces needed to explain or recompute specific parts of the output, and define query slicing and differencing techniques that support explanation. We state and prove correctness properties for these techniques and present a proof-of-concept implementation in Haskell.Comment: PPDP 201

Design, Simulation And Analysis Of Piezoresistive Microcantilever For Biosensing Applications

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016Son on yılda, çeşitli araştırma çalışmaları, Biyolojik Mikroelektromekanik Sistem (Bio-MEMS) biyosensörlerinin Deoksiribonükleik Asit (DNA), proteinler, Bakteri ve Antijenler gibi biyomolekülleri belirleme yeteneğini ortaya koydu. Ancak, numunelerde tespit edilmesi gereken analitlerin düşük konsantrasyonundan dolayı, sensörün çıktısına ufak bir sinyal neden olur. Buna cevap olarak, numunedeki birkaç analitin bulgulanmasına yanıt olarak yüksek çıktı sinyali verebilen optimize edilmiş bir biyosensör için bir ihtiyaç ortaya çıkmıştır; Nihai hedef tek bir biyomoleküle yapışmayı ölçülebilir bir miktara dönüştürmektir. Bu amaçla, basit, ucuz, oldukça hassas ve daha önemlisi analitlerin optik etiketlenmesine ihtiyaç duymadığı için (Etiketsiz), MEMS mikrokantilever tabanlı biyosensörler umut verici bir algılama çözümü olarak ortaya çıkmıştır. Farklı mikrokandilever ileten teknikler arasında, piezoresistif tabanlı mikrokantilever biyosensörler, ucuz, yüksek hassasiyetli, minyatür olan, sıvı ortamlarda iyi çalışan ve entegre okuma sistemi olan cazip bir çözüm gibi gözükmektedir. Literatürde piezoresistif mikrokolantların hassasiyetini arttırmaya odaklanan birçok yayın olmasına rağmen, sırf birkaç tasarım ve işlem parametresini optimize etmeyi düşündükleri için sonuçta elde edilen hassaslık arttırmaları pratik uygulamalar için yetersiz kalıyordu. Literatürde yapılan çalışmanın analizinden sonra, Piezoresistif mikrokandilöre dayalı sensörlerin hassasiyetini arttırmak için optimize edilebilen / kullanılabilen parametreler / yaklaşımlar: kantilever boyutları, kantilever Malzemesi, kantilever şekli, Piezoresistör malzemesi, Piezoresistör Doping seviyesi, Piezoresistör Boyutları, Piezoresistörün konumu, Stres konsantrasyon Bölgesinin (SCR) şekli ve konumu. Bu çalışmada, tüm tasarım ve işlem parametrelerinin duyarlılık üzerindeki etkisini analizi yapıldıktan sonra, kademeli optimizasyon yaklaşımı geliştirilmiş. Bu yaklaşımında neredeyse tüm parametreleri , her adımda biri olmak üzere, değiştirerek öbtimsyon yapılmış ve öyleyse hassasiyet maksimum düzeyde olmasını sağlamıştır. Bu çalışma boyunca, sensör performansını simüle etmek için ticari bir Sonlu Elemanlar Analizi (FEA) aracı olan COMSOL Multiphysics 5.0 kullanıldı. Her bir optimizasyon adımında, aynı uygulanan kuvvet için piezoresistor bölgelerindeki gerilimi en üst düzeye çıkaracak ve yoğunlaştıracak şekilde parametrenin optimize edilmesi hedefi daha yüksek duyarlılık elde etmektir. Toplamda, son optimize edilmiş sensörü elde etmek için neredeyse 46 farklı simülasyon yapıldı. Biyolijik uygulamalarında kullanılan etkileşimli kuvvetler onlarca ila yüzlerce pN arasında olduğu için, bu sensörde kullanılacak 25 ila 250 pN aralığı seçilmiştir. Optimizasyon işlemindeki tüm simülasyonlar sırasında 250 pN'lik bir toplam xxvi dağıtılmış kuvvet, analitlerin sensöre bağlanmasını temsil eden Altın katmanın üzerine uygulanır. Başlangıç olarak sırasıyla uzunluk, genişlik ve kalınlık için boyutları (200μm × 120μm × 1.5μm) olan dikdörtgen bir tek kristal Silicon Microcantilever kullanılmıştır. Konsolun üst kısmında, analitlerin tutturulması için 100μm × 100μm × 0.2μm Gold katmanı kullanılırken, piezo rezistanslı algılama için 20μm × 5μm × 0.5μ dikdörtgen polisilik piezoresistor kullanılır. Burada kullanılan piezoresistor, 1 x 1016 cm-3 'lük bir p-tipi dopant yoğunluğuna, 400 nm'lik bir kalınlığa ve 1V'lık uyarılma voltajına sahiptir. Dikdörtgen bir konsoldan başlamak üzere piezoresistor malzemesi ve doping seviyesi iki aşamada optimize edilmiştir. Piezistoristor malzemesi değiştiğinde (tek kristal silikon ve Poly-silikon), tek kristal silikon durumunda ΔR / R duyarlılığının daha yüksek olduğu bulundu. Fakat bu sensör tasarımı için, hassasiyet kristal yönüne bağlı olmayan, sensör imalatı daha kolay, daha ucuz ve ITUnano laboratuarında gerçekleştirilebildiğinden, piezoresistor malzemesi olarak polisilikon seçilmiştir. Sonra, doping düzeyini 1 x 1015 cm-3 ile 1 x 1020 cm-3 aralığında değiştirerek ve ΔR / R hassasiyetini hesaplayarak, aşağıdaki simülasyonlar boyunca kullanılacak doping seviyesi belirlendi. 1 × 1018 cm -3 doping seviyesinin, termal gürültü etkisini azaltacak kadar yüksek olduğu, aynı zamanda duyarlılığın da o kadar fazla etkilemediği görülmektedir. Böylece, bu doping seviyesi tüm sonrakı simülasyonlar boyunca seçildi ve kullanıldı. Daha sonra konsol malzemesi, aynı uygulanan kuvvet için maksimum gerilme ve sapma sağlayan malzeme bulmak için çeşitlendirilir. Beklendiği gibi, farklı konsol malzemeler, farklı maksimum sapma ve gerilme değerleri verdi. Elde edilen bulgulara göre, Silikon Dioksit (SiO2) düşük genç modül değerleri nedeniyle diğer malzemelere kıyasla en yüksek azami sapma ve gerilme değerlerine sahip olduğu bulundu.Tekli kristal silikon (başlangıç konsol malzemesi) durumunda olduğu gibi SiO2'nin neredeyse 2.5 kat daha yüksek sapma ve 1.7 kat daha yüksek hassaslık ile sonuçlandı ve böylece bu biyosensörün konsol malzemesi olarak SiO2 seçildi ve aşağıdaki optimizasyon adımlarda kullanıldı. Daha sonra, çeşitli konsol şekilleri (Dikdörtgen, Pi-şekli, T-şekli, Trapezoid, Kademeli-Trapezoid ve Üçgen) tanıtıldı ve her şekil için boyutlar, işlem ve cihaz sınırlamaları göz önünde bulundurularak değiştirildi. Bütün bu simülasyonların sonuçları, maksimum hassaslığı veren optimize şekli bulmak için karşılaştırıldı. Dikdörtgen şekil mikrokantilever optimizasyon adımı sırasında konsol kalınlığının konsol uzunluğu ve genişliğindeki değişimle karşılaştırıldığında sensör hassasiyeti üzerinde en yüksek etkiye sahip olduğu bulunmuştur. Konsol kalınlığı 3μm ve 1.5μm arasında değiştiğinde, konsol kalınlığı azaldığında duyarlılık arttığı bulundu. 1.5μm kalınlıktaki konsolun kullanılması, 3μm kalınlıktaki konsoldan 4 kat daha fazla yüksek hassasiyet göstermiştir. Böylece, 1.5μm son optimize konsol kalınlığı olarak seçildi. Konsol uzunluğu 150μm ila 350μm arasında değiştirildiğinde, konsol uzunluğu arttıkça hassasiyet artmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, 350μm uzunluğunda konsolun 150μm uzunluğundaki konsoldan yaklaşık 3.5 kat daha yüksek bir xxvii hassaslık verdiğini görüyoruz. Böylece, 350μm son optimize konsol uzunluğu olarak seçildi. Konsol genişliği 120μm ve 250μm arasında değiştirildiğinde, konsol genişliği arttıkça hassasiyet azalmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, 120μm genişlikli konsolun 250μm genişliğinde konsoldan 2.4 kat daha yüksek bir hassaslık verdiğini görüyoruz. Böylece, 120μm son optimize konsol genişliği olarak seçildi. Buna ek olarak, farklı dikdörtgen mikrokantilever boyutları optimize edildikten sonra (uzunluk, genişlik ve kalınlık), duyarlılık 18.3x kat arttı. Ayrıca, dikdörtgen konsol yapısına (T şekli) iki yan delik eklenmesi, duyarlılığı 1,6 oranında arttırmıştır. Farklı trapezoid biçimli konsollardan elde edilen sonuçlardan, sıkıştırılmış konsol kenarı ile serbest kenar arasındaki 1:4 oranındaki yapının en yüksek maksimum von Mises stresini ve en yüksek duyarlılığı verdiğini görülebilir. Bunların 1:1'lik durumundan (optimize edilmiş dikdörtgen konsol) neredeyse 2.5 kat daha fazla hassasiyet vardır. Böylece, bu tasarım optimize edilmiş yamuk şeklinde konsol tasarımı olarak seçildi. Farklı basamaklı trapezoid şekilli konsollardan elde edilen sonuçlara göre, sıkıştırılmış konsol kenarı ile serbest kenara arasındaki oran 1: 4 olan yapıda, en yüksek maksimum von Mises gerilmesi ve en yüksek duyarlılık görülürken, bunun neredeyse 2.5 kat arttığı görülmektedir 1: 1'den daha büyüktür (optimize edilmiş dikdörtgen konsol). Böylece, bu tasarım optimize edilmiş basamaklı trapez şeklinde konsol tasarımı olarak seçildi. Aynı uygulanan kuvvet için, trapez şeklinde mikrokancilever tasarımı, başlangıç sensöründen 46 kat daha fazla daha yüksek hassasiyet vermiştir Hassasiyet), Kademeli-Trapezoid şekli en fazla azami sapma göstermiştir. Ardından, daha fazla duyarlılık geliştirme arayışında olan farklı konum ve yönlerde optimize trapezoid yapıda Stres Yoğunlaştırma Bölgesi (SCR) tanıtıldı. Simülasyonlardan, kelepçelenmiş konsol kenarından 15μm uzakta bulunan optimize edilmiş trapezoid yapıya 30μ × 10μm SCR dikdörtgen bir delik açılmasının, diğer konumlara kıyasla en iyi hassasiyet değerini veren neredeyse 1.6x kat daha fazla hassasiyet artışı sağladığı bulundu. Nihai sensör duyarlılığı, uygulanan kuvvete karşı dirençteki normalize edilmiş değişim açısından -1.5×10-8 Ω/Ω ⁄pN 'ye eşittir. Bu, her bir 1pN (10-10 g) için biyomoleküllerin bu biyosensöre tutunması için, piezoresistor direnci 1.5×10-8 Ω kadar azalacaktır. Başlangıç sensörüne kıyasla, son sensör tasarımı 73.5x kat daha iyi ΔR / R duyarlılığı sağlamış ve daha önce literatürde bildirilen diğer sensör tasarımlarına göre daha duyarlıdır. Bu sensörün üretim sırası hazırlanmış ancak ITUnano laboratuvarında bulunan bazı cihazlarda teknik problemler nedeniyle sensör üretilmemiştir. Gelecekteki bir çalışma olarak, önerilen imalat dizisi sensörü imal etmek ve sonuçları simülasyon sonuçları ile karşılaştırmak için kullanılacaktır. Simülasyon sonuçlarına göre, konsol kalınlığı ve piezoresistor kalınlığı sensör hassasiyetini kolayca etkiler. Bu tasarımda silisyum dioksit konsol ve polisilikon piezoresistor için en düşük kalınlık sınırı olarak 1.5μm ve 0.5μm ayarlandı. Aynı tasarım için bu malzemelerin daha ince katmanlarının kullanılması duyarlılığın daha da artmasına neden olacaktır.In the past decade, several research works demonstrated the ability of Biological Microelectromechanical System (Bio-MEMS) biosensors to detect of biomolecules such as Deoxyribonucleic Acid (DNA), proteins, Bacteria and Antigens. But due to the low concentration of the analytes that need to be detected in the samples,a minuscule signal results in the output of the sensor. In response to this, a need arisen for an optimized biosensor capable of giving high output signal in response the detection of few analytes in the sample; the ultimate goal is being able to convert the attachment of a single biomolecule into a measurable quantity. For this purpose, MEMS microcantilevers based biosensors have emerged as a promising sensing solution because it is simple, cheap, highly sensitive and more importantly does not need analytes optical labeling (Label-free). Among the different microcantilever transducing techniques, piezoresistive based microcantilever biosensors seem to be a more attractive solution being cheap, high sensitive, miniature, works well in liquid environments and having integrated readout system. Even though there are many publications in literature that concentrated on increasing the piezoresistive microcantilevers sensitivity, they only considered in optimizing few design and process parameters thus the resultant sensitivity enhancements are not good enough for practical applications. After the analyzation of the work found in literature, it was found that the parameters/approaches that be can be optimized/used to enhance the sensitivity of Piezoresistive microcantilever-based sensors are: Cantilever dimensions, Cantilever Material, Cantilever Shape, Piezoresistor's material, Piezoresistor's doping level, Piezoresistor's Dimensions, Piezoresistor's position, Stress concentration Region's (SCR) shape and position. In this study, after a systematic analyzation of the effect of each design and process parameters on the sensitivity, a step-wise optimization approach was developed in which almost all these parameters were variated one at each step while fixing the others to get the maximum possible sensitivity at the end. Throughout this work, COMSOL Multiphysics 5.0, a commercial Finite Element Analysis (FEA) tool, was used to simulate the sensor performance. At each optimization step, the goal was to optimize the parameter in such a way that it maximizes and concentrates the stress in piezoresistors region for the same applied force thus get the higher sensitivity. In total, almost 46 different simulations were done to get the final optimized sensor. Starting with a rectangular cantilever, the piezoresistor material and doping level were optimized in two steps. When the piezoresistor material was varied (single crystal silicon and Poly-silicon), it was found that the ΔR⁄R sensitivity is higher in the case of single crystal silicon. xxiv But for this sensor design, polysilicon has been chosen as the piezoresistor material because it’s sensitivity does not depend on the crystal orientation, the sensor fabrication is easier, cheaper and can be realized in ITUnano laboratory. Next, by changing the doping level in the range between 1×1015 cm−3 to 1×1020 cm−3 and calculating the ∆R/R sensitivity, the doping level that will be used throughout the following simulations was determined. It was found that, 1×1018 cm−3 doping level is high enough to reduce the thermal noise effect, at the same time it does not be affected the sensitivity that much. Thus this doping level was chosen and used throughout the following simulations. Afterward, the cantilever material is varied to find the material that gives maximum stress and deflection for the same applied force. It was found that SiO2 resulted into almost 2.5x higher deflection and 1.7x higher sensitivity when compared to single crystal silicon (the starting cantilever material) case thus SiO2 has been selected as the cantilever material for this biosensor and it is used in the following optimization steps. Next, various cantilever shapes (Rectangular, Pi-shape, T-shape, Trapezoid, SteppedTrapezoid, and Triangular) were introduced, and for each shape, the dimensions were varied bearing in mind the process and device limits. The results from all these simulations were compared to find the optimized shape which gives the maximum sensitivity. During the rectangular shape microcantilever optimization step, it was found that the cantilever thickness has the highest effect on the sensor sensitivity when compared to the change in cantilever length and width. In addition to that, after the different rectangular microcantilever dimensions were optimized (length, width and thickness), the sensitivity increased 18.3x folds. Also, adding two side holes to the rectangular cantilever structure (T-shape) increased the sensitivity by 1.6 factor. Overall, for the same applied force, the trapezoid-shaped microcantilever design gave higher sensitivity (more than 46x times greater than the starting sensor sensitivity) whereas the stepped-trapezoid shaped gave the highest maximum deflection. Afterward, Stress Concentration Region (SCR) was introduced in the optimized trapezoid structure in different locations and orientations seeking for further sensitivity enhancement. From the simulations, it was found that adding a 30µ×10µm SCR rectangular hole to the optimized trapezoid structure 15µm away from the clamped cantilever edge, resulted in almost 1.6x times sensitivity enhancement which gave the best sensitivity value compared to the other positions. Regarding the normalized change in resistance to the applied force the final sensor’s sensitivity equals to -1.5×10-8 Ω/Ω ⁄pN; this means that for each 1pN (10-10 g) biomolecules attach to this biosensor; the piezoresistor resistivity will decrease by 1.5×10-8 Ω. When compared to the starting sensor, the final sensor design gave 73.5x times better ΔR⁄R sensitivity and it is more sensitive than the other sensor designs previously reported in the literature. The fabrication sequence for this sensor was prepared, but due to technical problems in some of the devices found in ITUnano laboratory, the sensor has not been fabricated.Yüksek LisansM.Sc

FunTAL: Reasonably Mixing a Functional Language with Assembly

We present FunTAL, the first multi-language system to formalize safe interoperability between a high-level functional language and low-level assembly code while supporting compositional reasoning about the mix. A central challenge in developing such a multi-language is bridging the gap between assembly, which is staged into jumps to continuations, and high-level code, where subterms return a result. We present a compositional stack-based typed assembly language that supports components, comprised of one or more basic blocks, that may be embedded in high-level contexts. We also present a logical relation for FunTAL that supports reasoning about equivalence of high-level components and their assembly replacements, mixed-language programs with callbacks between languages, and assembly components comprised of different numbers of basic blocks.Comment: 15 pages; implementation at https://dbp.io/artifacts/funtal/; published in PLDI '17, Proceedings of the 38th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, June 18 - 23, 2017, Barcelona, Spai