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World File Search System采样间隔
在映射城市环境中的街道视图图像的覆盖范围和偏见
街道视图图像（SVI）已成为城市研究中有价值的数据形式，从而为绘制和感知城市环境提供了新的方法。然而，关于SVI的代表性，质量和可靠性的基本问题仍然没有被解散，例如该数据在多大程度上可以捕获城市并进行数据差距导致偏见。这项研究位于空间数据质量和城市分析的交集中，通过提出一种新颖和e ff的方法来解决这些问题，以估计SVI在城市环境中的元素级别覆盖率。该方法整合了SVI与目标要素之间的位置关系，以及身体障碍的影响。将数据质量的域扩展到SVI，我们引入了一个指标系统，该系统评估了覆盖范围，重点是完整性和频率维度。作为一个案例研究，进行了三个实验，以确定SVI覆盖和代表城市环境因素的能力的潜在偏见，并以建筑物外墙为例。发现，尽管在城市道路网络沿线可用性很高，但Google Street View在案例研究区中仅覆盖62.4％的建筑物。每栋建筑物的平均立面覆盖率为12.4％。svi倾向于过分陈述非住宅建筑物，因此可能导致有偏见的分析，并且其对环境因素的覆盖范围依赖于位置。这项研究还强调了在不同数据采集实践下的SVI覆盖范围的可变性，并提出了SVI收集的最佳采样间隔范围为50-60 m。调查结果表明，虽然有价值的见解，但它不是灵丹妙药 - 它在城市研究中的应用需要仔细考虑
MT Alliance – 超市控制系统
1.1 MT Alliance 子系统 MT Alliance 系统是一个与智能分布式模块（称为节点）交互的软件平台。节点有助于监控和控制超市的子系统（图 1.1）： 监控子系统 制冷子系统 HVAC 子系统 照明子系统 能源管理子系统 监控子系统每天 24 小时监控冷藏柜，以防止产品缩水。当易腐烂产品有丢失危险时，监控系统会发出警报，并指定在丢失产品之前应采取的步骤。安装在冷藏柜中的传感器测量冷藏柜和产品的温度，并检测除霜的结束。每个传感器包括： 可编程警报的下限 可编程警报的上限 可编程警报设定时间 可编程警报调用时间 监控子系统执行以下功能： 使用一分钟的采样间隔从传感器读取温度 保存传感器数据三年 (3) 显示冷藏柜中存储的各种产品类型及其相应的温度 以图形方式显示温度传感器的数据 MT Alliance 提供图形视图（图 1.2 和 1.3），显示冷藏柜的位置、每个柜中的产品类型以及产品温度。当冷藏柜温度超过设定的限值（下限、上限和报警设定时间）时，MT Alliance 系统： 通过将冷藏柜颜色从绿色变为红色来指示触发报警的柜子位置 在报警窗口中生成事件：报警来源、时间和原因 在报警中心生成报警信号
应用环境DNA方法在河流中不同的水速度下，为检测simpsonaias ambigua的检测
传统的调查方法可以找到稀有和濒临灭绝的水生物种可能会很耗时，昂贵，对栖息地具有破坏性，并且受现场的身体状况的限制。通过生物体脱落到其环境中的环境DNA（EDNA）的采样可以克服这些局限性，从而最大化保护资源。但是，EDNA检测的最佳空间采样间隔是鲜为人知的。我们开发并评估了EDNA方法，以应用于Simpsonaias ambigua（Salamander Mussel），这是一种联合贻贝，在整个范围内被认为处于危险中。我们开发了一种定量的PCR分析和优化的方法来检测水样中的Ambigua Edna，并实验确定的EDNA脱落和衰减速率。我们使用这些速率填充了先前发布的EDNA传输模型，以估算距离源的最大下游距离（即，实时贻贝的位置）可以在其中检测到EDNA，这是环境相关的源EDNA浓度和水速度的函数。该模型预测，根据源EDNA浓度和水速度，最大检测距离的变化很大。在低EDNA浓度和水速度（分别为1.0拷贝/ml和0.1 m/s）下，仅在源中检测到EDNA，需要在空间密集的EDNA采样上检测到Edna。在较高的EDNA浓度和水速度（分别为5.0拷贝/ml和0.8 m/s）下，可以在下游至少检测到Edna，需要较少的密集采样。根据我们的结果，我们为开发最佳的EDNA采样设计提供了建议，以检测稀有物种或濒危物种。
确定 CD-SEM 线边缘粗糙度测量的最佳参数
线边缘粗糙度 (LER) 的测量最近已成为光刻计量学界和整个半导体行业关注的话题。高级计量咨询小组 (AMAG) 是一个由国际 SEMATECH (ISMT) 联盟成员公司和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的首席计量学家组成的委员会，该委员会正在开展一项研究 LER 指标并指导关键尺寸扫描电子显微镜 (CD-SEM) 供应商社区采用半导体行业支持的标准化解决方案。2003 年国际半导体技术路线图 (ITRS) 为粗糙度提供了新的定义。ITRS 设想了边缘和宽度粗糙度的均方根测量。还有其他可能的指标，其中一些将在此处进行调查。ITRS 设想将均方根测量限制在粗糙度波长范围内，并且测量重复性优于指定的公差。本研究解决了满足这些规范所需的测量选择。推导出必须测量的线长和沿该长度测量位置间距的表达式。结果表明，图像中的噪声会产生粗糙度测量误差，这些误差既有随机成分，也有非随机成分（即偏差）。在特殊测试图案中报告了对紫外线抗蚀剂和多晶硅的测量结果，这些材料的粗糙度是典型的。这些测量结果表明，粗糙度测量对噪声的敏感度主要取决于边缘检测算法的选择和聚焦的质量。当使用基于模型或 S 形拟合算法并且图像聚焦良好时，测量对噪声的敏感度较低。使用测得的紫外线抗蚀剂线的粗糙度特性并应用 90 nm 技术节点的 ITRS 要求，推导出的采样长度和采样间隔表达式意味着必须以 7.5 nm 或更短的间隔测量至少为节点 8 倍的线长（即 720 nm）。
确定 CD-SEM 测量线边缘粗糙度的最佳参数
线边缘粗糙度 (LER) 的测量最近已成为光刻计量学界和整个半导体行业关注的话题。高级计量咨询小组 (AMAG) 是由国际 SEMATECH (ISMT) 联盟成员公司和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的首席计量学家组成的委员会，该委员会有一个项目，旨在研究 LER 指标并指导关键尺寸扫描电子显微镜 (CD-SEM) 供应商社区采用半导体行业支持的标准化解决方案。2003 年国际半导体技术路线图 (ITRS) 包含了粗糙度的新定义。ITRS 设想了边缘和宽度粗糙度的均方根测量。还有其他可能的指标，其中一些在这里进行了调查。ITRS 设想将均方根测量限制在粗糙度波长范围内，该波长落在指定的工艺相关范围内，并且测量重复性优于指定的公差。本研究解决了满足这些规范所需的测量选择。推导出必须测量的线长表达式以及沿该长度的测量位置间距。图像中的噪声会产生粗糙度测量误差，这些误差既有随机成分，也有非随机成分（即偏差）。在特殊测试图案中报告了对紫外线抗蚀剂和多晶硅的测量结果，这些材料的粗糙度是典型的。这些测量表明，粗糙度测量对噪声的灵敏度主要取决于边缘检测算法的选择和焦点的质量。当使用基于模型或 S 形拟合算法且图像对焦良好时，测量对噪声的敏感度较低。使用测量的 UV 抗蚀剂线的粗糙度特性并应用 ITRS 对 90 nm 技术节点的要求，得出的采样长度和采样间隔表达式意味着必须以 7.5 nm 或更小的间隔测量至少 8 倍节点（即 720 nm）的线长。