随着各种身体差异,宠物必须与主人在室内装饰中生活,这是根据人体规模设计的。另一方面,人体特异性人体测量值是空间设计中的基本参数,不足以在室内空间中提供人体工程学,这也是宠物的生活空间。这项研究的假设,其中当前的内部和家具设计的例子适合宠物的物理需求,其数量日益增加,在室内建筑中采用包容性方法进行讨论;它已被确定为“当宠物居住的内部根据动物的特征重新设计时,在共同起居区中为“所有生物”提供了人体工程学。文献中共同生活空间的主题;尽管已经在跨学科领域进行了调查,例如认知心理学,动物学以及关于生物多样性,可持续性,动物福利和动物行为等主题的建筑,但“与家畜共享空间共享的空间组织的主题是室内建筑领域的一种新方法”的主题。因此,这项研究是一项开创性和描述性研究,它是在概念基础设施,建筑设计,空间组织,应用程序示例和实验模型方面吸引人们对当前实践的关注,从而对现有研究进行了系统的审查,并确定了室内建筑领域的新趋势。关键字:人体工程学,公共生活区,室内设计,后人类社会,包容性建筑这项研究的目的是扩大室内设计,这是一个多维主题,包括设计用于宠物生活的空间,尤其是普通生活空间的布置。由于诸如室内设计,室内建筑和设计等受试者具有广泛的研究领域,因此该研究的范围仅限于为宠物设计的特定空间和家具设计而言,就易于研究而设计。在描述性研究中,调查模型是一种定量研究方法之一,是一种研究方法,可以回顾现有样本应用程序中设计领域的现有研究状态。由于研究的结果,人们已经理解,“宠物的内部和家具设计”是一种开发开发的设计方法,是内部包含的应用,并且具有很高的潜力。
摘要:土壤水分是水资源管理,农业和灾难预测的关键参数。不同的方法用于估计土壤水分。因此,本文的目的是系统地回顾遥感模型和工具,用于使用不同的学者的方法及其性能来估算区域的表面土壤水分(SM)含量。对先前研究的调查强调了一些一般领域,并探索了土壤水分估计的RS方法,重点是主动传感器和被动传感器。研究还讨论了不同技术的原理,优势和局限性。但是,有些关键领域覆盖不足,需要关注。结果,本系统的审查论文通过评估其技术和方法,其性能评估级别(确定系数r),对RS SM估计模型和工具进行了广泛的比较评估,该模型可以正常执行的环境以及在该论文中进行改进SM预测的已知机器学习模型所考虑的基本参数。doi:https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.39许可证:CC-BY-4.0开放访问政策:Jasem发表的所有文章都是开放式的,均为开放式,免费下载,复制,重新分发,重新分发,翻译,翻译和阅读。版权策略:©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章,就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。(2025)。J. Appl。将本文列为:Yamakili,P; Nicholaus,先生; Greyson,K。A.对遥感预测模型和用于估计区域表面土壤水分含量的工具的系统审查。SCI。 环境。 管理。 29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。 例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。 有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物SCI。环境。管理。29(1)327-334日期:收到:2024年10月22日;修订:2024年11月20日;接受:2024年12月28日;发布:2025年1月31日关键字:土壤水分;遥感;模型;表现;预测土壤水分(SM)是在农业,环境科学和水文学等领域发挥作用的重要因素之一。例如,在农业中,SM是监测农业活动,预测自然灾害并管理灌溉水供应的重要参数(Chadha等,2018;Muñoz-Carpena等,2007; Panuska等,2007; Panuska等,2015,2015年)SM与作物的出现和生长和生长,作物和生产力(CHADHA)也有着良好的关系。有关SM内容的精确和实时信息对于各种应用程序至关重要,包括干旱监测,洪水预测,作物
使用自动测试设备 (ATE)、SOC 93K 并行测试多个高速通道 Ratan Bhimrao Umralkar、Li Kangrong。新加坡 A*STAR 微电子研究所 2 Fusionopolis Way, #11 Innovis Tower,新加坡 138634 ratan_bhimrao_umralkar@ime.a-star.edu.sg,li_kangrong@ime.a-star.edu.sg,摘要高带宽存储器 (HBM) 需要在安装在中介层上的 IO 芯片和 IO 到存储器堆栈之间进行高速数据传输。来自不同供应商的 KGD HBM 堆栈和 IO 芯片安装在高数据速率/带宽中介层上。在多芯片设备封装过程中,将测试从最终测试转移到晶圆级需要高昂的设备成本[4],例如探测器、探测卡,但废品成本较低。就目前的封装技术(如 2.5D/3D 和 Chiplets)而言,较低的废料成本意味着更高的产量。一旦将 KGD 安装在中介层(和基板)上,如果中介层经测试有故障,则无法将其移除,从而浪费整个封装 [4]。本文讨论了在安装 KGD HBM、IO 芯片和其他芯片之前测试中介层上高速数据速率互连的测试方法(见下图 1)。高端 DSO(数字存储示波器)可以相对轻松地测试 1 到 4 个通道。但是,当通道数为 8、16 位总线等组时,使用 ATE 会变得更有优势。其中一个主要优势是,ATE 可以同时测试多个通道,因此使用 ATE 测试多个通道变得更加可行。不同通道的结果可以叠加在单个图上。最终的叠加图提供了有关哪个通道输出影响高速总线整体性能的重要信息。眼图 [2] 是一种重要的信号完整性测试,可用于了解数字系统中通信信道的质量,眼图提供有关传输线质量和信道带宽的信息。本文讨论了如何有效地使用 ATE 来构建眼图,使用 ATE 的 shmoo 图功能,恰当地称为眼图 shmoo 图。此外,由于 ATE 可以同时测试多个通道,因此可以加快大规模测试速度,例如测试整个晶圆。此处开发的测试方法是细间距高速通道项目的一部分,其中使用 24 个高速通道构建晶圆测试,以模拟具有 55um 凸块间距的 HBM(高带宽存储器)应用,以展示使用 ATE 的细间距 [3] 探测和功能。对于同时测试的 24 个通道,结果显示 2 条迹线的眼宽和眼高小于其余迹线,但本文的重点不是这些结果,而是如何在 ATE 级别测试中实现眼图。当前设置使用 Advantest 93K 测试仪和 12 英寸 Tel 探测器。ATE 包含 3 个 PS1600 卡,最大数据速率为 1.6Gbps。对于高达 9G 的更高数据速率,可以使用 PS9G 卡。使用 PS1600 卡,我们能够测试高达 1Gbps 的速度,并为所有 24 条迹线绘制眼图。构建了一个细间距、55um 的探针卡,具有 24 个 HBW 通道,用于测试 HBM 晶圆并验证测试方法。下图 1 显示了使用 shmoo 图为其中一个通道 P9 绘制的眼图。基本参数如