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土耳其国家报告 - 联合国全球地理信息管理
土耳其国家测绘局、测绘总局的国家报告 简介 作为土耳其国家测绘局，测绘总局 (GCM) 负责建立和维护大地测量网络、收集和构建地形数据、地理空间信息以及制作土耳其标准地形图系列。GCM 的使命是及时且经济地为所有用户和社区提供各种适当、一致、最新的地理空间产品。地理空间产品是现代国家信息基础设施的重要组成部分之一，是各级行政机构运作、国家可持续发展和信息社会发展必不可少的组成部分。空间信息的特殊作用源于其应用的全球性、内容的丰富性、获取和维护的成本以及其服务的各种目标。对空间信息的需求快速增长，加上信息和通信技术的蓬勃发展，促使土耳其采取各种举措，以及政府和自治项目，旨在实现系统现代化和发展空间信息基础设施。每年，暴风雨和洪水都会给地球带来重大问题。这只是几个例子，说明几乎所有影响我们生活的事物都与地理的某些方面有关。我们对该地区了解得越多越好。我们拥有的信息越多，我们就能更恰当地采取行动、规划和分配资源、处理损害、管理风险、实施预防措施并确保我们做好准备。地理空间信息的收集和存储仍然是当今地图绘制领域的难题。数据存储在不同的数据库系统中，基于不同的规范或具有不确定的质量。查找感兴趣的数据或访问此类数据也可能很困难。因此，方便用户搜索、查找和访问所需数据至关重要。为了解决这些问题，GCM 开展了大地测量、摄影测量和制图研究和生产活动。1.TUTGA 是该国第一个基于 GPS 技术的基础大地测量网络 [1]。该网络由大约 600 个站点组成（见图1），这些站点是通过 1997 年至 1999 年之间的活动型 GPS 调查建立的。对于每个站点，建立空间信息基础设施的主要目的是：� 最大限度地提高数据质量和一致性，� 通过避免重复工作和建立数据生产者之间的有效合作，最大限度地降低数据收集和修订成本，� 通过实现互操作性，实现来自不同来源的数据组合，� 推进数据访问，例如基于 Web 的服务，� 促进电子政务的发展和使用空间数据建立的业务。大地测量网络和地震：三个不同的 GNSS 网络，即土耳其国家基础 GPS 网络 (TUTGA)、土耳其国家永久 GPS 网络 (TUSAGA) 和连续运行参考站 (TUSAGA- Active)，是土耳其大地测量定位、测绘、导航和地球动力学的基础。由于 1999 年中期后的破坏性地震，一些站点被重新测量。
使用机器学习的虚假工作预测
摘要为了减轻互联网上欺骗性的就业招标的扩散，在这项学术工作的范围内放置了采用基于机器学习的分类方法的复杂自动化工具。各种分类器都被部署以审查在线帖子以获取欺诈性就业机会，并且这些分类器的结果是系统并列以确定用于检测虚假工作清单的最有效模型的。这种方法促进了从大量在线提交的大量提交中的伪造工作职位的识别和随后消除。调查包括分类器的两个主要类别：单个分类器和合奏分类器，都可以辨别欺骗性的工作发布。尽管如此，经验发现明确地肯定，合奏分类器在与奇异的对应物相比相比在辨别骗局中表现出较高的功效。技术景观已经升到了梯队的增强，并迎来了一个范式，其中公司通过在线方法论从事招聘人员的招聘。这不仅加快了为企业收购必要的人员，而且在成本效益方面也很好。虚拟扩展促进了个人在获得与其资格和期望的职业领域相称的就业方面的促进个人。但是，这些已发布的工作机会的真实性仍然笼罩着，对求职者构成了固有的挑战。1。互联网广阔的广阔发帖，但在响应这种困境，我们提供了一种精心制作的开创性软件，以预测工作职位的真实性，在真实和虚假清单之间辨别。启动机器学习的领域，我们的创新系统（恰当地命名为“伪造职位预测”）利用了强大的随机森林分类器。这种复杂的算法在产生精确结果方面具有值得称赞的效率，相对于其前辈的精度为98％。认识到学生或求职者在网上就业机会迷宫中所面临的危险，我们的系统成为防止不知不觉地提交欺诈性工作职位的保护灯塔。潜在欺骗的实例，例如对申请费的征集或借鉴货币交易的诺言，通过我们框架的敏锐能力进行了预先避免的，从而使用户免于捕食捕食者陷入骗局。关键字：假职位，随机森林分类器，机器学习，合法工作，决策树，在线招聘，合奏方法。在当代环境中介绍，确保有酬就业已成为一个巨大的挑战。与任何访谈进行的先决条件，准候选人必须浏览复杂的工作申请和注册过程。关键初步步幅必须使自己的工作应用与根据有抱负者选择的专业领域量身定制的公司规定的要求。
第一行Enfortumab Vedotin在...
膀胱癌是美国十种最常见的癌症之一，占2023年所有新癌症病例的4.2％（1）。约90-95％的膀胱癌病例是尿路上皮癌（2，3）。转移性尿路上皮癌（MUC）的预后较差，五年生存率仅为5-7％（1）。基于铂的化学疗法是先前未经治疗的MUC患者的护理标准（4），但是，与该方案相关的临床结果仍然是最佳的（5）。免疫疗法在癌症治疗领域变得越来越流行，因为它的出色效率在治疗乳腺癌和甲状腺癌（6，7）中。PD-1和PD-L1抑制剂通常用于不符合铂基化学疗法的患者，作为基于铂的化学疗法后的后续疗法，或作为复发或抗性病例的替代疗法（8）。尽管在MUC中使用了这些抑制剂，但许多患者仍经历进展（9）。Enfortumab Vedotin（EV），一种针对Nectin-4（10）的抗体 - 药物结合物，于2018年（11）在美国食品药物管理局（FDA）（11）中获得了突破性疗法名称，随后于2019年12月获得了营销批准，以其在MUC患者中用作第二线治疗（12）。与化学疗法相比，接受EV和pembrolizumab的患者的生存率显着，将死亡的风险降低了53％，总中位生存率（OS）降低了，危险比（HR）（HR）为0.47（中位数OS：31.5个月VS. 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9 16.9。适用于先前接受过基于铂的化学疗法和免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的局部晚期或转移性膀胱癌的患者，并建议使用NCCN指南（8）使用其用于MUC的二线治疗。EV-302试验评估了EV和Pembrolizumab和Pembrolizumabed患者的组合（13）。联合疗法还将进展或死亡的风险降低了55％，中位PFS几乎翻了一番，HR为0.45（中位PFS：12.5个月，而6.3个月）。基于这些结果，FDA已批准EV和Pembrolizumab作为MUC患者的第一线治疗（14）。尽管该试验表明中位OS和PF的同时几乎增加了一倍，但从价值的角度来看，该疗法的成本是否通过其潜在的好处来恰当地尚不清楚。这项研究的目的是评估EV与Pembrolizumab与基于铂的化学疗法的成本效益，从美国付款人的角度来看，MUC患者的第一线治疗。
到2030年，人工智能对全球酒店业的影响
到2030年，对AI在酒店业对AI的影响的兴趣非常高；因此，本文将讨论在彻底改变整个景观方面可能接管的最新应用和趋势。它有效地使AI技术学习，自然语言处理和机器人技术的变革能力有效地减轻了，从而以极大的迷人方式可以增强运营效率，并满足增长的个性化客人体验的需求。纸张通过智能房间技术，通过智能室内技术来确定AI在酒店企业领域的一系列应用，这些技术完美地合并了最先进的开发项目，以提供前所未有的舒适度；无缝简化消费者交互的自动化客户服务系统； AI系统的收入管理数据分析，概述了无与伦比的收入优化和组织成功。它详细介绍了酒店中AI的未来：巨大的爆炸自动化任务，从手动工作中承担一些负担，同时提高生产率，同时促进更智能的数据分析，从而使企业能够以最高的准确性和准确性做出数据驱动的决策。这种具有远见的探索进一步涵盖了与物联网设备无缝集成的想法，因此使智能设备可以平稳合作并进行通信以创造无与伦比的客人体验的未来成为可能。它通过深入研究工作流离失所的敏感问题，了解与AI集成对劳动力的潜在影响。还详细探讨了在酒店行业中实施AI的复杂挑战和道德考虑。该法案认识到数据隐私的非常关键的方面，并非常强调通过利用其AI功能来保护客人的个人信息的重要性。这样做的方式恰当地展示了在AI中获得的奇妙优势与观察道德的迫切需要之间取得微妙的平衡的本质。最后，针对行业利益相关者本身的本文中提供的战略建议确实强调了考虑主动的AI策略的重要性，这些策略不仅意识到这些技术的全部变革价值，而且还寻求道德行为。这项开创性的研究顽强地坚持认为，AI确实将成为重塑酒店景观的组成部分，这强调了在当今快速变化的技术环境中对持续创新和不屈服的适应性的关键需求。换句话说，这项研究局限于全球酒店业的人工智能界，并概述了我们所知道的各个行业各个方面的非凡潜力。该协议明确地指出，应将AI作为创新和进步的推动力，同时确保将道德考虑放置在行业转型中的第一和最佳实践。，但是随着未来的发展，这是一个及时提醒的是，从每个角落等待着酒店景观的巨大转变，要求行业利益相关者大胆地采取大胆的举动，以张开双臂的方式与这场技术革命紧握，并致力于非凡的宾客体验。
海岸遥感科学与应用
地球被恰当地描述为一个沿海星球（ Martínez 等人，2007 ）。沿海区被定义为距离海岸不到 100 公里且海拔不到 10 米的陆地，是地球表面水体与陆地之间的线性界面，长度超过 160 万公里。地球表面的这一重要特征非常长，可以绕赤道 402 圈（ Martínez 等人，2007 ）或延伸到月球并返回两圈。虽然沿海海洋占全球海洋表面面积的 8%（ Cracknell，1999 ），但它占海洋有机物总量的 14-30%（ Gattuso 等人，1998 ）。沿海海洋（指海岸与大陆架边缘之间的海洋区域）和相关的沿海环境处于气候变暖的前沿。二氧化碳浓度不断上升，导致大气变暖，目前年均浓度接近 420 ppm（https://www.esrl.noaa.gov），导致海平面上升，并可能导致沿海水文、洋流和天气发生变化。冰川和冰盖融化导致海平面上升，有可能导致沿海社区被淹没（Vitousek 等人，2017 年）以及沿海侵蚀加剧（Zhang 等人，2004 年），而海水变暖预计将加剧热带气旋的严重程度（Sobel 等人，2016 年）。有记录显示，随着气候变暖趋势导致热带物种向极地迁移（ Pinsky 等人，2013 ），珊瑚礁发生大规模白化（ Heron 等人，2017 ），海洋生态系统生物多样性遭到破坏。除了气候因素外，不断增长的沿海人口也对他们生存和繁衍所需的海洋服务施加了压力。目前，全球 27% 的人口生活在沿海地区（ Kummu 等人，2016 ）。预计到本世纪中叶，这一人口将增加近一倍（ Neumann 等人，2015 ），这将增加不断变化的沿海环境的压力。过去 100 年里，人类对沿海资源的依赖和开发导致沿海和内陆水生栖息地发生越来越剧烈的变化（ Turpie 等人，2017 ）。目前，全球人均海产品消费量占所有动物蛋白的 6%，是国际贸易量最大的食品商品（Smith 等人，2010 年）。水产养殖在消费海产品供应中所占的比例越来越大。随着人口增长和气候变化，这一趋势预计将持续下去（Wells 等人，2015 年）。此外，沿海水生栖息地的压力导致了许多对人类和水生生态系统有害的浮游植物物种的出现（Anderson 等人，2002 年）。例如，水产养殖产生的废弃营养物会助长有害藻华（HAB）的形成。有毒的赤潮和无毒或入侵性浮游植物物种的过度生长会破坏生态系统的功能，并影响食物和水资源。这些变化主要源于人为的富营养化（Glibert 等人，2005 年；Anderson，2009 年）。过量的藻类会降低光线的穿透力，对水柱和底栖生物的光合作用产生负面影响。一些藻华的生长速度可能快于自然食草动物的消耗速度。
LD 1763年的报告“有关受益人职责的法案”
Geert Vanden Bossche，博士Geert Vanden Bossche，PhD，DVM是疫苗研究专家。他有一系列与疫苗发现和临床前研究合作的公司和组织，包括GSK，Novartis，Solvay Biologicals和Bill＆Melinda Gates Foundation。Vanden Bossche博士还协调了Gavi（全球疫苗和免疫联盟）的埃博拉疫苗计划。他在病毒学和微生物学上获得了董事会认证，是30多个出版物的作者，也是通用疫苗专利申请的发明者。目前担任独立疫苗研究顾问。2021年3月6日“只能想到很少有其他策略来将相同的无害病毒变成大规模杀伤性生物武器，以达到相同的效率。”我们冒着创建全球“不可控制的怪物”的风险，博士认为，疫苗学家，临床医生和科学家只专注于个人一级的短期成果，而不是全球人口一级的后果，他认为这很快就会变得很明显。以“将相当无害的病毒变成了一个无法控制的怪物”的形式。他的关注在于“免疫逃生”。对于那些需要快速介绍该主题的人，请阅读Jemma Moran的文章突变变化和锁定的危险。博客以电子邮件加入7689其他订户信息，而无需审查。一封电子邮件，大多数日子。无垃圾邮件。对于那些需要全面概述我们免疫学概述的人，请观看Ivor Cummins采访Creon Levit，EP81我们病毒问题的惊人免疫学 - 工作中令人难以置信的科学！许多医生也将受益于观看这一点（注意：普通医师接受免疫学和病毒学方面的培训极少）。那些希望深入研究免疫学的人，例如，罗伊特的基本免疫学，第13版。Bossche指出，多个新兴的“更具感染性”的病毒式变体已经是“免疫逃避”我们“先天免疫”的例子，并且是政府干预本身最能创造的。所谓的非药理学干预措施（NPI） - 即锁定和布面覆盖物。非正式，但也更恰当地称为非科学干预措施。他认为：正在进行的大规模疫苗接种部署“非常有可能进一步增强'适应性'免疫逃生，因为目前的疫苗都不会阻止病毒变异的复制/传播”。和“随着感染性的增加，对疫苗的病毒抗性可能性增加”。他声称自己的信念是学生的第一个疫苗学课中教授的基本原则 - “一个人不应在暴露于高感染压力的种群中使用预防性疫苗（现在肯定是因为目前流传着多种高度感染性变体的情况”）。他说，要“完全逃脱”，即高度可变的病毒，“只需要在其受体结合域中添加另一个突变”。我们的“先天”免疫将丢失（一种丰富的，多种特异性的自然免疫形式。所有时人们由于干预了他真正的忧虑而失去自然的“先天”免疫力，或者当他所说的“不担心”时，由于人类可能会严重损害其自然的“先天”免疫力，因为在这个关键关头在疫苗接种计划中进行了大规模部署。
剑与铲：意大利文艺复兴时期的军事建设
攻城炮在十五和十六世纪的效力不断增长，是建筑对技术变革的更激进反应之一的推动力。它还为欧洲定期的“伟大重建”之一提供了动力。中世纪防御对火药武器的明显脆弱性，该武器设定了一个重新设计时期，从中出现了蹲下的堡垒，这被证明是约翰·黑尔爵士（John Hale）爵士恰当地称为“国际风格的Renaissance Europe的国际风格”的模块。意大利在这一领域的早期领导源于不受欢迎的环境，这使得在政治上分裂的半岛成为法国和西班牙之间的冲突重点 - 16世纪初的两个超级大国以及欧洲反对奥斯曼帝国扩张的前线。意大利战争中最终的西班牙三位一体解释了西班牙的倡议和西班牙连接人物的影响，以下文本不时提到。意大利战争的国际特征还解释了新的防御工事迅速传播给欧洲（以及更远的地方），意大利的战斗人员又回来了，意大利核心意大利工程师掌握了他们的技能。到17世纪，欧洲许多城镇的面孔已经改变。中世纪细长的塔楼和高大的沃特墙有时在新的防御工事后面幸存，或者已被纳入其中。Filippo Brunelleschi，Leonardo da Vinci，Francesco di Giorgio Martini，Albrecht dnrer和Michelangelo的名字不断重复。更常见的是，它们被低地的土方林区系统所取代，通过投射堡垒和可靠的群岛群体的防御（Ravelins，Ravelins，Counterguards，Demi-Lunes Hornworks和叔叔Toby所钟爱的Fleches）站在深处的沟渠中，并将其扩展到周围的乡村周围。对这项革命的许多关注都集中在意大利文艺复兴时期艺术家 - 架构 - 设计师的早期创造性角色上，他们的防御设备的思想在其出色的绘画中生存（并且在许多情况下，并且在许多情况下都存在）。这些名字中的前三个以及马里亚诺·塔科拉（Mariano Taccola）的名字是伦敦科学博物馆最近一次出色的展览的主题，该展览将设计师的图纸转化为大型起重机，泵和其他用于建筑中使用的设备的大型工作模型，以及一些经常用于说明Renaaissance Genius的军事机器。随后的想法部分是由于该领域的持续重点是个人天才，对象（或更常见的是他们的图像）以及连接的观念，即文艺复兴时期的军事建筑领域有时仅仅是肥沃思想的危险游乐场。这里必须仔细区分非常不同的设计师的军事工作。Brunelleschi在军事工程中最重要的旅程在1430年失败了，当时他建造的大坝淹没了卢卡的方法，遭到捍卫者的侵犯，造成了佛罗伦萨营地的一般倒塌，并迫使贝西·贝西（Florentine）陷入困境，并迫使军队屈辱地撤退到高地。”Taccola可能与皇帝Sigismund竞选
标题：临床环境中的人工智能：迈向可靠结果预测的实际实施 Simon Tilma Vistisen 1,2 Tom Joseph Pollard 3 Steve Harris 4 Simon Meyer Lauritsen 5,1
用于预测不良临床事件的高级统计模型已在文献中无处不在，我们经常听说人工智能或机器学习 (ML) 等概念将颠覆医学。鉴于外科手术和重症监护入院期间产生的数据量，这些临床领域是 ML 应用的典型。然而，面对巨大的关注和巨大的研究成果，迄今为止经过临床验证和实施的算法却很少。1 在麻醉和重症监护领域，我们所熟悉的令人信服的脓毒症预测研究很少，但它们要么规模较小 2 ，要么不是设计为随机对照试验。3 在本文中，我们广泛讨论了 ML 在现实世界中实施困难的一些原因。其中一些原因与方法论有关，另一些原因与临床背景有关。提出问题很少有机器学习研究人员非常熟悉临床环境，因此许多机器学习研究的开展方式不易转化为临床应用也就不足为奇了。恰当地构建机器学习研究（即正确定义临床事件和预测任务）需要跨学科知识和详细的方法讨论。例如，对于预测任务，构建框架包括确定临床结果、指定预测的准确时间、选择观察窗口等。这些细节有时考虑不周，有时描述不清。构建框架是正在开发的机器学习模型的支柱，评估是在构建框架的背景下进行的。4 因此，如果没有明确且具有临床相关性的构建框架，看似高性能的模型可能仍然无法在临床上使用。5 许多机器学习研究试图解决临床相关问题，但将问题过度简化到最终失去临床相关性的地步。机器学习研究中无处不在的病例对照构建框架/设计就是一个很好的例子，研究人员试图解决与临床现实不符的临床相关问题。经典病例对照研究的证据水平很弱，而且这种设计的缺陷（如选择偏差）不会因为研究应用了机器学习技术而消失。在创建能够做出预测并随时间更新的模型方面，在“验证研究”中应用病例对照设计往往会产生应避免的时间偏差。6 当发布以这种方式开发的黑箱预测算法时，结果往往是阳性预测值急剧下降，6 并且用户不可能知道哪些事件警报值得信任。观察数据的性质许多研究都是基于对大量回顾性收集的数据集的分析，缺失数据是一种常见且自然的现象。由于数据很少随机缺失，因此缺失数据的处理通常是一个主要问题。我们可以想到一个简单的生理示例，即休克/低血压时 SpO 2 无法测量。临床示例是急诊科 (ED) 采集动脉血气的患者与未采集动脉血气的患者之间的差异。临床医生决定获取该血气。观察结果的存在或缺失告诉我们一些重要的事情。更进一步说：血气是在何时何地采集的？如果在心脏手术恢复室术后最初几个小时采集，那么很可能获得该实验室测试结果以告知 FiO 2 调整，这表明与 ED 患者不同的“实验室存在风险”。一项大型回顾性研究发现，仅仅“存在实验室测试订单，无论有关测试结果的任何其他信息如何，都与
弗朗西斯·豪威尔 R-III 学区 - 密苏里州审计长
学区官员对董事会或公众不透明地披露弗朗西斯·豪威尔北高中 (FHN) 的建设成本估算，董事会在批准建设投标时不质疑所提供的信息或总是要求提供更多信息。学区在其 S 提案营销材料中公布了 FHN 建设成本被严重低估的情况。即使在学区官员意识到项目范围变化和成本增加后，他们仍向董事会和公众隐瞒了近一年的信息。截至 2021 年 11 月，FHN 项目的最终保证最高价格 (GMP) 从最初估计的约 8600 万美元几乎翻了一番，达到 1.64 亿美元以上。虽然学区官员对董事会或公众不透明，但董事会也没有确保与 S 提案相关的各个委员会和设计团队在初始建设阶段定期提供项目成本更新或保留会议记录，董事会也没有在 FHN 项目早期要求提供更多信息。因此，董事会在做出决定时对这些决定的财务影响缺乏足够的了解或理解。截至 2024 年 3 月，地区官员已确定 71 个最初计划的 Prop S 项目（总额至少为 5618 万美元）将无法完成。其中，22 个项目被归类为不再需要，但地区将其余 49 个项目归类为需要额外资金或“根据全区需求进一步评估和优先排序”。由于原始估计不准确以及新 FHN 和其他项目的成本增加，项目被淘汰。地区官员没有使用透明和竞争性的程序来选择负责规划和监督 Prop S 项目的关键人员。地区官员坚持要求项目管理公司聘请前地区雇员担任项目经理，这不恰当地限制了合格候选人。增加的要求阻止了排名最高的公司被选中，并导致董事会选择了地区官员之前确定的劣势公司。这位前雇员曾在这家公司工作，该公司由他的兄弟拥有。 2020 年 6 月 12 日的董事会推荐备忘录草案列出了评估的各项目管理公司的优势，包括得分最高的公司同意聘请前地区雇员提供现场项目管理服务，并表明地区官员建议董事会批准该公司担任项目经理。2020 年 6 月 17 日，即董事会计划对选择进行投票的前一天，推荐文件进行了编辑，显示地区官员不再推荐排名最高的公司，而是推荐排名较低的公司，该公司由前地区雇员的兄弟拥有。同一天，这位前学区员工在一封电子邮件中表示，他和他的公司一直打算直接与学区合作，不能与其他公司合作。因此，学区坚持要求他参与，始终将符合条件的公司限制在 1 家。学区也没有按要求要求 S 提案建设项目的建筑服务资质。
1 使用自动化测试多个高速通道...
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