Bench‐Top Fabrication of Hierarchically Structured High‐Surface‐Area Electrodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fabrication of hierarchical materials, with highly optimized features from the millimeter to the nanometer scale, is crucial for applications in diverse areas including biosensing, energy storage, photovoltaics, and tissue engineering. In the past, complex material architectures have been achieved using a combination of top‐down and bottom‐up fabrication approaches. A remaining challenge, however, is the rapid, inexpensive, and simple fabrication of such materials systems using bench‐top prototyping methods. To address this challenge, the properties of hierarchically structured electrodes are developed and investigated by combining three bench‐top techniques: top‐down electrode patterning using vinyl masks created by a computer‐aided design (CAD)‐driven cutter, thin film micro/nanostructuring using a shrinkable polymer substrate, and tunable electrodeposition of conductive materials. By combining these methods, controllable electrode arrays are created with features in three distinct length scales: 40 μm to 1 mm, 50 nm to 10 μm, and 20 nm to 2 μm. The electrical and electrochemical properties of these electrodes are analyzed and it is demonstrated that they are excellent candidates for next generation low‐cost electrochemical and electronic devices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».