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Enregistrement W2333846787 · doi:10.1021/am506987w

Direct Writing on Paper of Foldable Capacitive Touch Pads with Silver Nanowire Inks

2014· article· en· W2333846787 sur OpenAlexaff
Ruo‐Zhou Li, Anming Hu, Tong Zhang, Ken D. Oakes

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensCape Breton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFabricationCapacitanceCapacitive sensingNanotechnologySubstrate (aquarium)NanowireOptoelectronicsFlexible electronicsPrinted electronicsFlexibility (engineering)Composite materialComputer scienceInkwellElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Paper-based capacitive touch pads can be fabricated utilizing high-concentration silver nanowire inks needle-printed directly onto paper substrates through a 2D programmable platform. Post deposition, silver nanowire tracks can be photonically sintered using a camera flash to reduce sheet resistance similar to thermal sintering approaches. Touch pad sensors on a variety of paper substrates can be achieved with optimized silver nanowire tracks. Rolling and folding trials, which yielded only modest changes in capacitance and no loss of function, coupled with touch pad functionality on curved surfaces, suggest sufficient flexibility and durability for paper substrate touch pads to be used in diverse applications. A simplified model to predict touch pad capacitance variation ranges with differing touch conditions was developed, with good agreement against experimental results. Such paper-based touch pads have the advantage of simple structure, easy fabrication, and fast sintering, which holds promise for numerous commercial applications including low-cost portable devices where ultrathin and lightweight features, coupled with reliable bending stability are desirable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations237
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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