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Enregistrement W2568988523 · doi:10.3390/s17010108

A Wirelessly Powered Smart Contact Lens with Reconfigurable Wide Range and Tunable Sensitivity Sensor Readout Circuitry

2017· article· en· W2568988523 sur OpenAlexfundno aff
Jin‐Chern Chiou, Shun‐Hsi Hsu, Yu-Chieh Huang, Guan‐Ting Yeh, Wei-Ting Liou, Cheng-Kai Kuei

Notice bibliographique

RevueSensors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanCanadian Institute of Steel Construction
Mots-clésCapacitive sensingSensitivity (control systems)Contact lensChipElectro-optical sensorElectrical engineeringPressure sensorInterface (matter)Lens (geology)Electronic engineeringComputer hardwareEngineeringMaterials scienceComputer scienceOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presented a wireless smart contact lens system that was composed of a reconfigurable capacitive sensor interface circuitry and wirelessly powered radio-frequency identification (RFID) addressable system for sensor control and data communication. In order to improve compliance and reduce user discomfort, a capacitive sensor was embedded on a soft contact lens of 200 μm thickness using commercially available bio-compatible lens material and a standard manufacturing process. The results indicated that the reconfigurable sensor interface achieved sensitivity and baseline tuning up to 120 pF while consuming only 110 μW power. The range and sensitivity tuning of the readout circuitry ensured a reliable operation with respect to sensor fabrication variations and independent calibration of the sensor baseline for individuals. The on-chip voltage scaling allowed the further extension of the detection range and prevented the implementation of large on-chip elements. The on-lens system enabled the detection of capacitive variation caused by pressure changes in the range of 2.25 to 30 mmHg and hydration level variation from a distance of 1 cm using incident power from an RFID reader at 26.5 dBm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations65
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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