Flexible physical sensors made from paper substrates integrated with zinc oxide nanostructures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Paper-based physical sensors represent an emerging research direction in the field of flexible sensors, which offers a low-cost alternative to current silicon-based sensors. The ultralow cost and excellent biodegradability of paper substrates contribute to the major advantages of paper-based sensors. To enhance the sensor performance, a variety of functional nanomaterials have been utilized for developing paper-based physical sensors, among which zinc oxide (ZnO) nanostructures (e.g. nanoparticles, nanowires, and nanotrees) are popular choices because of their multiple physical sensing modalities and ease of synthesis on paper. This article reviews the recent advances of paper-based physical sensors integrating zinc oxide nanostructures. First, we summarize the methods for synthesizing ZnO nanostructures on paper, with a focus on the low-cost facile hydrothermal approach. We then discuss the physical properties (e.g. piezoelectricity, piezotronics, and ultraviolet (UV) sensitivity) of ZnO nanostructures that have been used for physical sensing applications. We review the representative designs of paper-based ZnO physical sensors and their applications such as nanogenerators, strain sensors, touch pads, and UV sensors. Finally, we conclude the current progress, and envision the future trends and research opportunities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».