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Enregistrement W2769925774 · doi:10.1002/smll.201702829

Recent Advances in Flexible/Stretchable Supercapacitors for Wearable Electronics

2017· review· en· W2769925774 sur OpenAlexaff
La Li, Zheng Lou, Di Chen, Kai Jiang, Wei Han, Guozhen Shen

Notice bibliographique

RevueSmall · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupercapacitor Materials and Fabrication
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSupercapacitorWearable computerWearable technologyMiniaturizationNanotechnologyElectronicsComputer scienceMaterials scienceEmbedded systemElectrodeElectrical engineeringEngineeringCapacitance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The popularization of personalized wearable devices has accelerated the development of flexible/stretchable supercapacitors (SCs) that possess remarkable features of miniaturization, high security, and easy integration to build an all-in-one integrated system, and realize the functions of comfortable, noninvasive and continuous health monitoring, motion records, and information acquisition, etc. This Review presents a brief phylogeny of flexible/stretchable SCs, represented by planar micro-supercapacitors (MSCs) and 1D fibrous SCs. The latest progress and advantages of different flexible/stretchable/self-healing substrate, solid-state electrolyte and electrode materials for the fabrication of wearable SCs devices are summarized. The various configurations used in planar MSCs and 1D fibrous SCs aiming at the improvement of performance are also discussed. In addition, from the viewpoint of practical value and large-scale production, a survey of integrated systems, from different types of SC powered wearable sensing (gas, pressure, tactile…) systems, wearable all-in-one systems (including energy harvest, storage, and functional groups), to device packaging is presented. Finally, the challenges and future perspectives of wearable SCs are also considered.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations297
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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