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Enregistrement W2791370930 · doi:10.1002/adma.201706937

Visually Imperceptible Liquid‐Metal Circuits for Transparent, Stretchable Electronics with Direct Laser Writing

2018· article· en· W2791370930 sur OpenAlexaff
Chengfeng Pan, Kitty Kumar, Jianzhao Li, Eric J. Markvicka, Peter R. Herman, Carmel Majidi

Notice bibliographique

RevueAdvanced Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMaterials scienceStretchable electronicsElectronic circuitLiquid metalElectronicsLaserFlexible electronicsNanotechnologyOptoelectronicsComposite materialOpticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ω m) that are soft, elastic (strain limit >100%), and optically transparent. The films are composed of a grid-like array of visually imperceptible liquid-metal (LM) lines on a clear elastomer. Unlike previous efforts in transparent LM circuitry, the current approach enables fully imperceptible electronics that have not only high optical transmittance (>85% at 550 nm) but are also invisible under typical lighting conditions and reading distances. This unique combination of properties is enabled with a laser writing technique that results in LM grid patterns with a line width and pitch as small as 4.5 and 100 µm, respectively-yielding grid-like wiring that has adequate conductivity for digital functionality but is also well below the threshold for visual perception. The electrical, mechanical, electromechanical, and optomechanical properties of the films are characterized and it is found that high conductivity and transparency are preserved at tensile strains of ≈100%. To demonstrate their effectiveness for emerging applications in transparent displays and sensing electronics, the material architecture is incorporated into a couple of illustrative use cases related to chemical hazard warning.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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