Notice bibliographique
Résumé
In recent years, rare earth doped nanoparticles have been proposed for a number of exciting applications in a wide-range of fields including nanomedicine, nanoelectronics, biosensing, bioimaging, photovoltaics, photocatalysis, etc. This is due, primarily, to their interesting and versatile optical properties including their inherent ability to convert low-energy near-infrared (NIR) light to higher energies spanning the UV, visible, and NIR regions of the spectrum via a process known as upconversion. Upconversion, inherent to the rare earths, results from the multitude of 4 f electronic energy states, many of which are spaced equally and long-lived, that facilitate the absorption of multiple low energy photons to populate the higher energy emitting states. Thus, upconversion is a multiphoton process, but unlike other two-photon excited materials, the need for expensive ultrafast lasers is eliminated since the simultaneous absorption of multiple photons is not required; due to the long lifetimes of the rare earth ion excited states, sequential absorption occurs efficiently. Moreover, following NIR excitation, these nanoparticles can also undergo conventional luminescence and emit in the three NIR biological windows where tissues are optically transparent. Here, we will discuss the luminescence properties of rare earth doped nanoparticles and present a perspective on both their applicability as well as drawbacks for use in various applications. Finally, we will demonstrate that the intelligent combination of diverse materials, with different properties, will allow for the engineering of novel multifunctional nanostructures, which can usher in a new era for rare earth doped nanoparticles.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».