Exhaling‐Driven Hydroelectric Nanogenerators for Stand‐Alone Nonmechanical Breath Analyzing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The analysis of exhaled breath is an increasingly important role in the provision of security and in the management of personal healthcare. The development of self‐powered, reliable, miniature low cost and noninvasive devices is fundamental to practical applications. However, most state‐of‐the‐art self‐powered systems are incorporating mechanical nanogenerators, which would promote contact failures of electronics and limit minimization of the monitoring system. This work outlines a new solution to this problem based on a self‐powered breath analyzer integrated with a hydroelectric nanogenerator (HENG), in which the nanogenerator extracts electrical power from biochemical energy. The output signal from the sensor in this device is highly sensitive to the concentration of ethanol exhaled in breath down to low detection limitation of 50 ppm. A high dynamic range is observed whereby a signal response of ≈80% relative to peak value is obtained under the exposure to gas containing 100 ppm of ethanol. Unlike conventional self‐powered breathing analyzers based on piezoelectric or triboelectric nanogenerators, mechanical vibrations are eliminated. The availability of this compact breath analyzer provides a new detection regime for gas sensing, and should facilitate the design of a wide range of self‐powered systems incorporated in the next generation of innovative electronic devices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 découle