Protein Gel Phase Transition: Toward Superiorly Transparent and Hysteresis‐Free Wearable Electronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The next generation of wearable electronics for health monitoring, Internet‐of‐Things system, “interface‐on‐invisible,” and green energy harvesting require electrically conductive material that is superiorly transparent, negligibly hysteretic, industrially feasible, and highly stretchable. The practical potential of ionic hydrogel is challenged with obvious hysteresis and a limited sensing range due to relative delamination and viscoelastic performance. Herein, a novel liquid conductor, termed as egg white liquid, is developed from self‐liquidation of egg white hydrogel, and the liquid not only inherits the designed architecture from a hydrogel predecessor but also achieves comparable conductivity (20.4 S m −1 ) to the ionic hydrogel and ultrahigh transparency (up to 99.8%) . Moreover, the 3D‐printed liquid–elastomer hybrid exhibits excellent conformability, remarkable sensitivity with negligible hysteresis (0.77%), and the capability of monitoring human motions and dynamic moduli is further demonstrated. The liquid nature inspires a gesture‐controlled touchless user interface for front‐end electronic systems. Furthermore, mechanical energy harvesting and pressure sensing are evidenced by exploiting this liquid conductor into a triboelectric nanogenerator. Notably, the as‐prepared liquid via subsequent phase transition possessing superior transparency, ultralow hysteresis, economic benefit, and unique liquid phase may potentially fuel the development of a new class of wearable electronics, human–machine interface, and clean energy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».