Optical Properties and Applications of Plasmonic‐Metal Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Noble metal nanoparticles due to their unique optical properties arising from their interactions with an incident light have been intensively employed in a broad range of applications. This review comprehensively describes fundamentals behind plasmonics, used to develop applications in the fields of biomedical, energy, and information technologies. Basic concepts (electromagnetic interaction and permittivity of metals) are discussed through Mie theory presented as the main model for interpreting phenomena of optical absorption and scattering. The effects of near‐field enhancement, shape, composition, and surrounding medium of nanoparticles on optical properties are described in detail. The review explores and identifies the potential of plasmonic nanoparticles based on their optical properties (e.g., light absorption, scattering, and field enhancement) for developing different applications (biomedical, energy and information technologies). Due to a significant impact of plasmonic nanoparticles on medicine and healthcare products and technologies, the review initially focuses on biomedical applications extensively benefited from optical features of these nanoparticles. Advantages of the optical properties outstandingly implemented are also briefly discussed in other applications, including energy and information technologies. This review concisely summarizes the explored areas based on plasmonic properties, compares advantages of plasmonic nanoparticles over other types of nanomaterials and highlights challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».