Optical Properties and Applications of Plasmonic‐Metal Nanoparticles
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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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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 découle