Breathable, Degradable Piezoresistive Skin Sensor Based on a Sandwich Structure for High‐Performance Pressure Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wearable intelligent sensor materials have broad application prospects for human health detection and robot kinematics. 3D structure sensors have the advantages of high sensitivity, a wide detection range, and high strength, as is widely reported in existing research. Here, a sandwich structure involving an encapsulation layer, a 3D conductive network, and an encapsulation layer is prepared. Polyaniline acts as an active conductive filler for the 3D conductive network, while silk fibroin and poly (lactic‐co‐glycolic acid) are used to form a network for carrying conductive materials. Additionally, K‐carrageenan is added to encapsulate the 3D conductive network and prepare a high‐performance green skin sensor. The sensor exhibits high sensitivity (2.54 kPa−1) and a wide linear detection range (165.3 kPa). In addition, the pressure sensor possesses excellent durability (>2000 cycles) and a fast response time of 160 ms. Moreover, the sensor is compatible and biodegradable and encapsulated by a nontoxic water‐soluble polymer. On this basis, skin sensors for health monitoring systems and intelligent interactive systems are reported, thus enabling future applications in medical detection and human–machine interaction.
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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 ».