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Enregistrement W3203587607 · doi:10.1016/j.isci.2021.103174

Skin-like hydrogel devices for wearable sensing, soft robotics and beyond

2021· review· en· W3203587607 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueiScience · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoCanada Foundation for Innovation
Mots-clésSoft roboticsSelf-healing hydrogelsElectronicsWearable computerWearable technologyNanotechnologyRoboticsComputer scienceElectronic skinSoft materialsMaterials scienceArtificial intelligenceRobotEmbedded systemEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin-like electronics are developing rapidly to realize a variety of applications such as wearable sensing and soft robotics. Hydrogels, as soft biomaterials, have been studied intensively for skin-like electronic utilities due to their unique features such as softness, wetness, biocompatibility and ionic sensing capability. These features could potentially blur the gap between soft biological systems and hard artificial machines. However, the development of skin-like hydrogel devices is still in its infancy and faces challenges including limited functionality, low ambient stability, poor surface adhesion, and relatively high power consumption (as ionic sensors). This review aims to summarize current development of skin-inspired hydrogel devices to address these challenges. We first conduct an overview of hydrogels and existing strategies to increase their toughness and conductivity. Next, we describe current approaches to leverage hydrogel devices with advanced merits including anti-dehydration, anti-freezing, and adhesion. Thereafter, we highlight state-of-the-art skin-like hydrogel devices for applications including wearable electronics, soft robotics, and energy harvesting. Finally, we conclude and outline the future trends.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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