Tough and Ultrastretchable Liquid‐Free Ion Conductor Strengthened by Deep Eutectic Solvent Hydrolyzed Cellulose Microfibers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ion conductors (ICs) have gained extensive research interest in various advanced application scenarios including sensors, batteries, and supercapacitors. However, stretchable, tough, and long‐term stable ICs are still hard to achieve yet highly demanded. In this study, the authors propose a one‐pot green and sustainable fabrication of cellulose based ICs through polymerizable deep eutectic solvents treated cellulose followed by an in situ photo‐polymerization. The obtained ICs exhibit extremely high stretchability (3210 ± 302%), high toughness (13.17 ± 2.32 MJ m −3 ), high transparency, and self‐healing ability. Notably, the introduction of cellulose fibers greatly enhances the mechanical properties of ICs while eliminating the environmental concerns of traditional nanocellulose fabrication process. More importantly, the ICs possess good long‐term performance stability after 1 month storage. Due to these outstanding properties, the feasibility of applying ICs in human motion sensing and physiological signal detecting is demonstrated. This simple and green method will contribute to the development of tough, self‐healing, transparent, and long‐term stable ICs.
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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 ».