Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biophotoreceptor arrays are hybrid electronic devices that utilize spectrally sensitive neuronal cells and biomolecules as the primary photon‐detecting element in a distributed network of light sensors. The patterned microelectrode arrays that interface with the biological material are constructed from readily available silicon‐based circuitry or, more recently, electrodes imprinted on flexible polymer substrates. From an engineer's perspective, these biological materials present new design opportunities for developing imaging systems that more closely emulate the signal detection and information processing structures found in nature. Several important attributes of natural vision include highly sensitive light receptors based on molecular phototransduction, a nonregular distribution of sensing elements on the imaging surface, and nonplanar image formation in the eye. The primate retina is one illustrative example of how phototransduction and neuronal interactions can lead to efficient imaging of dynamic three‐dimensional environments. The extraction and deposition of nerve cells and molecular proteins on microelectrode array platforms provide researchers with a means to observe the behavior of these distributed sensing systems. Organic and flexible polymer electronics represent a new technology that permit the creation of nonrigid photoreceptor arrays which replicate the curved imaging surfaces of single aperture and apposition compound eyes. A simple motion detection system is presented as an illustration of how photosensitive biomaterials and flexible printed electronics provide an alternative paradigm for developing new types of imaging systems. An important area where biomedical researchers can exploit engineered biophotoreceptor arrays is the fabrication of biocompatible artificial retinas and prosthetic devices for patients with severe visual impairment.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».