Mechanically Robust and Transparent Organohydrogel‐Based E‐Skin Nanoengineered from Natural Skin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Electronic skins (e‐skins), which are mechanically compliant with human skin, are regarded as ideal electronic devices for noninvasive human–machine interaction and wearable devices. In order to fully mimic human skin, e‐skins should possess reliable mechanical properties and be able to resist external environmental factors like heat, cold, desiccation, and bacteria, while perceiving multiple external stimuli, such as temperature, humidity, and strain. Here, a transparent, mechanically robust, environmentally stable, versatile natural skin‐derived organohydrogel (NSD‐Gel) is nanoengineered through the integration of betaine, silver nanoparticles, and sodium chloride in a glycerol/water binary solvent. The transparent NSD‐Gel e‐skin exhibits outstanding tensile strength (7.33 MPa), puncture resistance, moisture retention, self‐regeneration, and antibacterial properties. Additionally, the NSD‐Gel e‐skin possesses enhanced cold/heat resistance and stimuli‐responsive characteristics that effectively sense environmental temperature and humidity changes, as well as physiological human body motion signals. In vitro and in vivo experiments show that the NSD‐Gel e‐skin confers desired biocompatibility and tissue protective properties even in extremely harsh environments (−196 °C to 100 °C). The NSD‐Gel e‐skin has great potential for applications in multidimensional wearable electronic devices, human‐machine interfaces, and artificial intelligence, generating a versatile platform for the development of high‐performance e‐skins with on‐demand properties.
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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 ».