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Enregistrement W4318573557 · doi:10.1088/2058-8585/acb722

Enhanced RF response of 3D-printed wireless LC sensors using dielectrics with high permittivity

2023· article· en· W4318573557 sur OpenAlexaff
Amirhossein Hassanpoor Kalhori, Taeil Kim, Woo Soo Kim

Notice bibliographique

RevueFlexible and Printed Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Research Council
Mots-clésWirelessWearable computerElectrical engineeringInductorMaterials scienceCapacitorWireless sensor networkComputer scienceElectronic engineeringEngineeringTelecommunicationsEmbedded systemComputer networkVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of wireless sensing technologies paves the way for advances in the fields of wearable devices, prosthetics and robotics. Wireless communication between sensors and readers plays an important role in recent Internet of Things technologies. Among many types of wireless sensing devices, wireless passive radio frequency devices including inductor-capacitor (LC) resonators have been spotlighted. However, passive LC sensors suffer from short-range wireless detection, and their fabrication requires several processes. Here, we design a 3D integrated wireless compact LC location sensor fabricated using the 3D printing method for multi-layered devices. The fabricated wireless sensing system shows an increased wireless readout distance of up to 10 cm. In addition, a dielectric material with high dielectric permittivity has been applied to enhance the quality factor of the sensors by 2.5 times with improved wireless detection.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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