Conductive and elastic bottlebrush elastomers for ultrasoft electronics
Notice bibliographique
Résumé
Understanding biological systems and mimicking their functions require electronic tools that can interact with biological tissues with matched softness. These tools involve biointerfacing materials that should concurrently match the softness of biological tissue and exhibit suitable electrical conductivities for recording and reading bioelectronic signals. However, commonly employed intrinsically soft and stretchable materials usually contain solvents that limit stability for long-term use or possess low electronic conductivity. To date, an ultrasoft (i.e., Young's modulus <30 kPa), conductive, and solvent-free elastomer does not exist. Additionally, integrating such ultrasoft and conductive materials into electronic devices is poorly explored. This article reports a solvent-free, ultrasoft and conductive PDMS bottlebrush elastomer (BBE) composite with single-wall carbon nanotubes (SWCNTs) as conductive fillers. The conductive SWCNT/BBE with a filler concentration of 0.4 - 0.6 wt% reveals an ultralow Young's modulus (<11 kPa) and satisfactory conductivity (>2 S/m) as well as adhesion property. Furthermore, we fabricate ultrasoft electronics based on laser cutting and 3D printing of conductive and non-conductive BBEs and demonstrate their potential applications in wearable sensing, soft robotics, and electrophysiological recording.
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».