Advancing pressure sensors performance through a flexible MXene embedded interlocking structure in a microlens array
Notice bibliographique
Résumé
Piezoresistive composite elastomers have shown great potentials for wearable and flexible electronic applications due to their high sensitivity, excellent frequency response, and easy signal detection. A composition membrane sensor with an interlocked structure has been developed and demonstrated outstanding pressure sensitivity, fast response time, and low temperature drift features. Compared with a flexible MXene-based flat sensor (Ti3C2), the interlocked sensor exhibits a significantly improved pressure sensitivity of two magnitudes higher (21.04 kPa−1), a fast reaction speed of 31 ms, and an excellent cycle life of 5000 test runs. The viability of sensor in responding to various external stimuli with high deformation capacity has been confirmed by calculating the force distribution of a polydimethylsiloxane (PDMS) film model with a microlens structure using the solid mechanics module in COMSOL. Unlike conventional process, we utilized three-dimensional (3D) laser-direct writing lithography equipment to directly transform high-precision 3D data into a micro-nano structure morphology through variable exposure doses, which reduces the hot melting step. Moreover, the flexible pressure device is capable of detecting and distinguishing signals ranging from finger movements to human pulses, even for speech recognition. This simple, convenient, and large-format lithographic method offers new opportunities for developing novel human–computer interaction devices.
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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 ».