A Simple and Effective Physical Ball‐Milling Strategy to Prepare Super‐Tough and Stretchable PVA@MXene@PPy Hydrogel for Flexible Capacitive Electronics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biomimetic flexible electronics for E‐skin have received increasing attention, due to their ability to sense various movements. However, the development of smart skin‐mimic material remains a challenge. Here, a simple and effective approach is reported to fabricate super‐tough, stretchable, and self‐healing conductive hydrogel consisting of polyvinyl alcohol (PVA), Ti 3 C 2 T x MXene nanosheets, and polypyrrole (PPy) (PMP hydrogel). The MXene nanosheets and Fe 3+ serve as multifunctional cross‐linkers and effective stress transfer centers, to facilitate a considerable high conductivity, super toughness, and ultra‐high stretchability (elongation up to 4300%) for the PMP hydrogel with. The hydrogels also exhibit rapid self‐healing and repeatable self‐adhesive capacity because of the presence of dynamic borate ester bond. The flexible capacitive strain sensor made by PMP hydrogel shows a relatively broad range of strain sensing (up to 400%), with a self‐healing feature. The sensor can precisely monitor various human physiological signals, including joint movements, facial expressions, and pulse waves. The PMP hydrogel‐based supercapacitor is demonstrated with a high capacitance retention of ≈92.83% and a coulombic efficiency of ≈100%.
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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 ».