A Simple and Fast Compression‐Based Method to Fabricate Responsive Gold‐pNIPAM Hybrid Materials: From Thin Films to Anisotropic Microgels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, hydrogel‐based soft materials with hybrid properties have found widespread use in various technological fields, including tissue engineering, soft actuators, and flexible electronics. The proper implementation of these smart multifunctional materials into real‐world applications requires the development of simple, cost‐effective, and large‐scale fabrication methods. Herein, a simple compression‐ and colloid‐based method is presented to fabricate responsive Au‐poly(N‐isopropylacrylamide) (pNIPAM) hybrid films using photopolymerizable resin containing Au‐pNIPAM core–shell microgels as building blocks. Uniform Au‐pNIPAM hybrid films of 25 × 25 mm with adjustable thickness in the micron‐size range (2.3–1.2 µm) w ere successfully fabricated on glass substrates and flexible commercial acetate sheets. The resulting flexible Au‐pNIPAM films exhibit robust optical and mechanical properties, even after repeated edge‐to‐edge bending cycle tests. Additionally, using patterned light to polymerize the Au‐pNIPAM films allows synthesizing of anisotropic Au‐pNIPAM microgels with high width‐to‐height aspect ratios, such as square, circular, and rectangular microgels, adding a new dimension to the proposed fabrication method.
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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 | 0,001 |
| 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 ».