Mass‐Producible 3D Hair Structure‐Editable Silk‐Based Electronic Skin for Multiscenario Signal Monitoring and Emergency Alarming System
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Structurally tunable electronic skin (e‐skin) is beneficial for advancing wearable electronics, prosthetics, and human‐machine interaction (HMI). However, the regulation of e‐skin by traditional nanostructure technology is complex and expensive, moreover, the nanostructure's poor deformability leads to small detection range and low sensitivity. Herein, inspired by the structure of skin‐hair and insect burr, a polypyrrole‐silk/glycerol plasticized silk fibroin (P‐silk/RG) e‐skin fabricated by a simple 3D biomimetic structural strategy is reported. Benefitting from the editability (length, position) of this structure, P‐silk/RG has a signal selectivity, long‐cilia P‐silk/RG demonstrates high sensitivity (respond to weak signal‐airflow), while the short‐cilia P‐silk/RG exhibits wide pressure detection range (0.5–200 g) and high cycle stability (8000 compressions). Therefore, different forms of P‐silk/RG are used in different scenarios (long‐cilia for monitoring breathing and coughing for motion detection and disease diagnosis, short‐cilia for pressure‐sensitive Morse code). Besides, P‐silk/RG exhibits good waterproof, editable conductive points and easy device integration, providing the basis for underwater information transmission, multibit coded command output, and early warning for emergency sports accidents and sedentary. Surprisingly, combining this structure with textile weaving can be mass‐produced. Obviously, this 3D biomimetic structure strategy endows e‐skin with editability and improved scene adaptability to provide a favorable way for mass production.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».