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Enregistrement W4388188993 · doi:10.1109/rfid-ta58140.2023.10290620

A 920 MHz UHF RFID Tag Antenna Produced by Drop Casting Ti<sub>3</sub>C<sub>2</sub>T<sub>x</sub> MXene

2023· article· en· W4388188993 sur OpenAlexaff
Omid Niksan, Lingyi Bi, Yury Gogotsi, Mohammad H. Zarifi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRFID technology advancements
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentifierUltra high frequencyMaterials scienceElectrical impedanceAnalytical Chemistry (journal)Computer scienceElectrical engineeringChemistryTelecommunicationsOrganic chemistryEngineeringComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The continuous growth of RFID technology due to the increasing demands in healthcare and manufacturing industries has prompted the adoption and integration of novel materials in the structure of RFID identifiers. This work presents a 920 MHz UHF RFID identifier (tag) antenna, fabricated by drop-casting of MXene (Ti3C2Tx) on acetate substrates at ambient conditions. RFID tags with similar geometries and different thickness of MXene layers (0.4 µm and 0.85 µm) were fabricated and experimentally investigated via measuring the input impedance through scattering parameters (reflection coefficients). At 920 MHz, tags with one and two coating cycles demonstrated an impedance of Z11=73+j105, and Z11=27+j54, respectively. Drop casting and drying cycles significantly affected the input impedance of the tags, attributed to the variation of bulk conductivity in the strip-line traces. Additionally, the performance of the tags was monitored in cyclic humidity levels from 5% to 65%, which demonstrated negligible performance fluctuation of 0.48%. The initial findings suggest that drop-casting of MXene on flexible substrates has the potential to produce cost-effective and flexible RFID tags and serve as a viable substitute for conventional metallic tags.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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