Multiband MgGeO<sub>3</sub>-Based Persistent Luminescent Nanophosphors for Dynamic and Multimodal Anticounterfeiting
Notice bibliographique
Résumé
Persistent luminescence (PersL) materials are excellent candidates in the dynamic and multimodal anticounterfeiting field. Compared to commercially available micrometer-sized PersL phosphors, nanosized PersL materials could blend more easily with solvents and allow printing patterns with fine details. MgGeO 3 is one of the frequently employed lattice hosts for PersL phosphors. It can accommodate divalent ions such as Mn 2+ to produce deep-red PersL. To date, the only reported method of synthesizing nanosized Mn-doped MgGeO 3 (MGO:Mn) is the sol–gel method. The synthesis product has a wide particle size distribution and suffers severe aggregation. In this work, MGO:Mn nanorods are synthesized, for the first time, with a uniformly distributed morphology. These nanorods exhibit more intense and longer-lasting PersL. A detailed comparative study between the MGO:Mn nanorods developed in this work and the MGO:Mn particles prepared by the sol–gel method is performed to identify the origin of the improved PersL property. We also demonstrate that the afterglow duration of the MGO:Mn nanorods can be further modulated by adding co-dopants such as Yb 3+, Eu 3+, and Li + . The Yb 3+ dopant also introduces a second PersL emission band in the near-infrared region of ∼1000 nm. Using a combination of these MGO-based PersL nanorods, dynamic and multimodal anticounterfeiting can be achieved.
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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 ».