Multi‐Level High Entropy‐Dissipative Structure Enables Efficient Self‐Decoupling of Triple Signals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The theory of high entropy‐dissipative structure is confined to high‐entropy alloys and their oxide materials under harsh conditions, but it is very difficult to obtain high entropy‐dissipative structure for smart sensors based on polymers and metal oxides under mild conditions. Moreover, multiple signal coupling effect heavily hinder the sensor applications, and current multimodal integrated devices can solve two signal‐decoupling, but need very complicated process way. In this work, new synthesis concept is the first time to fabricate high entropy‐dissipative conductive layer of smart sensors with triple‐signal response and self‐decoupling ability within poly‐pyrrole/zinc oxide (PPy/ZnO) system. The sensor (SPZ 20 ) amplifies pressure (17.54%/kPa) and gas (0.37%/ppm), reduces humidity (0.41%/% RH) and temperature (0.12%/°C) signals, simultaneously achieving the triple self‐decoupling effect of pressure and gas in the complex temperature‐humidity field because of the enlarged pressure‐contact area, enhanced gas‐responsive sites, altered vapor path and its own heat insulation function. Additionally, it inherits the strong robustness (500 rubbing, washing, and heating or freezing cycles) and endurance (10 000 photo‐purification cycles) of traditional high‐entropy materials for information transmission and smart alarms in emergencies or harsh environments. This work gives a new insight into the multiple‐signal response and smart flexible electronic design from natural fibers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».