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Enregistrement W4405022485 · doi:10.1109/jerm.2024.3507823

Structured Split-Ring Resonator for Sensing Applications: Dielectric-Material Characterization and Label-Free Detection of Biomolecules

2024· article· en· W4405022485 sur OpenAlexaff
Mehdi Nosrati, Narges Shaabani

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Electromagnetics RF and Microwaves in Medicine and Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomoleculeDielectricCharacterization (materials science)ResonatorMaterials scienceRing (chemistry)NanotechnologySplit-ring resonatorOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classic split-ring resonator (SRR) is structured in this paper to optimize the frequency-shifting sensitivity of SRR-based RF/microwave sensors. The SRR is designed on the top layer of a substrate and another mirrored SRR is duplicated in the ground plane of the substrate. The two SRRs are electrically connected to each other to realize closed-loop structures inside the substrate, which results in the engineered structured split-ring resonator (SSRR). It is shown that the frequency-variation sensitivity in this approach of RF/microwave sensor is significantly increased by using the proposed SSRR by more than 200% in relation to conventional counterparts. The experimental results confirm a sensitivity enhancement by a ratio of 2.2:1 with regard to a sensor with among the highest sensitivities ever reported for high-permittivity lossy-material characterization. Furthermore, the sensor is experimentally examined in a biomedical scenario to monitor antibody, demonstrating a sensitivity enhancement by a ratio of 5:1 compared to a recent SRR-based sensor counterpart.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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