Multistimuli-Responsive Conductive Hydrogels for Information Encryption, Decryption, and Wearable Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Stimuli-responsive hydrogels have emerged as one of the most promising candidate materials in the fields of bionic materials and artificial intelligence due to their unique stimulus responsiveness and dynamic reversibility. To overcome the limitations of single-response factors and poor responsiveness in existing stimuli-responsive hydrogels, an ionically conductive hydrogel with excellent transmission properties and multistimuli-responsive information encryption and decryption at room temperature was developed. A temperature/ethanol/salt stimuli-responsive conductive hydrogel (PPSD) was synthesized by a one-pot method in a salt solvent, using SDS, NIPAm, PVA, and SGA 15 as raw materials. By incorporating SDS, known for its low-temperature sensitivity, together with a high-temperature-sensitive monomer featuring contrasting hydrophilic and hydrophobic structures, rapid dual-temperature responsiveness was achieved through intermolecular interactions at varying temperatures. When exposed to external solvents, the original intermolecular interactions were disrupted, causing shrinkage and aggregation among polymer chains, which, in turn, modified light scattering properties. This mechanism enabled ethanol and salt stimuli-responsiveness, evident through observable color changes. The directional migration of free ions in the PPSD hydrogel endowed it with excellent sensing capabilities.
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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 ».