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Enregistrement W4415655756 · doi:10.1021/acsami.5c16385

Multidimensional Integration of Reversible Dynamic Information Enables Advanced Anticounterfeiting

2025· article· en· W4415655756 sur OpenAlexaff
Hairui Deng, Siqi Liu, Fengbiao Chen, Yifan Ge, Yangju Lin, Yinjun Chen, Meifang Zhu

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCompatibility (geochemistry)Information integrationInformation storagePolymerEncryptionInformation sharingSequence (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stimuli-responsive polymers have been widely used to diversify anticounterfeiting technologies. However, creating multilevel anticounterfeiting strategies using these polymers remains challenging due to the compatibility and mutual interference between different responsive signals, resulting in a low information resolution. Herein, we propose a strategy to enhance anticounterfeiting capacity by dimensionally integrating dynamic information and leveraging the orthogonal, non-interfering multistimuli responses of functional molecules. Specifically, distinct stimuli-responsive polymers were integrated into a module matrix, enabling multilevel information storage. At the molecular scale, diverse functional molecules are incorporated into polymer backbones to augment multicolored changes under different external stimuli. From the orthogonal combination of several types of stimuli-responsive polymers, this strategy enables the preparation of anticounterfeiting labels and QR codes with multilevel encryption and decryption capability. Altering the type and sequence of external stimuli allows these labels and QR codes to display dynamic information via a combined color change, thereby expanding the information storage capacity and enhancing anticounterfeiting levels. This multidimensional integration strategy of distinct stimuli-responsive polymers opens opportunities for high-security anticounterfeiting applications.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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