Flexible Infrared Detectors Based on MWCNT/PEDOT:PSS Nanocomposites by Laser Ablation <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Photothermoelectric (PTE) detectors have emerged as a promising technology for broadband infrared (IR) detection due to their unique ability to convert thermal radiation into electrical signals without requiring an external bias voltage, enabling operation under ambient conditions. However, conventional PTE detectors often suffer from complex fabrication processes, poor material stability, limited flexibility, and inconsistent film formation, hindering their practical applications. To address these challenges, we present a novel flexible IR PTE detector based on a multi-walled carbon nanotube (MWCNT)/poly(3,4-ethylenedioxythiophene):poly (styrenesulfonate) (PEDOT:PSS) nanocomposites, fabricated using a laser ablation patterning technique. The device is realized through a low-cost two-step process: (1) preparation of a stable MWCNT/PEDOT:PSS dispersion into film and (2) direct laser patterning to form well-defined, homogeneous nanocomposite structures. By optimizing the laser ablation parameters, we fabricated the detector exhibits outstanding mechanical flexibility, maintaining stable performance under 100 bending cycles. With its excellent broadband IR detection, flexibility, this MWCNT/PEDOT:PSS-based PTE detector opens new possibilities for wearable health monitoring and smart Internet-of-things (IoTs) systems.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».