13、纳米结构涂层:提升神经元电荷传递的创新之路

纳米结构涂层:提升神经元电荷传递的创新之路

1. 碳纳米管相关电极研究

在神经元刺激电极的研究中,碳纳米管(CNT)相关的电极展现出了独特的性能。一种由40μm高的CNT组成的柱状微阵列,通过催化热化学气相沉积系统垂直生长在50μm×50μm的电极位点上。这些CNT柱的电荷注入极限与传统金属相当,并且能够通过电刺激引发神经活动。

垂直排列的碳纳米纤维(VACNF)也被应用于神经元刺激。VACNF生长在由400nm厚的氮化硅绝缘的铂记录位点上,其高度为2 - 4μm,直径为100 - 250nm。由此形成的微刷阵列(MBA)在电特性上优于可比的钨或铂电极,表现为对刺激电流的电压响应较低。不过,VACNF MBA在未先用PPy/KCl在1.5V下涂层120s时,无法引发场电位波。

部分CNT能够促进更强的细胞粘附和更广泛的神经突生长。但将这些微/纳米结构电极以最小损伤的方式植入体内,以及解决松散CNT的毒性健康问题,仍面临挑战。为此,开发了可长期植入的4 - 8μm碳纤维电极。这些电极的电性能主要是电容性的,在 - 0.6至0.8V之间没有氧化还原峰,其电荷存储容量(CSC)和电荷注入能力与传统金属和导电聚合物相比相对有限,这再次证明了赝电容电荷转移比电容电荷转移更高效。

2. 逐层组装复合材料

逐层(LbL)组装的薄膜复合材料是由带相反电荷的材料紧密交替形成的单层结构。其组装基于电荷相互作用原理,最初由Decher等人在1992年为聚电解质引入。当材料表面浸入溶液时,由于氧化、水解和离子的优先吸附会产生净电荷。将带负电荷的表面浸入正聚电解质溶液(如聚二甲基二烯丙基氯化铵,PDDA)中,正电解质会吸附在表面。用水冲洗去除松散结合的聚电解质后

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用与性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能与安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度与用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化与架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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