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Enhanced Plasmonic Biosensors of Hybrid Gold Nanoparticle-Graphene Oxide-Based Label-Free Immunoassay
(2018-05-16) Chiu, Nan-Fu; Chen, Chi-Chu; Yang, Cheng-Du; Kao, Yu-Sheng; Wu, Wei-Ren
Abstract In this study, we propose a modified gold nanoparticle-graphene oxide sheet (AuNP-GO) nanocomposite to detect two different interactions between proteins and hybrid nanocomposites for use in biomedical applications. GO sheets have high bioaffinity, which facilitates the attachment of biomolecules to carboxyl groups and has led to its use in the development of sensing mechanisms. When GO sheets are decorated with AuNPs, they introduce localized surface plasmon resonance (LSPR) in the resonance energy transfer of spectral changes. Our results suggest a promising future for AuNP-GO-based label-free immunoassays to detect disease biomarkers and rapidly diagnose infectious diseases. The results showed the detection of antiBSA in 10 ng/ml of hCG non-specific interfering protein with dynamic responses ranging from 1.45 nM to 145 fM, and a LOD of 145 fM. Considering the wide range of potential applications of GO sheets as a host material for a variety of nanoparticles, the approach developed here may be beneficial for the future integration of nanoparticles with GO nanosheets for blood sensing. The excellent anti-interference characteristics allow for the use of the biosensor in clinical analysis and point-of-care testing (POCT) diagnostics of rapid immunoassay products, and it may also be a potential tool for the measurement of biomarkers in human serum.
使用者技術接受影響因素預測及品牌策略訂定
(2014) 高于勝; Kao, Yu-Sheng
隨著智慧型行動裝置使用數量增加，智慧型裝置已經變成人們日常生活中的一部份。許多電子廠商與企業嘗試著想要了解並且找出能夠影響消費者購買動機的潛在因素，此目的是為了要能夠吸引消費者的目光以及能夠改善他們的產品。平板手機，是一種整合型的智慧裝置，它結合了平板電腦與智慧型手機。平板手機目前也已經成為了智慧型手機使用中的未來趨勢。在此情形下，預測平板手機的採用因素與偏好即成為電子廠商不可或缺的工作。然而，預測平板手機的使用因素並非一件簡單的工作。為了能夠有效地了解這些因素，本研究將利用第二代整合科技使用模型 (UTAUT2) 作為研究架構來預測消費者的使用意圖與使用行為。除了預測消費者偏好以及產品改善之外，電子廠商也應該制定合適的品牌策略來提升良好的產品口碑以及刺激產品的銷量。因此，本研究將基於新型多準則決策架構來訂定平板手機的品牌策略。為了解決上述提及的議題，本研究首先將利用修正式德爾菲法來評估合適的準則與構面。其次，為了比較與建構因果模型，也將利用決策實驗室分析法 (DEMATEL) 以及偏最小平方法 (PLS)。第三，利用決策實驗室之網絡分析法 (DNP) 將獲得準則與構面的關聯權重，能夠找出其中最重要的準則與構面，以利進行評估與改善。第四，本研究將利用粗糙集合法來預測使用者採用行為的關聯規則，此目的是為了找出可能相關性最高的準則群。為了進一步制定產品行銷策略並且改善其策略以達到最理想水準，本研究最後會利用模糊積分法來推導出最佳的行銷策略並了解其他策略與理想策略存在的差距，以利進行策略改善。根據本研究的分析結果顯示，使用習慣構面對其他的構面皆有直接影響關係，使用意圖與績效期望屬於最容易被影響的構面。實務上而言，最容易影響其他因素的構面應該優先被改善。另外，關聯權重分析結果顯示使用意圖、享樂動機與績效期望構面為最重要構面。關聯規則的推導結果顯示出對平板手機擁有強烈偏好程度的覆蓋率為10.49%，中等偏好程度的覆蓋率為5.05%，低度偏好程度的覆蓋率為7.02%。最後，品牌策略的選擇以及排序之結果顯示出對於平板手機品牌策略擬定中，以顧客價值主張為基礎的穩定創新策略是最重要的品牌行銷手段。本研究未來的研究結果能夠作為平板手機相關產品的策略訂定以及產品改善之參考依據。而本研究所提出的方法論也能夠作為用來預測消費者科技採用行為偏好以及改善採用因素缺口的參考方法。
混合型石墨烯奈米結構於多工感測器之開發研究
(2019) 高郁勝; Kao, Yu-Sheng
可撓式與可穿戴式應變感測器對於人體運動檢測具有無限的潛力，並引起研究人員極大的興趣。在本論文中，我們提出一種以可撓的聚二甲基矽氧烷 (Polydimethyl Siloxane, PDMS) 為基板，加入低成本的石墨烯與石墨烯量子點奈米結構，開發出同時具備應變與光偵測之多工感測器。本研究共分為兩大類，第一部份為拉伸量測以及第二部份為照光量測。第一部份為加入不同次數 (濃度) 的石墨烯進行拉伸量測，在 SEM 拍攝下 20 次數 (濃度) 的石墨烯厚度為 50 μm 和 50 次的石墨烯厚度為 200 μm；在 50 次下所得到的應變因子 (Gauge Factor) 為 GF = 14，在 20 次下得到的應變因子為 GF = 76，並且形變量可以達到 30 % 以上。此外，我們也對該元件進行耐久性測量，以每拉伸 25 次數進行量測，經重複拉伸300次後，其電阻變化率從 4.5 變為 6.5，其改變量約為 14 %。第二部份為加入不同次數的石墨烯與石墨烯量子點進行照光量測，使用波長為 365 nm 的紫外光進行照光量測。發現隨著照光功率提升，電流會從 300 μA 提高至 410 μA，其提升約 30 %。我們預期本論文所開發之混合型石墨烯奈米結構多工感測器，在未來對人體運動檢測上，將能夠發揮重要作用。