ACS Sensors - Czasopismo - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

ACS Sensors

ISSN:

2379-3694

Dyscypliny:

  • automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • informatyka techniczna i telekomunikacja (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria biomedyczna (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria lądowa, geodezja i transport (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • inżynieria materiałowa (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)
  • biologia medyczna (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • nauki farmaceutyczne (Dziedzina nauk medycznych i nauk o zdrowiu)
  • rolnictwo i ogrodnictwo (Dziedzina nauk rolniczych)
  • astronomia (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
  • biotechnologia (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
  • nauki chemiczne (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)
  • nauki fizyczne (Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych)

Punkty Ministerialne: Pomoc

Punkty Ministerialne - aktualny rok
Rok Punkty Lista
Rok 2024 140 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
Punkty Ministerialne - lata ubiegłe
Rok Punkty Lista
2024 140 Ministerialna lista czasopism punktowanych 2024
2023 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych 2023
2022 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2021 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2020 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)
2019 140 Lista ministerialna czasopism punktowanych (2019-2022)

Model czasopisma:

Hybrydowy - czasopismo transformacyjne

Punkty CiteScore:

Punkty CiteScore - aktualny rok
Rok Punkty
Rok 2023 14.5
Punkty CiteScore - lata ubiegłe
Rok Punkty
2023 14.5
2022 14.9
2021 12.2
2020 10.3
2019 9.7
2018 6.7
2017 3.8

Impact Factor:

Zaloguj się aby zobaczyć Współczynnik Impact Factor dla tego czasopisma

Filtry

wszystkich: 4

  • Kategoria
  • Rok
  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Czasopism

Rok 2023
  • Optimum Choice of Randomly Oriented Carbon Nanotube Networks for UV-Assisted Gas Sensing Applications
    Publikacja
    • K. Drozdowska
    • A. Rehman
    • J. Smulko
    • A. Krajewska
    • B. Stonio
    • P. Sai
    • A. Przewłoka
    • M. Filipiak
    • K. Pavłov
    • G. Cywinski... i 2 innych

    - ACS Sensors - Rok 2023

    We investigated the noise and photoresponse characteristics of various optical transparencies of nanotube networks to identify an optimal randomly oriented network of carbon nanotube (CNT)-based devices for UV-assisted gas sensing applications. Our investigation reveals that all of the studied devices demonstrate negative photoconductivity upon exposure to UV light. Our studies confirm the effect of UV irradiation on the electrical...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

Rok 2022
  • Organic Vapor Sensing Mechanisms by Large-Area Graphene Back-Gated Field-Effect Transistors under UV Irradiation
    Publikacja
    • K. Drozdowska
    • A. Rehman
    • P. Sai
    • B. Stonio
    • A. Krajewska
    • M. Dub
    • J. Kacperski
    • G. Cywiński
    • M. Haras
    • S. Rumyantsev... i 3 innych

    - ACS Sensors - Rok 2022

    The gas sensing properties of graphene back-gated field-effect transistor (GFET) sensors toward acetonitrile, tetrahydrofuran, and chloroform vapors were investigated with the focus on unfolding possible gas detection mechanisms. The FET configuration of the sensor device enabled gate voltage tuning for enhanced measurements of changes in DC electrical characteristics. Electrical measurements were combined with a fluctuation-enhanced...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

Rok 2020
Rok 2019

wyświetlono 1001 razy