研究称实验室手套残留物或致微塑料监测结果偏高
密歇根大学团队在空气沉降物检测中发现，部分实验室手套制造过程中使用的硬脂酸盐颗粒可能被常用光谱方法误识别为聚乙烯微塑料，从而推高环境样本中的“微塑料”计数。
人工智能模型助力无损测量材料中的原子缺陷
麻省理工学院研究团队开发出一种基于人工智能的模型，利用无损中子散射数据即可对材料中的多种原子级缺陷进行分类和定量测量，最多可同时识别六种点缺陷，为半导体、太阳能电池等材料的精确缺陷工程提供新工具。
密歇根大学团队在空气沉降物检测中发现，部分实验室手套制造过程中使用的硬脂酸盐颗粒可能被常用光谱方法误识别为聚乙烯微塑料，从而推高环境样本中的“微塑料”计数。
麻省理工学院研究团队开发出一种基于人工智能的模型，利用无损中子散射数据即可对材料中的多种原子级缺陷进行分类和定量测量，最多可同时识别六种点缺陷，为半导体、太阳能电池等材料的精确缺陷工程提供新工具。
