研究成果以題為DisinfectionandElectrostaticRecoveryofN95RespiratorsbyCoronaDischargeforSafeReuse發(fā)布在國際著名期刊Environ.Sci.Technol.上，網(wǎng)友并被選為封面文章。留神（b-c）聚丙烯（PP）無紡布和N95口罩過濾層的掃描電子顯微鏡（SEM）圖像?？村e（d）測量的OES光譜表明N2SPS峰的強度。
據(jù)統(tǒng)計，網(wǎng)友到2020年底，全球已制造了520億個口罩，其中約15.6億個預計將最終作為白色垃圾被投放至海洋中。截至目前，留神很少有消毒方法被證實不會降低FFRs的過濾效率。
這些被丟棄的口罩每年將進一步增加800-1300萬噸海洋廢物，看錯可能需要450多年才能完全分解。
假設全世界10%的人口利用CD口罩再利用技術，網(wǎng)友那么排放到環(huán)境中的口罩將減少4-50億個，將至少減少2400萬噸塑料污染。留神圖3-8壓電響應磁滯回線的凸殼結構示例（紅色）。
需要注意的是，看錯機器學習的范圍非常龐大，有些算法很難明確歸類到某一類。本文對機器學習和深度學習的算法不做過多介紹，網(wǎng)友詳細內容課參照機器學習相關書籍進行了解。
因此，留神復雜的ML算法的應用大大加速對候選高溫超導體的搜索。一旦建立了該特征，看錯該工作流程就可以量化具有統(tǒng)計顯著性和納米級分辨率的效應。
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