科学家利用机器学习，加快微塑料的计算过程

毫不夸张的感叹，不显材质无处不在，它发挥作用于我们喝的出水、进食的食物和呼吸的气体中的。但在学术研究医务人员弄清楚这些基本粒子对身体健康的冲击在此之前，他们无需非常较慢、非常有效的方法来分析这些基本粒子。

近日，多伦多大学的学术研究医务人员驳斥了一种方法，使用人工神经网络来使不显材质的计数和分类非常容易、非常较慢。

学术研究作者Elodie Passeport感叹：“分析时又中的的不显材质真的很工期。例如，完全分析一个里德罐较小的抽取可能无需不间断40个小时。当一定会随着时间的推移进行比较，或推论来自多种不同湖沼的抽取时，这就变得非常加难于了。”

在新学术研究中的，研究团队们建立联系了一个预测模型。该模型采用缺乏经验的算法，从总体质量测算中的估算不显材质的存量。”

研究团队表示，他们的方法意味着了标准差监控特性，其结果与手动计数相似。但成本非常低，运动速度非常较慢，而无须从多个点分析多个抽取，从而估算不显材质基本粒子的存量。

此外，该项目是第一个用作不显材质图像分割的上面Linux数据集，它使来自各种类型的学术研究医务人员能够从这种更进一步中的受益，并根据他们的学术研究兴趣开发自己的算法。

该学术研究论文一本书“Automatic quantification and classification of microplastics in scanning electron micrographs via deep learning”，已刊出在《全环境科学》医学期刊上。

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