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摘要
感染性废物是一类危害极大的特殊废物。由于受到新冠肺炎疫情影响,感染性废物的分类收集和处理已引起世界各国的广泛重视。目前,国内外学者对感染性废物分类收集技术的研究日益丰富但仍然具备极大潜力。研究结果表明,在神经网络智能技术的基础上,将该技术与感染性废物分类收集的环境科学领域相结合,人类利用BP神经网络让机器人进行深度学习和训练,智能识别和分类收集感染性废物的准确率达到95%,提高了分类的安全性、效率性和精准度。
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单位昆明医科大学海源学院
