Abstract The multiscale structural engineering strategy presents a powerful method for tailoring the structural attributes of materials at various levels, enabling the flexible control and manipulation of their electromagnetic properties. Nonetheless, orchestrating the multiscale architecture of polymer‐derived carbon aerogels specifically for microwave absorption poses significant challenges. Herein, aramid‐derived hard carbon nanofiber aerogel microspheres (CNFAMs) featuring a hierarchical skin‐core structure are fabricated through a wet‐spinning technique, combined with reprotonation‐mediated self‐assembly and carbonization processes. The presence of large‐scale voids between neighboring microspheres and the microscale porosity within the microspheres themselves improves impedance matching and promotes microwave reflection and scattering. The distinct graphitic domains and defects serve as pivotal elements for conduction and polarization losses, significantly impacting microwave attenuation. By meticulously tailoring the macroscale dimensions, microscale porous architecture, and nanoscale domains, the optimized CNFAMs demonstrate a remarkable absorption bandwidth of 9.62 GHz at an ultralow filling of 0.97 wt%. Additionally, the implementation of application‐oriented microwave absorption through the innovative integration of polysilsesquioxane‐CNFAMs in a host–guest aerogel is explored. This composite system brings together broadband absorption, superhydrophobicity, thermal insulation, resistance to freezing, and robust tolerance to harsh environments. Such a multifaceted approach is designed to tackle the growing challenges associated with complex electromagnetic environments effectively.

The health and environmental risks posed by microplastics in the atmosphere cannot be underestimated. These particles contaminate water sources, soil, and air, leading to their ingestion by wildlife and humans. This can cause physical harm to organisms and introduce toxic chemicals into the food chain. Furthermore, microplastics disrupt ecosystems, affect biodiversity, and contribute to the decline of marine and terrestrial species, posing serious long-term risks to both environmental and human health. To enhance the efficiency and accuracy of detecting atmospheric pollutants, this study introduces the combination of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) technology and machine learning for the classification of microplastics in the atmosphere. Principal component analysis is employed to reduce the dimensionality of the data. Subsequently, a supervised machine learning algorithm based on backpropagation artificial neural networks (BP-ANNs) is applied to identify microplastics in the atmosphere. The high accuracy of BP-ANN demonstrates the feasibility of classifying atmospheric microplastics using LIBS technology. The study explores the impact of atmospheric humidity on microplastic content, contributing significantly to atmospheric environmental protection and biological health. Finally, data fusion is employed to further enhance the classification accuracy of microplastics in the atmosphere.