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World File Search System特刊
特刊 - 微生物感染和宿主免疫
众所周知，材料的性能高度取决于其结构。对这种关系主题的研究始终是物质科学家的重点。由于其特殊的机械性能，较大的特定表面积，出色的电气/热传导3D网络以及特殊的多孔结构，因此已设计和应用多功能的层次纳米结构材料，用于各种材料系统，包括聚合物，金属，无机材料及其复合材料。研究材料的机械，电气，热和电化学特性的独特纳米结构的机制对于获取新知识和为开发新的高级材料铺平道路至关重要。因此，该领域的调查吸引了增加的研究兴趣。纳米材料特刊的目的是整理与设计和制造等级纳米结构材料及其各种应用领域的最新进步有关的最新贡献。
特刊 - 气氛
体育锻炼及其在整体健康中的作用将始终是科学领域的关键主题。在现代中，越来越多的技术，生物力学和运动捕获，遗传学和个性化培训等都在越来越多地使用，以监控身体活动和健康指标，以了解运动模式，以了解预防和支持人类的能力，从而越来越多地锻炼身体的效果，以锻炼机能，从而锻炼机能，从而锻炼机能，从而锻炼机能，锻炼忙碌，锻炼忙碌，锻炼忙碌，研究告知公共卫生运动，旨在增加不同人群和社区体育计划，学校体育教育和工作场所健康计划，以及人工智能（AI）和机器学习如何用于预测培训结果，优化身体绩效和监测健康状况，所有这些都可以代表那些希望进一步的研究和研究的人，以改善运动的研究和综合研究，并且如何对研究进行研究。
特刊 - 材料
材料（ISSN 1996-1944）于2008年推出。The journal covers twenty-five comprehensive topics: biomaterials, energy materials, advanced composites, advanced materials characterization, porous materials, manufacturing processes and systems, advanced nanomaterials and nanotechnology, smart materials, thin films and interfaces, catalytic materials, carbon materials, materials chemistry, materials physics, optics and photonics, corrosion, construction and building materials, materials simulation and design, electronic materials, advanced and功能性陶瓷和眼镜，金属和合金，软物质，聚合物材料，量子材料，材料力学，绿色材料，一般。材料提供了一个独特的机会，可以贡献高质量的文章并利用其庞大的读者。
特刊 - 传感器
数十年来，研发旨在将数据转换为信息（什么，何时，何时何地，谁），知识（如何）和洞察力（为什么）。当前的AI模型主要集中于大量数据进行培训和测试，这是一个过度简化的学习模型。本质上，多模式传感是所有生物基础的智力的一部分。是感知目标，意识到情况并适应变化的能力。基本算法包括传感器融合，信号注册，可视化，相互作用和推理。多模式感官智能是当今生成的AI和深度学习范式中缺少难题的一部分，它们对自主系统，人类机器人互动和网络物理系统产生更大的影响。我们预计，感官智能将需要更少的数据，更快地执行，适应更改，并且在算法上更简单，并具有定性物理学以及语义或视觉解释的推理。总的来说，它将能够解决盛行的数据科学所无法的问题。
特刊 - 心理健康中的人工智能
本期特刊旨在探讨人工智能（AI）在应对心理健康的复杂挑战方面的变革潜力。随着AI方法论的数据和进步的增加，该领域已成为改善精神疾病的诊断，治疗和管理的创新的关键领域。兴趣的兴趣学家包括但不限于以下内容：以下基础：用于诊断和预测自然健康的AI模型的开发和验证，以评估和验证机器人健康，并在心理健康方面进行了自然觉得，并且在自然中进行了自然的研究，计算机化，计算机化，计算机化，计算机化，计算机化，计算机化，计算机化，计算机化。并提供个性化的治疗干预措施。用于使用AI分析治疗结果和长期患者福祉的技术。本期特刊为研究人员，临床医生和技术人员提供了一个跨学科平台，可以在人工智能和心理健康的交集上分享见解和创新。通过将尖端的AI方法与临床实践桥接，我们旨在提高精神卫生保健，以提高精度，可及性和有效性。
特刊 - 建筑物
人工智能（AI）正在彻底改变工程和施工中的风险管理，提供预测性见解，自动化和实时监控，以提高安全性和效率。传统风险管理通常依赖手动过程和历史数据，导致效率低下和无法预料的危害。AI驱动的解决方案，包括机器学习，计算机视觉和物联网集成，为风险识别，评估和缓解提供了高级功能。本期特刊探讨了AI在工程和建设中的现代风险管理中的作用。我们欢迎原始的研究，案例研究，并审查着强调了AI对更安全，更有弹性和有效的建筑实践的变革性影响。感兴趣的主题包括但不限于： - 基于AI的预测风险建模 - 危险检测的机器学习 - 与BIM，IoT和Digital Twins的AI集成 - AI驱动的安全性合规性监控 - 电脑安全性 - 现场安全性 - 高风险环境的自治系统 - 高风险的高风险决策