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MDPI书籍传单
目前正在使用的大多数分析工具为直接管理复杂矩阵（例如环境，食物和生物样品），从而使样本预处理至关重要。在从采样到数据分析的分析过程中，样本预处理在提取，分离和集中目标分析物中起着至关重要的作用。它还可以增强检测，提高灵敏度和准确性，并降低仪器的维护和运营成本，所有这些都会显着影响分析结果的可靠性和准确性。因此，开发效率的样本预处理技术并将其集成到各种分析工具中仍然是一个关键挑战。此转载包括研究小组为MDPI杂志分子的特刊撰写的三篇同行评审的评论文章和九本原始研究论文。所涵盖的主题包括有关高级涂料材料的全面审查文章，例如金属有机框架，共价有机框架，混合石墨烯基材料以及分子印刷的聚合物。此外，转载介绍了采用多壁碳纳米管液体/聚苯胺吸附剂，单曲线，共价有机聚合物混合矩阵膜，磁性玻璃叶片复合材料和墨西哥涂料材料等各种相关的SPME和相关的微萃取方法。
高级材料中的热量和传质
神经退行性疾病，包括阿尔茨海默氏症，帕金森氏症和ALS，构成了日益增长的全球健康挑战，但它们的分子机制仍被了解。最近的进步突出了蛋白质错误折叠，线粒体功能障碍，神经炎症和细胞外囊泡（EV）在疾病进展中所扮演的作用。evs正在成为细胞间通信的关键参与者，携带病理性蛋白质和核酸可能是生物标志物或治疗靶标。本期特刊欢迎提交评论和原始文章，探讨了有关驱动神经变性和创新治疗策略的分子机制，从基因疗法到基于EV的干预措施。
海洋工业中的数字孪生 - MDPI
摘要：海洋蕴藏着丰富的资源，但海洋资源的开发利用呈现出复杂多变的产业形势。探索海洋产业的可持续发展具有重要的现实意义，因为它涉及合理利用海洋资源和保护环境。本研究创新性地综述了数字孪生技术（DTT）在船舶制造业（SBI）、海洋油气工业、海洋渔业和海洋能源产业等海洋产业各个领域的应用现状。研究结果表明，DTT 为 SBI 的全生命周期管理（LCM）提供了强大的支持，包括数字化设计、智能处理、操作和错误管理。此外，本研究深入探讨了 DTT 在海洋产业中应用的挑战和前景，旨在为该行业的智能系统提供参考和方向，并指导未来海洋资源的合理开发和利用。
工业中的循环经济模式 - MDPI
摘要：可持续经济发展的趋势之一是向循环商业模式过渡，该模式旨在通过考虑所有生产阶段的周期性来优化商品和物料流。将循环商业模式应用于采矿和矿物加工业务可以推动矿业公司升级并迈向新的技术成熟度水平。本文试图开发一个循环商业模式的概念框架，将煤炭开采、发电和金属生产中的生产链性质考虑在内，以降低生产成本、扩大产品范围、改善可持续发展指标并实现公司价值增长。本文基于案头研究，旨在分析循环模式的效率，组织采矿业合理利用资源的经验数据，并将基本的循环模式转变为适合煤炭公司运营环境的模式。本研究采用跨学科方法，考虑到煤炭公司的具体特点以及资源在整个生命周期中都有价值的原则，开发了一个实施和评估循环商业模式的选项概念框架。俄罗斯煤炭公司可以使用所提出的循环商业模式概念框架来设计企业战略和长期发展计划。
国际分子科学杂志-MDPI
神经退行性疾病包括多种脱髓鞘性神经退行性疾病：多发性硬化症，过氧化物酶体和非骨质促成白血病，以及阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，Niemann – Pick病，尼姆曼 - 佩克病，亨廷顿病，亨廷顿病，亨廷顿病，乳腺癌疗法或乳腺癌疾病。在这些病理学，炎症，氧化应激和细胞死亡中所涉及的机制中起着至关重要的作用。因此，更重要的是要更彻底地了解这些疾病中细胞死亡，炎症和氧化应激的参与，以及导致其导致其的细胞和分子机制，并确定可以阻止这些机制的自然或不自然分子。凋亡，自噬，坏死或其他形式的细胞死亡可能是旨在打击的有趣的治疗靶标。细胞因子和非周期因子炎症以及产生氧化应激的过程，也可能是追求与这些病理作用的有趣靶标。
海洋工业中的数字孪生 - MDPI
摘要：海洋蕴藏着丰富的资源，但如何利用这些资源发展海洋经济，是一个复杂多变的产业形势。探索海洋产业的可持续发展具有重要的现实意义，因为它涉及合理利用海洋资源和保护环境。本研究创新性地综述了数字孪生技术（DTT）在船舶制造业（SBI）、海洋油气工业、海洋渔业和海洋能源产业等海洋产业各个领域的应用现状。研究结果表明，DTT 为 SBI 的全生命周期管理（LCM）提供了强大的支持，包括数字化设计、智能处理、操作和错误管理。此外，本文还深入探讨了 DTT 在海洋产业中应用的挑战和前景，旨在为该行业的智能系统提供参考和方向，指导未来海洋资源的合理开发和利用。
人工智能使加密技术不断发展 - MDPI
密码学（简称 Crypto ）最近成为研究热点 [1-3]。它是利用算法、数学问题和结构、密钥和复杂转换来在存储或传输过程中保持数据机密性的艺术和科学。密码学在安全相关场景中发挥着重要作用，包括身份验证 [4]、隐私 [5] 和信息隐藏 [6]。这为其进入从医疗技术 [7] 到物联网 (IoT) [8] 和云计算 [9] 等众多技术环境打开了大门。现代密码学生态系统中经常出现许多科学技术分支。举几个例子，可以参考混沌理论 [10]、信息论 [11、12]、量子计算 [13]、硬件技术 [14]，尤其是人工智能 [15 – 17]。与密码学的情况类似，人工智能近年来引起了研究人员的极大兴趣 [18 – 20]。它利用计算机和复杂算法来模仿人类的决策和解决问题。人工智能已被用于各种应用 [21 – 23]。近年来，密码学和人工智能形成了二分法，导致它们共同进化 [24]。密码学在人工智能进化中的作用已经被研究过 [25]。然而，据我们所知，人工智能在密码学演进中的作用尚未得到深入研究。本研究旨在填补这一空白。在本文中，我们试图对人工智能在密码学演进中的作用进行全面概述和全面理解。图 1 说明了这一作用。图 1 中重叠的平行四边形表示在人工智能影响下演进后的密码学，在本文的其余部分我们将其称为受人工智能影响的密码学 (AIIC)。大多数密码系统依赖于复杂的计算，而基于人工智能的方法已经被证明在任何计算密集型环境中都是有效的。此外，人工智能模型可以提供混沌[26]、随机性[27]和许多其他属性，所有这些都是密码系统所必需的[28、29]。上述事实为人工智能进入密码学开辟了道路，并凸显了人工智能互联网金融的重要性。此外，人工智能已经在区块链等一些新兴的密码学相关技术中找到了应用，可以在未来的研究中加以研究。
神经网络和密码学的二分法 - MDPI
摘要：近年来，神经网络和加密方案既是战争又是和平，这种相互影响形成了值得全面研究的二分法。神经网络可用于对抗密码系统；它们可以在密码分析和对加密算法和加密数据的攻击中发挥作用。这种二分法的这一面可以解释为神经网络宣战。另一方面，神经网络和加密算法可以相互支持。神经网络可以帮助提高密码系统的性能和安全性，加密技术可以支持神经网络的机密性。二分法的后者可以称为和平。据我们所知，目前还没有一项调查全面研究神经网络目前与密码学交互的多种方式。本调查旨在通过概述神经网络和密码系统之间的相互影响状态来填补这一空白。为此，本文将重点介绍目前正在取得进展的领域以及未来研究还有待进一步研究的方面。