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。
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
此问题将重点介绍转化研究和精确医学方法,包括生物标志物发现,个性化的风险评估以及有针对性的治疗策略,例如基因治疗,基于RNA的治疗方法,神经保护剂以及个性化的神经调节技术。欢迎整合计算建模,人工智能和机器学习以完善患者分层和治疗预测的研究。此外,我们寻求研究疾病异质性,性别和衰老在神经变性中的作用以及针对患者对治疗的特定反应的新型临床试验设计。跨学科合作的贡献鼓励基本,转化和临床研究桥梁,以全面了解疾病机制和通往更有效,个性化治疗的途径。 本期特刊旨在推动神经退行性疾病的下一代个性化干预措施。跨学科合作的贡献鼓励基本,转化和临床研究桥梁,以全面了解疾病机制和通往更有效,个性化治疗的途径。本期特刊旨在推动神经退行性疾病的下一代个性化干预措施。
在当前情况下,已经以多种形式研究了自然发酵和生物活性物质在获得新健康补充剂方面的潜力。专注于康普茶和蜜蜂衍生产品的使用,该特刊旨在探索其对一般福祉,氧化应激控制和微生物组修饰的综合影响。文章应重点关注康普茶的生物活性化合物(有机酸,多酚和酶),该化合物通过不同的调节特性来增强肠道健康和较低的氧化损伤。将检查蜂蜜,蜂胶,皇家果冻和花粉等蜜蜂产品的独特性能,主要针对抗炎和抗氧化特性,并具有可能的前益生元和生物后价值。论文可能包含有关天然产物如何调节肠道微生物指纹,其对免疫系统的影响以及减少氧化应激障碍的数据。此外,此问题将通过高疗效来制造自然补充剂,将常规发酵数据与行业生物技术应用联系起来。邀请研究人员为该项目介绍创新的小说思想。
神经系统和精神病病/疾病涵盖神经系统,癫痫,运动和神经退行性疾病,脑血管疾病,脑肿瘤,情感和精神病性疾病,药物使用和人格障碍的自身免疫性疾病。这些伴随着各种症状;其中,行为改变很常见。近年来,在理解潜在的病理机理方面已经设定了新的里程碑。越来越多的证据表明,有助于神经炎症的免疫因素参与许多神经和精神病的病理生理学。之后,越来越多的药物可用于治疗方法,但是仍在进行进一步的深入研究以探索新的,安全和更有效的治疗选择。本期特刊的目的和范围涵盖了神经/精神疾病,行为,治疗选择和免疫/神经炎症之间的相互作用。我们欢迎从临床前(体外/体内)模型研究到临床研究的广泛论文。
生成AI的快速发展正在改变医疗保健,为诊断,药物发现和个性化医学提供了突破性的创新。但是,这些进步面临着重大挑战,包括对数据隐私,算法偏见和监管监督的关注。这个特刊是及时且至关重要的,因为医疗系统越来越多地在全球采用AI驱动的解决方案。解决生成AI的道德,法律和实际意义,可确保负责任的部署,同时最大程度地提高其利益。我们欢迎贡献探索生成AI在医学成像,诊断,药物发现和个性化治疗方面的创新应用,以及针对道德,法律和监管挑战的研究。提交可能包括实证研究,案例研究,系统评价和理论讨论,这些讨论为AI在医疗保健中不断发展的作用提供了新的见解。我们期待收到您的贡献。
本期特刊是第一个特刊的后续措施,标题为“ Arid Lands中的气候变化和区域可持续性”(https://wwwww.mdpi.com/journal/atmosphere/atmosphere/special_iss/special_iss/special_iss ues/k4q11etf22),在大气中发表。该特殊问题的潜在研究领域包括但不限于以下内容:通过AI技术的区域气候建模和预测;机器学习技术;气候变异性和干旱地区水资源变化的影响;土地 - ATMosphere相互作用;土地 - AT-AT-AT-ATMOPPLIASS和反馈机制在干旱生态系统中以及对气候变化的策略;社会和MIT的策略; Arid-Arid-Arid-arid-arid and-arid-arid-nir-decoriation;干旱土地的发展。本期特刊旨在将最新的研究和进步汇集在一起,以理解干旱地区的复杂动态,尤其是在气候变化和环境可持续性的背景下。我们希望本期特刊中提出的研究能为政策决策提供依据,并为这些脆弱地区的可持续实践发展做出贡献。