本清单汇集了 Computation 期刊在2025年度“智能计算”领域内所发表的15项跨学科前沿研究成果。内容涵盖机器学习、深度学习、智能优化、大语言模型等多个核心方向。重点展示了粒子群算法、鲸鱼优化算法、贝叶斯算法、神经网络、支持向量机等方法在工程结构分析、材料性能建模、金融预测、医疗健康、网络安全等多种跨学科场景中的最新进展，进一步体现了智能计算在复杂系统建模、预测与优化中广泛应用潜力。通过本清单，我们希望为读者呈现当前研究热点与发展趋势，为理解前沿动态及开展后续研究提供有益参考。

01

A Hybrid Physics-Informed and Data-Driven Approach for Predicting the Fatigue Life of Concrete Using an Energy-Based Fatigue Model and Machine Learning

基于能量疲劳模型与机器学习的物理信息与数据驱动融合方法用于混凝土疲劳寿命预测

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/3/61

02

Blockchain-Enhanced Security for 5G Edge Computing in IoT

区块链增强的物联网5G边缘计算安全性

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/4/98

03

A High-Order Hybrid Approach Integrating Neural Networks and Fast Poisson Solvers for Elliptic Interface Problems

结合神经网络与快速泊松求解器的高阶混合方法用于椭圆界面问题求解

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/4/83

04

Assessing the Validity of k-Fold Cross-Validation for Model Selection: Evidence from Bankruptcy Prediction Using Random Forest and XGBoost

k折交叉验证在模型选择中的有效性评估：随机森林与XGBoost破产预测的实证分析

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/5/127

05

Refining the Eel and Grouper Optimizer with Intelligent Modifications for Global Optimization

基于智能改进的鳗鱼–石斑鱼优化器增强方法用于全局优化

https://www.mdpi.com/2079-3197/12/10/205

06

Optimization and Prediction of the Mechanical Properties of Concrete with Crumb Rubber and Stainless-Steel Fibers Under Varying Temperatures

不同温度条件下掺入碎橡胶与不锈钢纤维混凝土力学性能的优化与预测

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/1/14

07

A Novel ConvXGBoost Method for Detection and Identification of Cyberattacks on Grid-Connected Photovoltaic (PV) Inverter System

一种用于检测与识别并网光伏 (PV) 逆变器系统网络攻击的新型ConvXGBoost方法

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/2/33

08

Stock Price Prediction in the Financial Market Using Machine Learning Models

利用机器学习模型进行金融市场股票价格预测

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/1/3

09

A CAD-Integrated Framework for Dynamic Structural Topology Optimisation via Visual Programming

一种基于可视化编程的CAD集成动态结构拓扑优化框架

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/11/267

10

Simultaneous Multi-Objective and Topology Optimization: Effect of Mesh Refinement and Number of Iterations on Computational Cost

多目标优化与拓扑优化的并行开展：网格细化与迭代次数对计算成本的影响

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/7/168

11

Reconstructing the Magnetic Field in an Arbitrary Domain via Data-Driven Bayesian Methods and Numerical Simulations

基于数据驱动的贝叶斯方法与数值模拟重建任意域中的磁场

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/2/37

12

Solving and Optimization of Cobb–Douglas Function by Genetic Algorithm: A Step-by-Step Implementation

利用遗传算法求解与优化Cobb–Douglas函数：逐步实现

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/2/23

13

Evaluating Predictive Models for Three Green Finance Markets: Insights from Statistical vs. Machine Learning Approaches

评估三个绿色金融市场的预测模型：来自统计方法与机器学习方法的比较见解

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/3/76

14

Beyond Traditional Classifiers: Evaluating Large Language Models for Robust Hate Speech Detection

超越传统分类器：评估大型语言模型在鲁棒仇恨言论检测中的表现

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/8/196

15

Deep Learning-Driven Integration of Multimodal Data for Material Property Predictions

基于深度学习驱动的多模态数据融合用于材料性能预测

https://www.mdpi.com/2079-3197/13/12/282

• Computation 期刊介绍

主编：Prof. Dr. Ali Cemal Benim, Duesseldorf University of Applied Sciences, Germany

Computation (ISSN 2079-3197) 创刊于2013年，是一个国际化、经同行评审的开放获取期刊，致力于发表计算科学领域的高质量研究成果。期刊涵盖计算工程、计算生物学、计算化学、计算社会学和跨学科应用中的前沿进展。期刊已被Scopus、ESCI (Web of Science)、Inspec等知名数据库收录。

2024 Impact Factor：1.9

2024 CiteScore：4.1

Time to First Decision：17.2 Days

Acceptance to Publication：1.8 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/computation