期刊名：BDCC

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

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英文标题：LLM Fine-Tuning: Concepts, Opportunities, and Challenges

中文标题：大语言模型微调：概念、机遇与挑战

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/4/87

MDPI引用格式：Wu, X.-K.; Chen, M.; Li, W.; Wang, R.; Lu, L.; Liu, J.; Hwang, K.; Hao, Y.; Pan, Y.; Meng, Q.; et al. LLM Fine-Tuning: Concepts, Opportunities, and Challenges. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 87.

英文标题：Efficient Data Augmentation Methods for Crop Disease Recognition in Sustainable Environmental Systems

中文标题：可持续环境系统中作物病害识别的高效数据增强方法

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/1/8

MDPI引用格式：Lee, S.; Lee, S. Efficient Data Augmentation Methods for Crop Disease Recognition in Sustainable Environmental Systems. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 8.

英文标题：The Importance of AI Data Governance in Large Language Models

中文标题：大型语言模型中人工智能数据治理的重要性

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/6/147

MDPI引用格式：Pahune, S.; Akhtar, Z.; Mandapati, V.; Siddique, K. The Importance of AI Data Governance in Large Language Models. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 147.

英文标题：Toward the Mass Adoption of Blockchain: Cross-Industry Insights from DeFi, Gaming, and Data Analytics

中文标题：迈向区块链的大规模采用：来自去中心化金融、游戏与数据分析的跨行业洞见

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/7/178

MDPI引用格式：Mohammed Abdul, S.S.; Shrestha, A.; Yong, J. Toward the Mass Adoption of Blockchain: Cross-Industry Insights from DeFi, Gaming, and Data Analytics. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 178. https://doi.org/10.3390/bdcc9070178

英文标题：State of the Art and Future Directions of Small Language Models: A Systematic Review

中文标题：小型语言模型的最新进展与未来方向：系统性综述

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/7/189

MDPI引用格式：Corradini, F.; Leonesi, M.; Piangerelli, M. State of the Art and Future Directions of Small Language Models: A Systematic Review. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 189.

英文标题：Artificial Intelligence in Digital Marketing: Towards an Analytical Framework for Revealing and Mitigating Bias

中文标题：数字营销中的人工智能：揭示与缓解偏差的分析框架

文章链接： http://www.mdpi.com/2504-2289/9/2/40

MDPI引用格式：Reed, C.; Wynn, M.; Bown, R. Artificial Intelligence in Digital Marketing: Towards an Analytical Framework for Revealing and Mitigating Bias. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 40.

英文标题：AI-Driven Mental Health Surveillance: Identifying Suicidal Ideation Through Machine Learning Techniques

中文标题：人工智能驱动的心理健康监测：利用机器学习识别自杀意念

文章链接：http://www.mdpi.com/2504-2289/9/1/16

MDPI引用格式： Allam, H.; Davison, C.; Kalota, F.; Lazaros, E.; Hua, D. AI-Driven Mental Health Surveillance: Identifying Suicidal Ideation Through Machine Learning Techniques. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 16.

英文标题：A Comparison of Data Quality Frameworks: A Review

中文标题：数据质量框架的比较研究：综述

文章链接：http://www.mdpi.com/2504-2289/9/4/93

MDPI引用格式：Miller, R.; Chan, S.H.M.; Whelan, H.; Gregório, J. A Comparison of Data Quality Frameworks: A Review. Big Data Cogn. Comput. 2025, 9, 93.

期刊简介：

Big Data and Cognitive Computing (ISSN: 2504-2289) 创刊于2017年，是面向计算机科学大数据与认知计算的国际性、跨学科、开放获取的学术期刊，主要发表与大数据、云计算、认知计算、人工智能通信、数据分析、移动大数据、认知学习、机器学习等相关主题的原创研究论文。期刊旨在将大数据理论与智能云新兴技术结合起来，并探索超级计算机的新应用。目前已被 Scopus, ESCI (Web of Science), dblp, Inspec, Ei Compendex等多个数据库收录。

期刊主编：Min Chen, South China University of Technology, China

陈敏，现任华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博导；IEEE Fellow (国际电气电子工程师学会会士) , IET Fellow （英国工程技术学会会士），谷歌学术引用超过5.2万次，H-index=101，获2018，2019 ，2020 , 2021及2022 科睿唯安全球高被引学者，23岁博士毕业于华南理工大学电子与通信工程学院，先后于韩国首尔大学、加拿大英属哥伦比亚大学任博士后；09年在首尔大学任教；12年高层次人才回国，并创立华中科大嵌入与普适计算实验室；现任华工计算机学院教授、博导。在IEEE JSAC、IEEE TNNLS、IEEE TPDS、IEEE TWC、IEEE TSC、INFOCOM、Science、Nature Communications等国际权威期刊及知名学术会议上发表论文200余篇，授权国家发明专利20余项。出版专著与教材12本，其中全美英文教材《大数据分析应用》已被哈佛、斯坦福等40所名校采用。在16个国际学术会议上受邀做报告，多篇论文获得最佳会议论文，并获IEEE通信学会Fred W. Ellersick Prize （2017），IEEE车载技术学会Jack Neubauer Memorial Award （2019）, 以及IEEE ComSoc亚太地区的最佳论文奖（2022）.