期刊名：Computers
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1. 高等教育中的数字素养：探究大学生在在线信息实践中的能力
Digital Literacy in Higher Education: Examining University Students’ Competence in Online Information Practices
·随着数字技术发展，信息获取与分享面临虚假信息和批判性思维需求增加的挑战。本文评估大学生的数字素养，重点考察其信息评估、技术使用和在线参与能力，采用基于 DigComp 2.2 和 Eshet-Alkalai 模型的问卷。
·研究发现，大多数学生能识别评估在线内容的标准，但在实际应用和理解虚假信息风险方面仍有改进空间。分析表明，学科和年级差异较小，需在所有学科中实施针对性干预，强调高等教育中批判性数字素养的培养。
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2. 用于实体解析的多智能体 RAG 框架：通过专业智能体协作超越单一 LLM 方法
Multi-Agent RAG Framework for Entity Resolution: Advancing Beyond Single-LLM Approaches with Specialized Agent Coordination
·实体解析在现实数据集中仍然具有挑战性，尤其是在识别家庭和检测共同居住模式时。本文提出了一种多智能体检索增强生成（RAG）框架，使用 LangGraph 实现任务专用智能体，分别负责匹配、链路传递、家庭聚类和居住迁移检测，结合规则预处理和 LLM 推理。
·在 S12PX 数据集上的评估显示，姓名变异匹配准确率为 94.3%，API 调用减少了 61%，且决策过程透明可追溯。这表明多智能体专门化提升了效率和可解释性，提供了一种结构化、可扩展的实体解析方法。
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3. 基于说服原则的人工智能驱动钓鱼邮件检测的两阶段深度学习框架
A Two-Stage Deep Learning Framework for AI-Driven Phishing Email Detection Based on Persuasion Principles
·AI生成的网络钓鱼邮件利用心理学原理，以高质量、情境感知语言加剧网络安全威胁。本文提出一个两阶段检测框架，结合深度学习与心理学分析，使用包含 2995 封标注有 Cialdini 六大劝说原则的钓鱼邮件数据集。该数据集涵盖五个组织领域，成为该领域最大且最具行为标注的数据集之一。
·框架的第一阶段使用微调的 DistilBERT 模型预测劝说原则的存在，第二阶段通过轻量级神经网络进行二分类，最终实现 94% 的准确率和 98% 的 AUC，优于其他方法，并提供清晰的模型决策解释。
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4. 借助生成式人工智能提升语言学习：以 OpenLang 网络平台为例
Enhancing Language Learning with Generative AI: The Case of the OpenLang Network Platform
·AI增强的OpenLang平台设计：该研究介绍了一个基于生成式人工智能的OpenLang Network平台概念框架与设计，平台通过AI技术转变语言学习服务，包括将 placement 测试变为适应性诊断工具、AI媒介化对话扩展语言学习、以及通过自动化适应、翻译和内容生成丰富开放教育资源。
·AI与人类协作的动态学习生态系统：通过生成式AI的教学整合，OpenLang平台展示了如何增强语言学习中的开放性、协作性和个性化，重新定义了平台作为一个动态的、以学习者为中心、可持续发展的生态系统，将人类合作与AI个性化相结合。
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5. 异构蜂窝网络中基于 Light-GBM 算法的窥视孔 LSTM 精确无缝垂直切换预测
Accurate Seamless Vertical Handover Prediction Using Peephole LSTM Based on Light-GBM Algorithm in Heterogeneous Cellular Networks
·本文提出了一种基于轻梯度提升机（LGBM）特征选择和窥视长短期记忆（PLSTM）预测模型的轻量级垂直切换（VH）预测方法，针对 3G、4G 和 5G 异构网络中的切换决策问题。该方法能够在保持高精度预测的同时，减少计算复杂度，适用于大数据集和高维数据。
·通过三种案例场景的评估，结果显示，LGBM 和 PLSTM 结合方法能将特征数量减少 64.28%，提高 VH 精度预测 43.81%，并减少决策时间 51%。网络仿真表明，采用该预测算法后，成功切换率提升至 87%，显著提高了数据吞吐量。
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6. 人工智能辅助文档：一种用于 CAD 设计的内爆动画方法
AI-Assisted Documentation: An Implosion Animation Method for CAD Designs
·本文提出了一种生成 implosion 风格 CAD 动画的方法，通过将变换逻辑与几何结构分离，实现快速、低工作量的动画创建。该方法支持手动分组或使用大语言模型（LLM）自动化生成，能够在几分钟内生成完整动画，并可用于技术文档的向量视图导出。
·通过 Web 实现的评估结果显示，该系统成功生成了从简单零件到超过 1400 个组件的模型动画，LLM 基础的方案生成在大多数情况下具有较高的序列一致性和覆盖度。该方法为开源文档、制造教育和分布式设计环境提供了可扩展、可重用的动画工作流程。
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7. IT 治理的演进与展望：一项系统性文献综述
Evolution and Perspectives in IT Governance: A Systematic Literature Review
·本研究对信息技术（IT）治理领域的现状进行了系统评审，采用 PRISMA 2020 协议，从 Scopus 和 Web of Science 中筛选出 380 篇相关文献，并进行了分类和分析。结果表明，资源配置、产业管理、战略对接和董事会级别的 IT 治理是主要主题，而信息管理、IT 功能配置和法律与信息安全的监管联系仍为新兴领域。
·结论强调了 IT 治理在 IT 投资、优先级排序、行业配置和战略对接中的理论影响，并提出了这些机制对设计和优化治理结构、流程和指标的实际意义，帮助在受监管的组织中更明确地对接价值创造、风险控制和问责机制。
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8. 工业 4.0 背景下自主虚拟组织的管理架构
Architecture for Managing Autonomous Virtual Organizations in the Industry 4.0 Context
·本文提出了一种基于 ACODAT 和 RAMI 4.0 原则的自主虚拟组织（AVO）管理架构，解决现有架构在智能需求收集、风险管理和行业 4.0 对接方面的不足，提升中小企业在伙伴选择中的参与度。方法包括文献综述、架构设计及数字供应链的 ACODAT 规范化。
·原型在编辑联合体的虚拟组织中应用评估，结果显示在服务性能、批量选择算法可扩展性、资源效率和可访问性方面均达标或超标。该架构显著节省时间，提升需求识别、伙伴选择及供应链配置的自动化水平，体现了高效性和包容性。
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9. 计算机系统中基准测试的相关性与演进：一项全面的历史与概念综述
Relevance and Evolution of Benchmarking in Computer Systems: A Comprehensive Historical and Conceptual Review
·本文回顾了基准测试在性能评估中的发展历程，从经典合成基准（Whetstone、Dhrystone）、应用核（LINPACK）到现代套件（SPEC CPU2017）、领域特定指标（TPC）、数据密集型与图计算（Graph500）及 AI/ML 基准（MLPerf），强调能效、可持续性及领域代表性。
·基于 Weicker 的方法学提醒，文章提出公平、多维、可复现基准测试的检查清单，并分析了可重复性、环境与规则问题，探讨未来挑战与发展方向，为高性能计算和生物信息学等领域提供参考。
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10. DEVS 在耦合、普适性和唯一性方面的闭包性：从系统理论基础实现仿真与软件互操作性DEVS Closure Under Coupling, Universality, and Uniqueness: Enabling Simulation and Software Interoperability from a System-Theoretic Foundation
·本文探讨了离散事件系统规范（DEVS）理论的核心机制——耦合闭包、普适性和唯一性，强调其在模块化、分层仿真框架中实现互操作性的关键作用。耦合闭包允许原子与耦合模型统一组成系统，支持复杂仿真架构的可扩展与灵活构建。
·此外，将非模块化模型转换为 DEVS 模块化结构简化了模型维护、集成与扩展。DEVS 的普适性与唯一性保证任何离散事件系统可结构化表示，实现异构平台一致性，从而推动仿真互操作性和复用。
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Computers 期刊介绍
主编：Prof. Dr. Paolo Bellavista
博洛尼亚大学计算机科学与工程系
Computers (ISSN 2073-431X) 创刊于2012年，旨在为计算机科学领域的研究提供一个成果共享平台，致力于推动计算机科学及相关领域的原创研究和应用。鼓励科学家们以尽可能详细的方式发布他们的实验和理论结果，确保研究的透明度和可重复性。目前 Computers 期刊被Scopus、ESCI (Web of Science)、Ei Compendex、Inspec、 dblp等数据库收录。
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影响因子 IF
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4.2
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CiteScore
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7.5
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Time to First Decision
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16.3天
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Acceptance to Publication
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3.8天
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