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在数字化浪潮推动下，智能计算已成为赋能各行业创新发展的核心驱动力，而先进数据挖掘与分析技术则是解锁数据价值的关键钥匙。本书聚焦智能计算范式的前沿进展，汇集了第七届智能计算与信息学国际会议（SCI 2025）的优质研究成果，涵盖机器学习、深度学习、多准则决策等核心技术，以及在多个垂直领域的创新应用，为科研人员与行业实践者提供了全面的技术参考与实践指引。
技术层面，本书深入探讨了多种智能算法的优化与融合。在计算机视觉领域，基于 CNN 的手势识别系统突破了传统机器学习方法的局限，在光照变化、手势姿态各异的复杂场景下仍保持 96.5% 的识别精度，为虚拟现实、手语翻译等人机交互场景提供了高效解决方案；基于 VGG16 与 YOLO 算法的车辆损伤检测系统，实现了 96.39% 的损伤分类准确率，通过 Web 端部署，为保险定损、汽车维修等行业提供快速精准的自动化检测工具。在网络安全领域，CNN-LSTM 混合深度学习模型有效提升网络入侵检测能力，精准识别拒绝服务、远程入侵等攻击行为，通过捕捉网络流量的空间特征与时间依赖关系，大幅降低误报率，为网络安全防护提供了智能升级方案；基于加密流量分析与机器学习的签名自动化框架，在不破解加密协议的前提下实现恶意流量识别，准确率高达 99.65%，为保障数据传输安全提供了新思路。
行业应用方面，本书覆盖医疗健康、环境保护、零售服务、教育科技等多个领域。在医疗领域，多模态医学影像字幕生成系统整合 MRI、CT、病理切片等多源数据，辅助医生进行诊断解读；基于神经网络的混合复合材料屈曲载荷预测模型，为航空航天等高端制造领域的结构安全提供精准支撑。在社会民生领域，机器学习模型实现心理健康障碍的早期预测，BERT 模型凭借 94% 的准确率，从社交媒体行为、语音数据等多源信息中捕捉异常信号，为心理健康干预提供技术支持；碳交易价格预测的 CEEMDAN-XGBoost 混合模型，助力碳排放交易市场的稳定运行，为低碳发展提供决策依据。在零售与教育领域，基于 TOPSIS 的在线学习平台选择决策系统，通过多准则量化评估优化教育资源配置；队列分析与人口统计细分技术揭示零售客户留存规律，为精准营销与客户关系管理提供数据驱动的策略参考。
此外，本书还探讨了智能技术的创新应用场景，包括基于遗传算法与机器学习的 CPU 调度优化、区块链技术赋能慈善捐赠透明化、SURF 算法提升指纹识别的抗噪性与效率等。这些研究不仅展现了智能计算技术的广泛适用性，更凸显了技术向善的发展理念 —— 从辅助医疗诊断到保障网络安全，从优化资源配置到推动可持续发展，智能计算正以多元化的范式为社会进步注入动力。
全书以理论研究与实践应用相结合的方式，既深入剖析算法原理与技术细节，又详细阐述落地场景与实施效果，为读者搭建起从技术理解到实践应用的桥梁。无论是科研人员探索前沿方向，还是行业从业者寻求技术解决方案，都能从书中获得有价值的启发，共同推动智能计算技术在各领域的深度融合与创新发展。