中山大学计算机科学与技术考博研究需紧扣学科前沿与交叉创新，考生应系统掌握人工智能、大数据、计算机系统、网络与安全、软件工程五大核心领域。人工智能方向重点考察深度学习理论、自然语言处理与计算机视觉技术，建议研读NeurIPS、CVPR顶会论文，关注Transformer架构优化与多模态融合研究。大数据领域需深入分布式存储与计算框架，Hadoop、Spark等系统原理及Flink实时处理技术为高频考点，2023年ACM SIGMOD会议提出的列式存储压缩算法值得注意。

计算机系统方向着重考核操作系统内核机制、编译器优化与高性能计算，考生应掌握Linux内核调度策略与Rust语言特性，参考《计算机系统蓝皮书》与MIT 6.824课程资料。网络与安全领域重点分析零信任架构、区块链共识算法及对抗样本防御，CCS、IEEE S&P会议论文需精读，特别是联邦学习在医疗数据隐私保护中的应用研究。软件工程方向关注DevOps实践、形式化验证与微服务架构，建议研究IEEE TSE论文，关注2023年ICSE提出的AI驱动的需求工程框架。

方法论层面需构建"理论-实验-创新"三位一体研究体系，文献综述应覆盖近五年顶会成果，技术路线图需包含实验验证与对比分析。中山大学近年考题趋势显示，交叉学科选题占比达62%，如AI+生物信息、量子计算等方向，建议关注《中国科学:计算机》特刊文章。真题分析表明，2022年出现基于知识图谱的智能推荐系统设计题，2023年新增边缘计算安全评估案例，要求考生具备复杂系统建模能力。

备考策略建议采用"三阶段"计划：基础阶段（3-6月）精读《计算机科学导论》《算法导论》等经典著作，完成Kaggle竞赛项目；强化阶段（7-9月）参与实验室科研，撰写技术报告；冲刺阶段（10-12月）模拟3次全真考试，重点突破分布式系统设计与算法优化题型。推荐阅读《深度学习》《计算机体系结构：量化研究方法》等专著，关注中山大学官网发布的历年招生简章与导师研究方向。