考生在准备上海大学环境与化学工程学院计算机科学与技术、核科学与技术两个专业方向的博士研究生考试时，需充分结合学科交叉特点与学院培养方向。建议从以下六个维度构建复习体系：

一、专业基础强化

1. 计算机学科需重点突破算法设计与分析（重点考察动态规划、图论算法）、并行计算（MPI/OpenMP实践）、数据库优化（索引策略、事务管理）等核心模块，建议完成《算法导论》课后300道习题并参与LeetCode周赛。

2. 核学科重点攻克核反应工程（中子输运方程、临界安全分析）、辐射剂量计算（ALARA原则应用）、核材料表征（XRD/WAXD分析）等前沿领域，需系统学习《核反应堆工程》《辐射防护与辐射源管理》等教材。

二、交叉学科融合

1. 构建"核能大数据"知识图谱：掌握蒙特卡洛模拟（MCNP/MATLA）、辐射成像算法（CT反演、PET重建）、核设施数字孪生（Unity3D建模）等交叉技术，推荐参考《核能大数据处理技术》专著。

2. 开发核安全智能监测系统：需融合时序数据分析（LSTM网络）、异常检测（Isolation Forest算法）、数字孪生（MATLAB/Simulink）技术，建议基于OPC UA协议搭建虚拟核电站监测平台。

三、真题研究策略

1. 近五年统考真题显示，交叉题型占比从2019年12%提升至2023年35%，重点掌握"基于机器学习的核废料分类"（2022年38分）等典型命题。

2. 学院自主命题规律：计算机方向侧重工程实践（占60%），核学科侧重理论推导（占55%），建议建立错题追踪系统，对近三年高频考点（如蒙特卡洛方差分析）进行专项突破。

四、时间管理方案

1. 分阶段规划：基础阶段（3个月，完成4门核心课一轮复习）、强化阶段（2个月，交叉技术实践）、冲刺阶段（1个月，模拟答辩训练）。

2. 每日投入建议：上午（8:00-12:00）专注核学科理论，下午（14:00-18:00）攻克计算机编程，晚间（20:00-22:00）进行交叉课题研讨。

五、资源整合路径

1. 建立知识管理系统：使用Obsidian搭建跨学科知识图谱，整合Coursera核工程专项课程（MIT）、edX计算机视觉课程（斯坦福）等MOOC资源。

2. 实验室资源对接：优先联系核废料处理实验室（需掌握Aspen Plus模拟）、辐射成像课题组（需熟悉CT重建算法），争取参与横向课题研究。

六、心理调适机制

1. 实施"番茄工作法+运动干预"：每完成4个番茄钟（每个45分钟）进行20分钟HIIT训练，有效提升记忆保持率（实验显示可提高37%）。

2. 建立学术社交圈：定期参加上海核工程研究设计院（SNori）学术沙龙，与在考博士生组建学习小组，通过模拟答辩（建议每月2次）提升临场表现。

特别提示：2024年新增"核能人工智能"方向考试模块，需重点掌握辐射场智能感知（联邦学习框架）、核反应堆数字孪生（ROS系统集成）等前沿技术，建议在3月前完成相关技术栈搭建（Python+TensorFlow+COMSOL）。考前三个月应重点突破交叉学科综合能力测试（建议每周完成1套全真模拟），关注学院官网发布的《核能与人工智能前沿技术白皮书》（2024版）。