考生需充分了解上海大学计算机工程与科学学院考博特点。学院近年来在人工智能、网络与信息安全、软件工程等领域持续深化科研布局，计算机科学与技术学科在第四轮学科评估中获评B+，建议考生优先关注学院官网公布的《博士研究生招生目录》和近三年录取数据，重点关注导师研究方向与实验室资源匹配度。人工智能方向考生应重点掌握深度学习、强化学习等前沿技术，建议系统学习《Pattern Recognition and Machine Learning》等经典教材，同时关注CCF推荐算法论文库；网络与信息安全方向需强化密码学、区块链等核心知识，推荐研读《Cryptography Engineering》并参与CTF竞赛提升实战能力；软件工程方向考生应深入研究软件架构设计、DevOps等方向，建议完成Spring Cloud微服务项目实践并撰写技术报告。

公共课准备方面，政治科目需结合时政热点与专业特色，建议关注人工智能伦理、数据安全等交叉领域政策文件；英语考核注重学术英语能力，建议精读ACM/IEEE会议论文并积累专业术语表达，同时通过模拟答辩提升学术汇报能力。专业课复习应建立"真题导向+知识图谱"双轮驱动模式，近五年真题显示人工智能方向常考元学习、自监督学习等热点，网络与信息安全方向侧重零信任架构、量子加密等前沿内容，软件工程方向重点考察领域驱动设计（DDD）和架构决策记录（ADR）等实践方法论。

复试环节需构建"科研经历-项目成果-学术潜力"三位一体展示体系，建议提前整理参与导师课题的代码库、论文草稿和专利材料，针对网络攻防实验平台、AI算法加速器等实验室特色设备准备演示方案。时间规划可采用"三阶段递进"策略：基础阶段（6-9月）完成专业核心课复习与文献精读，强化阶段（10-12月）开展真题模拟与项目复盘，冲刺阶段（1-3月）重点打磨科研计划书并联系潜在导师预沟通。特别提醒考生关注学院"申请-考核制"改革动态，2023年新增的"学术潜力评估"环节占比达40%，建议提前准备3-5个创新性研究设想并设计可行性验证方案。最后需注意保持日均10小时高效学习状态，合理分配《中国计算机学会推荐教材》与arXiv预印本阅读比例，定期参加学院组织的学术沙龙提升学术敏感度。