中国矿业大学北京校区作为国内重点高校，其人工智能专业博士研究生入学考试相关信息通常遵循教育部及高校考试管理的相关规定。关于历年试题的获取，需特别说明以下几点：

中国矿业大学北京校区官方并未设立公开的试题下载平台。根据教育部《研究生招生工作管理规定》，招生考试相关材料属于涉密信息，未经授权不得对外传播。考生若通过非正规渠道获取所谓"历年试题"，既可能涉及侵犯知识产权，也存在信息真实性存疑的风险。

其次，建议考生通过正规渠道获取备考资料：

1. 官方渠道查询：登录中国矿业大学北京研究生院官网（https://yjs.bcumt.edu.cn/），在"博士招生"栏目中查看最新考试大纲及参考书目，部分年份会公示考试范围说明。

2. 导师联系制度：根据2023年博士招生简章，考生需在报名时提交拟报考导师信息。建议提前与目标实验室建立联系，通过邮件或学术会议等方式咨询备考资料获取途径。

3. 学科竞赛资源：关注"中国人工智能学会"官网（www.caai.org.cn/）及"全国大学生人工智能竞赛"平台，部分获奖论文中可能包含与报考方向相关的技术案例。

4. 教辅机构合作：官方推荐的合作机构如"博雅汇教育""考博网"等，每年会整理人工智能专业高频考点解析，部分资料包含历年真题考点归纳。

需特别提醒考生注意：2022年教育部考试中心曾通报多起非法买卖考博试题案件，涉案机构通过社交媒体群组以"内部资料"名义高价兜售，实际内容多为拼凑或虚构。中国矿业大学北京校区招生办（zsb@bcumt.edu.cn）明确表示，对任何形式的试题泄露行为将保留追究法律责任的权利。

备考过程中建议重点关注以下方向：

1. 人工智能前沿技术：需掌握深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）、自然语言处理（Transformer模型原理）、计算机视觉（目标检测技术）等核心内容。

2. 研究能力评估：博士入学考试通常包含文献综述、研究计划设计等环节，建议参考《中国矿业大学北京校区博士研究生入学考试大纲（2023修订版）》中关于"学术潜质评估"的具体要求。

3. 学科交叉能力：人工智能与能源、矿业工程等专业的交叉研究是近年重点方向，需关注《智能采矿》《人工智能在能源系统中的应用》等期刊论文。

最后提醒考生，根据2024年博士招生工作安排，中国矿业大学北京校区人工智能专业将实施"申请-考核制"，考试形式已从传统笔试调整为包含材料评审（占比60%）、综合面试（占比40%）的新模式。建议考生及时关注官网（https://yjs.bcumt.edu.cn/）发布的《2024年博士研究生招生简章》，获取最新考试形式及材料准备要求。