上海大学计算机工程与科学学院计算机科学与技术、人工智能、网络与信息安全、软件工程等专业的考博真题分析显示，近年来命题趋势呈现明显的跨学科融合与前沿技术导向特征。以2020-2023年真题统计为例，人工智能方向占比达35%，网络与信息安全方向28%，软件工程方向22%，计算机科学与技术基础理论15%，反映出学院在智能系统开发、网络安全攻防、工业软件创新等领域的学科布局。

在人工智能领域，核心考点集中在深度学习模型优化（如Transformer架构改进、知识蒸馏技术）和生成式AI应用（大语言模型微调、多模态融合），2022年出现的"基于对比学习的医疗影像异常检测算法设计"题目，要求考生结合自监督学习框架与DICOM标准进行系统设计。网络与信息安全方向近年强化了实战能力考核，2023年"区块链智能合约安全漏洞的动态检测方法"论述题，要求考生构建形式化验证模型并设计自动化审计工具链。

软件工程方向突出工业级项目开发能力评估，2021年"基于DevOps的金融核心系统持续交付体系"案例分析题，需从CI/CD流水线设计、监控告警机制、安全左移实践等维度展开，考生的系统架构图绘制能力成为评分关键。计算机科学与技术基础理论部分持续深化数理逻辑训练，2023年"基于范畴论的分布式系统事务一致性证明"证明题，要求考生运用代数结构完成CAP定理的扩展性论证。

备考策略建议采用"三维能力矩阵"训练模式：技术维度重点突破深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）、密码学协议（TLS 1.3/国密算法）、DevOps工具链（Jenkins/GitLab CI）；理论维度强化形式化方法（Z Notation/BAN逻辑）、计算复杂性（NP完全问题证明）、系统建模（UML/SysML）；实践维度需完成3个以上真实项目，包括但不限于基于Flink的实时风控系统、采用零信任架构的物联网安全网关、基于微服务的工业互联网平台开发。建议考生建立"文献追踪-代码复现-论文写作"的闭环学习路径，近三年需精读顶会论文（CVPR/USENIX/SIGCOMM）不少于50篇，重点掌握图神经网络、同态加密、服务网格等前沿技术。