当前智能科学与技术与管理科学与工程交叉领域的研究呈现出多学科融合、算法驱动、场景导向的新趋势，这一变革在对外经济贸易大学信息学院2023年博士招生目录中尤为显著。考生在复习过程中需重点把握三个维度：智能决策支持系统（IDSS）与供应链优化的融合创新，建议结合《智能系统导论》第三章内容，重点掌握强化学习在动态定价中的应用模型；其次，区块链技术与跨境电商的协同机制，需深入研读《数字经济与贸易规则》第五章，特别是智能合约在跨境支付中的风险控制模块；再次，数据科学与管理会计的交叉创新，可参考《管理会计智能化转型》第四章，构建基于知识图谱的财务舞弊预警系统。

核心研究热点聚焦于智能算法与管理决策的深度融合，2022年学院已立项12项相关课题，其中"基于联邦学习的跨国公司数据合规治理"和"数字孪生技术在国际物流网络优化中的应用"成为两大标志性项目。考生需特别关注《人工智能导论》第七章关于多智能体系统（MAS）的内容，结合《国际贸易实务》第四章的跨境数据流动案例，构建"算法-规则-场景"三维分析框架。在文献综述部分，建议采用CiteSpace对近五年SSCI一区论文进行知识图谱分析，重点关注2021-2023年间智能合约与国际贸易合规的共被引文献。

备考策略上应实施"双轮驱动"模式：技术轮重点突破机器学习（ML）与深度学习（DL）在管理决策中的应用，推荐参考《Python数据科学手册》中第9-12章的实战案例；管理轮需精读《管理科学经典模型》第三版，特别强化动态规划（DP）与排队论（Queueing）在跨境物流优化中的算法实现。针对2024年拟考题型，预测将出现"智能算法在RCEP区域供应链重构中的决策树构建"等交叉题型，建议考生构建包含3层知识模块的复习体系：底层（数学基础）、中间层（算法模型）、顶层（管理场景）。

案例分析环节需掌握"理论-工具-应用"三位一体分析路径。以2023年学院优秀博士论文《智能合约驱动的跨境电商信任机制研究》为例，其创新点在于将Bipartite Graph嵌入智能合约代码，通过DAG（有向无环图）优化交易溯源效率。考生可借鉴该研究方法，在模拟考试中构建包含以下要素的分析模板：①算法选择依据（如随机森林 vs XGBoost的跨境数据特征适配性）；②模型验证指标（推荐采用MAPE与AUC-ROC双维度评估）；③伦理风险规避（重点讨论算法黑箱对贸易争端的影响）。

导师研究方向需重点关注信息学院"智能决策与全球治理研究中心"的三个前沿方向：①智能体在WTO规则动态演化中的应用；②数字孪生驱动的跨境碳关税优化；③多模态数据融合的贸易摩擦预警系统。建议考生系统梳理2019-2023年相关领域顶刊（如MIS Quarterly、INFORMS）的年度研究热点，建立包含20个关键概念的术语体系，特别是要掌握"可解释AI（XAI）在贸易合规中的应用"等新兴交叉概念。

答题技巧方面应遵循"问题拆解-理论映射-案例佐证"的递进结构。以"如何设计智能算法应对CPTPP数字贸易规则碎片化"为例，应首先解构问题包含的三大要素：算法类型（推荐采用图神经网络）、数据源（重点考虑跨境数据主权约束）、评估标准（需平衡效率与合规）。然后关联《管理科学方法》第七章的分解协调算法，结合《数字贸易规则演进》第三章的章节内容进行理论论证，最后援引新加坡国际贸易局2022年智能合约应用白皮书作为实证支撑。

备考时间规划建议采用"三阶段递进法"：第一阶段（1-2月）完成6本核心参考书的精读，建立包含500+专业术语的知识卡片；第二阶段（3-4月）进行12次模拟考，重点训练交叉题型解题速度（控制在45分钟/题）；第三阶段（5-6月）开展深度文献研读，每周产出2篇5000字以上的专题研究报告。特别要注意关注学院官网每月更新的"考博热点动态"，例如2023年11月发布的"数字丝绸之路智能治理"专题，可能成为2024年复试考核重点。

在学术伦理层面，考生需重点掌握《智能科技伦理指南（2023版）》中关于跨境数据采集的合规要求，特别是在使用爬虫技术获取WTO数据库数据时，必须遵守GDPR与CCPA的双重规范。建议建立包含30个伦理情景的案例库，系统训练算法偏见识别与规避能力。同时要关注《国际贸易法》最新修订内容，特别是2024年实施的《跨境数据流动安全评估办法》，这要求智能系统设计必须内置合规性审查模块。

最后提醒考生建立动态知识更新机制，建议每周跟踪IEEE IoT Journal、Annals of Operations Research等6本核心期刊的每周更新，使用Zotero建立包含300+关键文献的智能标签系统。在复试准备阶段，需重点演练"3分钟学术陈述"技巧，围绕报考方向设计包含技术路线图、创新点矩阵、预期成果的立体化展示框架。例如，针对智能供应链优化方向，可构建包含算法选择（强化学习vs元学习）、数据架构（联邦学习框架）、应用场景（中欧班列调度）的三维展示模型。