让我们开始收集必要的信息。

感谢您提供的问题。我需要搜集更多关于中山大学计算机系在广东省的录取情况，特别是2023-2024年的数据，以便更准确地评估2025年高考642分、排名5700能否被录取的可能性。

让我先搜索更多关于中山大学计算机系在广东省的录取分数线和排名信息。

现在我需要查询一下中山大学计算机类专业在广东省2023年的录取情况，以便更全面地分析趋势。

我需要查询一下广东省2023年的高考一分一段表，以便更准确地分析排名5700在2025年的录取可能性。

已掌握的信息

1. 2024年录取数据：中山大学在广东物理类普通批的最低录取排位为9763（分数线624分）。其中，最受关注的“计算机类（广州）”专业组最低录取分数为650分，对应最低排位为2852名；“计算机类（深圳）”专业组最低录取分数为644分。其他相关专业如软件工程、人工智能的最低录取分数也均在643分以上，排位远高于5700名。
2. 2023年录取数据：中山大学“计算机类（广州）”专业组的最低录取分数为655分。根据当年的“一分一段表”，该分数对应的最低排位为3041名。
3. 核心趋势判断：从2023年到2024年，中山大学核心计算机专业（广州校区）的录取排位从3041名上升至2852名，显示出竞争日趋激烈，录取门槛有小幅提高。
4. 考生定位：考生2025年预估排位为5700名，该排位远低于近两年中山大学计算机相关专业组的最低录取排位，但高于中山大学整体的最低录取排位。

下一步行动计划
之前的行动计划在核心数据采集方面已取得决定性成功，关键信息已基本完备。现延续原计划，进入分析与报告生成阶段。

1. 数据分析与可视化：将已搜集到的2023年和2024年中山大学整体及计算机相关专业的最低录取排位数据，与考生的5700名进行对比，并制作成清晰的Markdown表格。通过图表直观展示考生当前排位与目标专业录取门槛之间的差距。
2. 形成综合评估结论：基于数据分析，对“排位5700能否被中山大学计算机专业录取”的核心问题，给出明确、有理有据的概率性评估。将重点阐述考生排位与近两年录取线差距所代表的录取难度。
3. 提供风险提示与策略建议：在报告中加入风险提示，说明高考“大小年”现象和专业热度持续升温可能带来的不确定性。同时，为考生提供具有建设性的志愿填报策略，如在“冲、稳、保”的框架下，如何定位中山大学，以及可以考虑哪些其他院校或专业作为备选方案。

让我先对数据进行可视化处理。

我需要查询一下2024年广东高考一分一段表，以便更准确地分析2025年的预测情况。

现在我需要查询一下2024年广东省高考一分一段表中642分对应的位次，以便更准确地分析考生的情况。

现在我已经收集到了足够的数据来分析2025年高考642分、排名5700能否被中山大学计算机系录取的问题。让我对数据进行可视化和分析。

已掌握的信息

1. 核心录取数据：已成功搜集并整理了中山大学2023年和2024年在广东省物理类的关键录取数据。重点包括：
   • 2024年：中山大学整体最低录取位次为9763。核心的“计算机类（广州）”专业组最低录取位次为2852，“人工智能”专业最低位次为4193。
   • 2023年：中山大学整体最低录取位次为8386。“计算机类（广州）”专业组最低录取位次为3041。
2. 考生定位分析：
   • 根据考生提供的预估排名5700，此位次远低于近两年中山大学计算机核心专业的录取线，但显著高于中山大学的整体最低录取线。
   • 根据考生提供的分数642，查询2024年“一分一段表”，该分数对应的实际位次为4426。这个位次比预估的5700位更有竞争力，与“人工智能”专业的录取线（4193位）较为接近。
3. 趋势判断：中山大学核心的计算机专业（广州校区）录取位次从2023年的3041名提升至2024年的2852名，表明其竞争热度呈上升趋势。

下一步行动计划
前序的信息采集和初步分析工作已成功完成，为最终报告的撰写奠定了坚实基础。现有的行动计划已取得显著进展，后续将延续该计划，直接进入最终报告的撰写阶段，无需再进行新的信息搜集。

1. 撰写最终研究报告：将整合所有已搜集和分析的数据，形成一份结构完整、逻辑清晰的综合性研究报告。
2. 进行双重情景分析：报告将基于两个关键数据点——预估排名（5700位）和分数对应排名（4426位）——进行两种情景下的可能性分析，以提供更全面、更贴近实际的评估。
3. 提出明确结论与策略：在报告中，将对“能否考上中山大学计算机系”这一核心问题给出明确的、基于数据分析的概率判断（例如：希望渺茫、充满挑战、希望较大）。同时，将提供具体、可操作的志愿填报策略建议，包括“冲、稳、保”的院校和专业选择方向，并指出潜在的风险点。
4. 优化报告呈现：最终报告将采用图文并茂的形式，利用已生成的可视化图表和关键数据表格，使分析结果和结论更加直观、易于理解。