中科院计算机科学与技术学院计算机应用技术、电子信息、计算机技术三个专业考博的参考书写作需紧密结合学科前沿与学院研究方向。考生应重点参考以下核心教材及研究资料：

一、计算机应用技术方向

1. 《计算机组成与设计：硬件/软件接口》（David Patterson & John Hennessy）

2. 《算法导论》（Thomas H. Cormen）

3. 《软件工程：实践者的研究方法》（Ralph Strohmenger）

4. 近三年ACM/IEEE Transactions on Computer Architecture and Systems期刊论文集

5. 中科院计算所《高性能计算前沿技术白皮书》（2020-2023）

二、电子信息方向

1. 《数字信号处理：理论、算法与实现》（程佩青）

2. 《通信原理与系统》（Proakis & Salehi）

3. 《机器学习与模式识别》（Bishop）

4. 《5G/6G通信技术原理与系统设计》（张平）

5. 中国电子学会《智能信息处理年度研究报告》

三、计算机技术方向

1. 《操作系统概念》（William Stallings）

2. 《计算机网络：自顶向下方法》（James Kurose）

3. 《分布式系统：概念与设计》（Andrew S. Tanenbaum）

4. 《深度学习：花书》（Ian Goodfellow）

5. 中科院自动化所《人工智能伦理与安全蓝皮书》

复习策略建议：

1. 基础理论：采用"三阶段递进法"——先通读教材建立知识框架（1-2个月），再精读论文掌握技术脉络（1个月），最后结合真题模拟（2周）

2. 研究热点：重点关注计算智能（联邦学习/边缘计算）、类脑计算、量子机器学习等交叉领域

3. 论文阅读：每周精读3篇CCF-A类论文，建立"问题-方法-创新"分析模板

4. 答题技巧：采用"金字塔结构"作答，每个技术点需延伸至实际工程案例（如昇腾芯片优化实践）

5. 导师沟通：提前研读导师近三年科研项目（可从中国科技论文统计源期刊获取），针对性准备研究设想

特别提示：2024年考博新增"AI for Science"考核模块，需补充阅读《Nature Machine Intelligence》相关综述，并掌握Python科学计算生态（NumPy-Pandas-Scikit-learn-TensorFlow）集成应用。建议考生建立"文献-代码-数据"三位一体的备考资料库，注重理论推导与工程实现的结合能力培养。