重庆大学计算机科学与技术专业考博注重学术创新与实践能力的综合评估，考生需在论文写作、研究计划设计及专业答辩中展现对前沿技术的深入理解与独立科研潜力。2023年招生数据显示，录取 candidates平均发表3篇以上SCI/EI论文，其中2/3研究方向聚焦人工智能算法优化、物联网系统安全及大数据智能分析领域。建议考生优先研读学院近三年发布的《重点研究方向白皮书》，重点关注智能计算与系统优化实验室、大数据技术研究中心的成果转化案例。

专业考试包含两门核心科目：计算机系统结构（866）侧重多核异构计算与分布式存储技术，参考书目需涵盖《计算机组成与设计：硬件/软件接口》第5版（David Patterson）及重庆大学自编《高性能计算实践指南》；人工智能基础（868）要求掌握Transformer架构与联邦学习理论，推荐结合《人工智能：现代方法》第4版（Stuart Russell）与学院2022年发布的《边缘智能技术发展报告》进行交叉学习。

备考策略应遵循"三阶段递进"模式：第一阶段（3-6个月）完成200+篇顶会论文精读（重点跟踪CVPR、NeurIPS等会议近三年论文），建立技术热点图谱；第二阶段（2个月）针对目标实验室的3-5个核心课题，完成技术路线对比分析，形成差异化的研究创新点；第三阶段（1个月）模拟完成从问题定义到实验验证的完整研究流程，特别注重在代码实现（Python/Java）与理论推导间建立闭环验证。

学术成果展示需遵循"STAR-R"模型：通过Situation（研究背景）-Task（技术挑战）-Action（解决方案）-Result（实验数据）-Relevance（学术价值）的结构化表达，重点突出在分布式机器学习容错机制、多模态数据融合等领域的突破性进展。建议考生参考2022级博士生张某某的博士论文《基于联邦学习的医疗影像隐私保护框架》，其提出的动态差分隐私算法在IEEE TMI期刊获得4.2分评价。

答辩环节需特别注意技术路线可行性论证，建议采用TRIZ创新方法进行技术矛盾矩阵分析，并提前准备3套不同方向的备选研究方案。学院近年对跨学科融合项目给予20%的额外权重，可结合智慧城市、工业互联网等国家战略需求设计研究课题。最后提醒考生关注2024年4月将更新的《学术道德审查细则》，论文查重率不得超过15%，实验数据需提供原始 logs 文件备查。