中科院计算技术研究所计算机科学与技术考博的复习需要系统规划与针对性突破，考生应结合研究所的学科特色和考试要求制定科学复习策略。首先需明确考试结构，通常包含专业课笔试（涵盖计算机组成原理、操作系统、计算机网络、数据结构等核心课程）、综合面试（考察科研潜力与专业素养）及英语考核（文献翻译与学术写作）三个模块，其中专业课笔试占比最高且难度较大。

在专业课复习方面，建议采用"三阶段递进式学习法"：基础阶段（3-6个月）以教材精读为主，重点掌握《计算机组成与设计》《现代操作系统》《计算机网络（谢希仁）》等核心教材，建立知识框架。例如计算机组成原理需深入理解存储层次、指令流水线、Cache映射机制等底层原理，可通过MIT 6.004课程视频辅助理解。强化阶段（2-3个月）进行真题专项突破，分析近五年计算所真题（可联系在读博士生获取），统计高频考点如多线程锁机制、TCP三次握手变种、RISC-V指令集扩展等，建立错题本并总结解题模板。冲刺阶段（1-2个月）实施模拟考试训练，使用全国计算机自主考试（NCEES）真题和ACM-ICPC赛题进行全真模考，重点提升复杂系统设计题（如设计分布式文件系统）和算法题（如STL容器底层实现）的解题速度。

研究计划准备是面试的核心环节，建议采用"问题树分析法"构建研究框架：首先确定3-5个前沿方向（如类脑计算、隐私计算、存算一体架构），每个方向选择2-3篇顶会论文（CVPR/NeurIPS/OSDI等）进行深度解读，提炼技术痛点。例如在存算一体方向，可对比Crossbar Sudoku阵列与3D Crossbar的能效比差异，提出基于新型存储介质的架构优化方案。同时需准备3个备选研究设想，每个设想包含技术路线图（至少3个关键技术节点）、实验验证方法（仿真平台选择如 gem5 或 chairs）和预期创新点。

英语能力需重点突破学术场景应用，建议每日完成：1篇IEEE论文摘要翻译（重点关注方法部分），2篇ACM SIGCOMM/OSDI会议论文图表解读，每周撰写1篇技术博客（使用Grammarly进行语法修正）。针对计算所常见的英文面试问题（如"解释MLIR编译器优化原理"），需准备中英文双语版应答模板。

实验室资源利用方面，建议通过学术社交平台（如ResearchGate）联系计算所PI组学生，获取组内未公开的《研究生入学考试核心知识点解析》（2023版包含23个新增考点），并参与实验室的"每周学术沙龙"活动，观察组内博士生的论文写作规范（如IEEE Transactions格式要求）。特别关注计算所近期承担的国家重点研发计划（如类脑计算与智能芯片方向），在笔试论述题中适当体现对国家战略科技力量的理解。

最后需注意考试动态变化，2023年计算所首次引入"交叉学科综合测试"，涉及计算机-生物信息学（如基因序列比对算法优化）和计算机-材料科学（如纳米器件模拟）交叉内容，建议补充《生物信息学计算导论》《材料计算模拟》等延伸阅读材料。整个复习周期建议控制在9-12个月，每日有效学习时间不低于6小时，重点时段（考前3个月）采用番茄工作法进行分段式高强度训练，同时每周进行3次全脑放松训练（正念冥想）以保持最佳状态。