计算机应用技术是计算机学科与其他学科相结合的边缘交叉学科，主要研究将计算机科学与技术应用于其他专业领域的理论、方法、技术和系统等，具有鲜明的问题导向和学科交叉特点，同时与数学的关系也密不可分。
由于疫情防控需要，目前阶段很多计算机应用技术专业的同学“宅”在家里，一些软硬件开发、调试、实验和测试等科研工作受限于条件无法开展，正好可以静下心来拓宽知识面、训练思维方式，提升通过计算机学科与其他学科的交叉来解决各种研究及应用课题的能力；同时也转换一下视角，从专业应用领域和数学的角度来审视和凝练自己准备开展、正在开展或者正在总结的工作，提升论文水平。
本文围绕计算机应用技术专业研究生如何充分利用“宅”在家里的宝贵时间加强学习思考、丰富知识结构、训练思维方式，提出一些建议，希望对同学们有所帮助。因水平有限，时间仓促，难免有不足甚至谬误之处，敬请批评指正。
开展技术研究工作，其根本在于解决问题、在于突破核心技术，瞄准需求凝练并聚焦应用领域的关键瓶颈问题，是做好科研工作的第一步。
计算机应用技术是将计算机科学与技术应用于解决其他专业领域问题的学科方向，所要解决的问题来源于其他专业应用领域，问题的梳理、凝练和描述需要具备相关专业领域的专门知识、了解掌握该领域研究的前沿进展。研究生由于对相关专业领域知识掌握有限、了解不深入，往往难以准确认识和描述所需要解决的关键问题，导致具体工作中应用背景不清楚、边界条件不明确、研究目标不聚焦、研究现状不掌握，影响工作进度和成果水平。
导师提供的科研选题往往是从工程实践中来的，具有明确的应用背景和边界约束条件，围绕这些具有实际应用价值的重要问题所开展的研究工作，比较容易得到审稿人和评阅人的接受和认可。
但对这些问题的准确理解，需要学生主动与导师沟通，可以通过微信、电话等形式请教导师，确保应用场景具体明确、边界约束条件完整全面、功能性能指标要求清楚，对开展该项工作的研究意义和工程应用价值描述完整准确。
拿空间中心的计算机应用技术专业举例，空间中心的计算机应用技术专业主要以空间科学和航天工程为研究和应用背景，了解和掌握相关专业领域的基础知识对于顺利开展科研工作是非常必要的。笼统来说，所需要掌握的背景知识包括航天工程技术和空间科学两个方面，建议各位同学围绕自己研究课题的需要，梳理自己的知识短板，充分利用这段时间多读几本相关的书籍。
有些书籍可以网上购买实体书或者电子书，空间中心的电子图书馆也有一些相关书籍可供在线、梳理文献资料，查漏补缺，把握相关技术发展脉络和前沿进展
理工科研究生做研究的第一步就是要做文献调研。通过文献调研，可以让我们对所研究领域的问题有一个透彻的理解，对领域现状有一个全面的认识，进而从现状中找到突破口和创新点，然后在此基础之上进行后续更为具体的工作。
文献调研是围绕着研究项目及课题的需要而有目的、有计划地查阅文献情报资料的过程，为避免调研文献遗漏导致的掌握不全面或者没有及时跟进最新进展等问题，提出三点建议：
文献综述是在对某一领域，某一专业或某一方面的课题、问题或研究专题的文献进行搜集、整理的基础上，对相关文献进行阅读、分析与研究、整理，提炼概括出当前课题、问题或研究专题的技术发展脉络、最新进展、学术见解及未来发展趋势。
文献综述要站在所研究领域整体现状和发展脉络的角度来看待认识每一篇文章，而不是简单的文献介绍和罗列。
计算机科学与数学的关系密不可分，最早计算机科学是数学的一个分支，主要任务就是进行各种各样的科学计算；随着计算机科学的发展进步，又在很多方面反过来推动了数学的发展。
许多天才程序员本身就是数学尖子，一名计算机应用技术专业学生将来的成就与他的数学修养有很大的关系，真正学懂计算机的人（不只是“编程匠”）都对数学有相当的造诣，既能用科学家的严谨思维来求证，也能用工程师的务实手段来解决问题——而这种思维和手段的最佳演绎就是“算法”。随着研究工作的深入，很多同学在随机过程、最优化理论、博弈论、图论等数学性比较强的概念面前感到力不从心，都是因为数学基础或者说数学知识的缺乏所造成的。
计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。
计算机科学在本质上源自数学思维，其形式化基础建筑于数学之上。计算机科学又源自工程思维，基本计算设备的限制迫使计算机学家必须计算性地思考，不能只是数学性地思考。
一是结合应用学，比如瞄准计算机视觉领域应用去学矩阵论，瞄准数据挖掘领域应用去学概率统计基础等，建立与自己熟悉学科的联系学起来相对容易一些；
二是找有趣的书学，专业的数学书籍教材往往是比较死板的，但也有一些趣味性比较强的数学书籍，这样的书会提供给你足够的乐趣读下去。比如《普林斯顿微积分读本》（作者以内心独白的方式讲述问题求解的思考过程），国内出版的一套《图灵数学-统计学丛书》（有五十多册），包括《线性代数应该这样学》、《复分析：可视化方法》、《微分方程、动力系统与混沌导论》等。
明确学习数学的目标，是能够熟练运用数学知识解决问题，掌握探索新应用领域的武器。数学的精髓不是推公式和做题的数量，而是掌握思想。每一个数学分支都有自己的主线思想和方法论，不同分支也有相互可供对比和借鉴的思维方式，深入理解它，琐碎的知识就串成了一条项链，你也就掌握了一门数学。
例如：微积分在问题建模中的应用；运用线性代数可将很多问题转化为求解线性方程组问题，还常在机器学习或数据挖掘中被用来降低数据的维度；很多机器学习算法都是基于统计模型；用数值方法求解一些无法得到解析解的方程；编码方面常使用数论知识；图像处理常使用傅立叶分析、小波分析等。
他山之石可以攻玉，借鉴其他领域的新概念、新思路、新方法和新技术解决本领域所面临的问题是一种常见的创新思维方法。通过多学科或跨学科的研究，进行移植与交叉，常常能够获得单一学科研究无法获得的创新成果。
计算机应用技术是一个十分宽泛的学科分支，技术发展日新月异，应用领域不断拓展，可以利用待在家里的充裕时间，通过关注微信公众号等方式，广泛涉猎和关注不同应用领域的计算机技术最新进展，从中获取启发和创意。
在广泛涉猎、获取信息的同时，要养成好奇、思考、钻研、动手的良好习惯，培养好奇心、激励创新意识，而不是只停留在“知道了”的层面。
3）借鉴其思维方式，别人是如何针对问题思考提出新方法的，按照这一思路能否移植到自己所研究的课题中。
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