本文介绍支持皮层网络和深度神经网络模型的仿生处理器架构的调查和优点，这些架构从串行时钟实现的多神经元系统到纯数字系统和混合模拟 / 数字系统，实现更类似生物神经系统的神经元和突触模型，并描述了需要解决的挑战。

Jun, 2015

该文概述了脉冲神经网络及其硬件实现的现状和趋势，介绍了在算法选择和训练机制方面的工作，描述了利用硬件提高该算法特性的策略以及相关的优点和挑战。

May, 2020

本文首先回顾了神经形态计算的动机和驱动力，然后讨论了该领域的主要研究方向，包括神经启发式模型、算法和学习方法、硬件和设备、支持系统以及应用，并给出了未来研究的主要方向和目标。

May, 2017

本文回顾了构建新一类仿效人脑以时间编码和处理信息的信息处理引擎所涉及的一些体系结构和系统级设计方面，以解决能效问题。

Jan, 2019

本研究介绍了基于类比神经突触核心和嵌入式微处理器的全新神经形态架构 BrainScaleS-2，并在五个不同实验中证明其高加速度和优越的灵活性。

Dec, 2019

本研究介绍了一种高度可配置的神经形态计算基础，其可用于模仿多种类型的神经网络。系统的核心是一块混合信号芯片，具有神经元和突触的模拟实现和动作电位的数字传输。它的固有并行性和高加速因子使得这个仿真设备比传统计算机具有更大的优势。其可配置性允许实现几乎任意的网络拓扑和使用广泛变化的神经元和突触参数。计算的噪声通过校准程序进行降低。该系统的集成开发环境使神经科学家可以在没有神经形态电路设计先验知识的情况下操作该设备。作为该系统能力的展示，我们描述了成功仿真了六种不同的神经网络，这些网络涵盖了广泛的结构和功能。

Oct, 2012

本研究综述了欧洲航天局先进概念团队在空间环境中研究神经形态学方法的早期尝试，旨在构建能够高效利用资源，满足航天器严格能量限制的工程设备。

Dec, 2022

神经形态计算有望比传统的冯・诺依曼计算模式在能效上提升数个数量级。其目标是通过学习和模拟大脑功能来开发自适应、容错、低占用、快速、低能耗的智能系统，可以通过在材料、器件、电路、架构和算法等不同抽象层面上进行创新来实现。随着复杂视觉任务的能耗因大型数据集而呈指数增长，并且资源受限的边缘设备变得越来越普遍，基于脉冲的神经形态计算方法可以成为在当前主导视觉领域的深度卷积神经网络的可行替代方案。在本书章节中，我们介绍了神经形态计算，概述了设计堆栈的几个代表性示例（器件、电路和算法），并总结了一些令人兴奋的应用和未来的研究方向，这些方向在近期的计算机视觉中似乎很有前景。

Oct, 2023

本文介绍了如何利用迭代更新来补偿模拟神经网络在模拟硬件中出现的异常，并展示了在 BrainScaleS 芯片上优化后的脉冲神经网络，使计算性能得到提高。同时，利用记录硬件网络活动并通过反向传播在软件上计算参数更新的方式，仅经过几十次迭代，该脉冲网络显示出了接近理想的计算性能，证明了其在解决模拟硬件固有变异等问题方面的潜力。

Mar, 2017

通过仿生神经系统的方法，我们提出了一种脑启发式的平台，用于原型设计实时事件驱动的脉冲神经网络（SNNs），该系统支持模拟动态和现实的神经处理现象，并具有低延迟的异步数字电路以及模拟电路来实现这些功能。

Oct, 2023