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

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

神经形态传感器是一类模仿生物视觉系统功能的成像设备，通过连续产生代表视野中光强或动态变化的事件，具有高时间分辨率和低延迟，对人脸建模具有重要意义和隐私保护视角。本文综述神经形态人脸分析领域的能力、挑战和新兴应用，勾勒出有前途的研究方向和待解决问题。

Feb, 2024

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

本论文综述了神经形态工程中的关键问题，包括信息处理、脑样计算、神经模型及其仿真，以及深度学习等。

May, 2018

本文综述深度学习、电晕电阻存储器（Memristors）和尖峰神经网络等人工智能领域的新技术。文章重点讨论了依赖非冯・诺依曼体系结构的计算和定制学习和推理算法的必要性，并展望了未来神经形态的计算系统。

Apr, 2020

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

提出了一种新的图表示方法将事件数据与图转换器相结合，用于准确的神经形态分类任务。通过广泛实验表明，该方法在仅有少量事件和有限计算资源的困难真实场景中表现出优异效果，为嵌入移动设备的神经形态应用开辟了道路。

Sep, 2023

通过提取环境信息的主要特征并将相关编码刺激应用于忆阻器，我们成功地在处理非结构化环境信息方面获得了类人的能力，比如机械刺激的放大（>720%）和适应性（<50%）。这种方法还在智能机器的两个典型应用（物体抓取和自动驾驶）中展示了良好的可扩展性和泛化性能。

Sep, 2023