神经形态计算和空间感知
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
本文研究神经形态工程的应用，探讨图像处理中的视觉任务、异性扩散和神经形态视觉传感器的角色；介绍 memristors 在执行图像分割和实现人工视觉系统中的应用，讨论硬件加速器的使用，和异步信号传输协议，同时探讨计算机视觉进展可能直接受益于非易失性记忆器技术的案例。
Aug, 2022
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
本篇论文提出了一种全新的神经形态计算无线物联网系统设计，通过整合基于脉冲的传感、处理和通信，每个感测设备都搭载了神经形态传感器、一个脉冲神经网络和多天线脉冲无线电发射器，传输共享衰落信道到具有多天线脉冲无线电接收器和脉冲神经网络的接收器。该系统在多个信道实现中联合训练了导引、编码神经网络、解码神经网络和超级网络，相较于传统的数字帧处理解决方案和非自适应训练方法，大大提高了精度和能耗的指标。
Jun, 2022
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
使用 python 构建了一个开源的适用于神经形态逻辑设计、电路模拟、系统性能和可靠性评估的完整系统 CAD 框架 NeuCASL。
Aug, 2022