本文介绍一种基于 AER 视觉传感器输出中的精确时间信息的突触神经元模型，在物体识别中可以实现高准确度，实验表明这种基于时间的计算方法可以比传统的时钟系统更为高效。

Aug, 2015

提出利用分段概率最大化和峰值检测机制改进的 AER 模型进行对象分类，相比其他方法更有效，且需要的信息更少。

Feb, 2020

基于事件的传感器与其高时间分辨率（1 微秒）和动态范围（120dB），能够在车辆和无人机等高速平台中部署。然而，事件的高度稀疏和波动性对基于人工神经网络（ANNs）的传统目标检测技术构成了挑战。相比之下，脉冲神经网络（SNNs）由于其固有的时间动态性，在表示基于事件的数据方面非常适用。我们特别演示了膜电位动力学如何在波动事件上调节网络活动，并增强稀疏输入的特征。此外，脉冲触发的自适应阈值可以稳定训练，进一步提高网络性能。基于这一点，我们开发了一种高效的用于基于事件的目标检测的脉冲特征金字塔网络。我们的提出的 SNN 在 Gen1 基准数据集上取得了显著的成绩，达到了 47.7％的平均精度（map50），超过了以前最好的 SNN 9.7％，并展示了 SNN 在基于事件的视觉领域的潜力。我们的模型具有简洁的结构，同时保持了高精度和更低的计算成本，这是稀疏计算的结果。我们的代码将公开提供。

Jul, 2023

本研究利用事件相机、脉冲神经网络及事件增强技术实现基于事件的面部表情识别，并与传统人工神经网络做性能比较，结果表明脉冲神经网络模型虽然能够实现较好的识别性能，但能耗仅为传统神经网络的 1/65。

Apr, 2023

本文提出了一种高效的 SNN 编码器 - 解码器网络，并结合层次搜索来优化编码器，从而实现对大规模事件信号的语义分割任务。此外，利用神经元固有的自适应阈值来调节网络激活，并开发了双通道刺激的空间自适应调制 (SSAM) 块，显著提高了网络性能，从而使得 SNN 在事件驱动的视觉任务上的表现优于 ANN 达到 72.57% 和 57.22% 的平均交并比 (MIoU)，并且具有更低的计算成本。

Apr, 2023

该研究提出了一种新型硬件体系结构，可支持具有新型神经编码的 SNN，并在 FPGA 上对 VGG 神经网络模型进行了部署，从而实现了 25％的功耗和 90％的延迟改善。

Jun, 2022

基于事件相机和脉冲神经网络的自适应采样模块实现了在动态范围和时间分辨率高、光照条件恶劣的场景下的物体检测的全新学习框架，并通过在神经形态学数据集上的测试表明其在参数数量和时间步数方面具有更优异的性能。

Mar, 2024

本文研究基于事件驱动的异步脉冲神经网络，并通过将经典的基于帧数据训练的卷积神经网络转换为异步网络，以在计算预算紧张的条件下实现低功耗、快速和嵌入式的神经网络视觉解决方案，其中应用范例是机器人跟踪移动目标。研究发现，异步网络的分类准确率仅比同步 CNN 低 3％，但计算量却减少了 12 倍。

May, 2019

本研究提出了一种通用的框架，将基于同步图像事件表示训练的模型转换为具有相同输出的异步模型，以便直接利用事件数据的本质异步性和稀疏性，并在目标检测和识别任务中实现了高达 20 倍计算复杂度的降低和 24% 的精度提高。

Mar, 2020

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