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基于稀疏性的脉冲神经网络硬件-软件协同设计：综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了脉冲神经网络(SNNs)在信号处理应用中的应用，讨论了算法和优化创新的最新进展，以及算法-架构共设计方面的研究成果。同时，描述了为有效利用这种算法创新而开发的基础硬件。最后，讨论了构建可部署SNN系统的研究前景和关键挑战。
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关键要点
- 脉冲神经网络(SNNs)是深度神经网络的替代方法，广泛应用于信号处理。
- 文章讨论了算法和优化创新的最新进展，旨在高效训练和扩展SNNs。
- 探讨了算法-架构共设计的研究成果，关注高能效、低延迟与高准确性之间的权衡。
- 描述了为利用算法创新而开发的基础硬件，特别是混合方法的应用。
- 讨论了构建可部署SNN系统的研究前景和关键挑战，强调了可信性问题。
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