BriefGPT - AI 论文速递
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神经形态学事件驱动的微电网中的语义通信
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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）作为深度神经网络的替代方法在信号处理应用中的广泛应用，包括静态和时间输入的处理。同时，讨论了SNNs的训练和扩展方法以及算法-架构共设计的最新研究成果。此外，还探讨了开发基础硬件和构建可部署SNN系统的挑战。
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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。
- SNNs能够处理静态和时间输入的信号。
- 文章讨论了SNNs的训练和扩展方法，旨在提高低延迟和能源效率。
- 探讨了算法-架构共设计的最新研究成果，关注高能效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系统的挑战，强调算法-硬件-应用共设计的关键问题。
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