本文探讨了单纯复合体中的卷积神经网络（SNNs）及其在图形和超图数据处理中的应用。研究提出了二进制图卷积神经网络（Bi-GCN），显著提高了计算效率和存储节省。同时介绍了新型的Simplicial Attention Networks（SAT）和高阶图卷积网络（HiGCN），在图像分类和复杂系统建模中表现优异。