该研究提出了DeSGDA框架，解决脉冲图神经网络只能处理同分布数据的问题。通过节点度意识的个性化脉冲表示、对抗特征对齐和伪标签蒸馏，提升了不同分布下的图分类性能。实验结果显示，DeSGDA在基准数据集上表现优异。