本文探讨了结合生物学方法与深度学习技术，以提升眼动追踪系统的精确度和效率。研究展示了通过神经形态学方法和人工智能导航算法，优化眼动追踪和视觉模拟工具，旨在改善视觉科学研究和视力矫正技术的应用。

本文介绍了一种基于神经形态学的眼动追踪方法，利用动态视觉传感器捕获事件数据，结合脉冲神经网络和低功耗处理器Speck，提高了系统的精确度和效率。研究提出的NeuroCLIP方法在多个数据集上实现了对未见对象的识别，并取得了优异的分类效果。