本文介绍了一种自适应结构发展的脉冲神经网络（SNN）方法，通过神经元修剪和突触再生等机制优化网络结构，降低能耗。研究表明，该方法在多任务中有效学习压缩率，提升性能，并提出了高效的剪枝技术，适用于深度学习模型的压缩与优化。