本文提出了一种通用训练框架，以提高脉冲神经网络（SNN）的特征学习和激活效率。通过优化模型和细粒度正则化，新的ANN转SNN框架在低时间步和高稀疏性下实现了无损转换，测试准确率在ImageNet上达到73.30%。研究还介绍了量化SNN和多阈值方法，以提升准确性和能效，展示了在边缘智能计算中的潜力。