该文综述脉冲神经网络（SNN）训练与转换的主要进展：多阈值方法减少二值激活精度损失，使SNN以更少步骤达到更高准确率；门限平衡与软重置实现几乎无损的ANN到SNN转换；突触阈值协同学习同时训练权重和阈值以提升准确率；优化初始膜电位实现低延迟高精度转换；H2Learn、渐进串联深度SNN、联合训练框架等提升效率与性能。