文献阅读笔记：脉冲神经网络最新文献合集-XIII

序号	英文标题	作者及机构	中文翻译	出处	链接
1	Adaptive sparse structure development with pruning and regeneration for spiking neural networks	Bing Han1,2,3; Feifei Zhao1,3; Wenxuan Pan1,2; Yi Zeng1,4,2,5（1中国科学院自动化研究所脑启发认知智能实验室，北京，中国；2中国科学院大学人工智能学院，北京，中国；3这些作者对本文贡献相同；4中国科学院大学未来技术学院，北京，中国；5中国科学院脑认知与脑启发智能技术重点实验室，上海，中国）	基于剪枝与再生的脉冲神经网络自适应稀疏结构构建	Information Sciences 2025 Vol.689 P121481	链接
2	SiGNN: A spike-induced graph neural network for dynamic graph representation learning	Dong Chen1; Shuai Zheng1; Muhao Xu1; Zhenfeng Zhu1; Yao Zhao1（1北京交通大学信息科学研究所，北京，100044，中国）	SiGNN：一种用于动态图表示学习的脉冲诱导图神经网络	Pattern Recognition 2025 Vol.158 P111026	链接
3	Spatio-Temporal Pruning for Training Ultra-Low-Latency Spiking Neural Networks in Remote Sensing Scene Classification	Jiahao Li1; Ming Xu1; He Chen1; Wenchao Liu1; Liang Chen1; Yizhuang Xie1（1北京理工大学嵌入式实时信息处理技术北京市重点实验室，北京100081，中国）	遥感场景分类中训练超低延迟脉冲神经网络的时空剪枝方法	Remote Sensing 2024 Vol.16 No.17 P3200	链接
4	Simultaneous Velocity and Texture Classification from a Neuromorphic Tactile Sensor Using Spiking Neural Networks	Brayshaw, George1,2; Ward-Cherrier, Benjamin1; Pearson, Martin J.2（1英国布里斯托尔大学工程数学与技术学院，布里斯托尔BS8 1QU；2英国西英格兰大学工程学院，布里斯托尔BS16 1QY）	基于脉冲神经网络的神经形态触觉传感器速度与纹理同步分类	ELECTRONICS 2024 Vol.13 No.11	链接
5	Spiking SiamFC plus plus : deep spiking neural network for object tracking	Xiang, Shuiying1; Zhang, Tao1; Jiang, Shuqing1; Han, Yanan1; Zhang, Yahui1; Guo, Xingxing1; Yu, Licun2; Shi, Yuechun3; Hao, Yue4（1西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室，西安710071，中国；2中交第一公路勘察设计研究院有限公司，西安710075，中国；3甬江实验室，宁波市慈海南路1792号，宁波315202，中国；4西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体技术国家重点学科实验室，西安710071，中国）	Spiking SiamFC++：用于目标跟踪的深度脉冲神经网络	NONLINEAR DYNAMICS 2024 Vol.112 No.10 P8417-8429	链接
6	An energy efficient leaky integrate and fire neuron using Ge-source TFET for spiking neural network: simulation analysis	Shreyas Tiw