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神经形态视觉
分布 自监督与表征学习1视频理解与时序1
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Stable Spike：基于按位与运算的脉冲神经网络双重一致性优化
Stable Spike: Dual Consistency Optimization via Bitwise AND Operations for Spiking Neural Networks
用按位与操作从多时间步脉冲图中解耦出稳定脉冲骨架，并以此作为一致性目标约束不稳定脉冲图，这一思路可迁移到任何需要跨时间步表征一致性的视觉模型（如视频/事件相机骨干网络）中，作为无需额外标注的表示正则手段。
SDTrack：基于脉冲神经网络的事件相机跟踪基线
SDTrack: A Baseline for Event-based Tracking via Spiking Neural Networks
把全脉冲驱动的 SNN 骨干网络与 Transformer 跟踪头组合成端到端跟踪管线，并用 Global Trajectory Prompt 把全局轨迹信息聚合进事件帧，为在事件相机上做低功耗时序跟踪提供了可复用的架构与事件帧构造思路。