粒子群算法模型深度解析与实战应用
蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者，专注于粒子群优化（PSO）算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法，并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向，为读者提供了一份详尽的技术指南。
SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络——论文阅读
SEENN提出一种时间脉冲早退神经网络，通过自适应调整每个样本的推理时间步数，有效平衡脉冲神经网络的准确率与计算效率。该方法基于置信度判断或强化学习策略，在保证高精度的同时显著降低能耗与延迟，适用于边缘计算与实时处理场景。