如何在低功耗神经形态计算与边缘AI应用，找到一个合适的论文选题？本篇将为您提供更多论文选题灵感。

1.边缘训练递归神经网络的软硬件协同设计优化

https://doi.org/10.3390/jlpea15010015

该论文提出了一种硬件/软件协同优化方案，使边缘设备上训练循环神经网络在功耗与计算资源上实现高效运行。

选题方向参考

现有方案在极低功耗极限下的鲁棒性与系统复杂度控制仍有提升空间，未来可进一步简化协同设计并扩展其在多任务边缘应用中的适应性。

2.在超低功耗极边缘计算系统上优化Tiny Transformers的BFloat16部署

https://doi.org/10.3390/jlpea15010008

该论文针对超低功耗边缘SoC提出了一种Tiny Transformer模型的BFloat16量化部署方法，实现了在保证精度的同时大幅降低计算功耗。

选题方向参考

量化过程中模型精度损失和器件兼容性仍存在挑战，未来研究可聚焦于更高效的剪枝与量化策略以及与硬件平台的深度协同设计。

3.一种新型低功耗差分输入电流求和第二代电压传送器

https://doi.org/10.3390/jlpea15010007

本文介绍了一种新型低功耗差分输入电流求和电压传送器，其设计为神经形态电路提供了高精度且低功耗的模拟求和功能。

选题方向参考

未来的工作可集中在进一步优化电路性能，例如增加其带宽，降低寄生效应，以及修改最新CMOS技术的设计。

4.冷启动电路在低功耗能量收集系统中的关键作用：一项研究性综述

https://doi.org/10.3390/jlpea14040055

本综述文章探讨了冷启动电路在低功耗能量采集系统中的关键作用，为自供电神经形态系统提供了重要设计启示。

选题方向参考

现有冷启动策略在极低能量环境下的启动可靠性仍有待提升，未来可开发低功耗、跨技术融合的自启动解决方案，助力神经形态边缘系统的持续运行。

5.优化液态机中的储层可分离性用以实现神经形态硬件中的时空分类

https://doi.org/10.3390/jlpea15010004

本文研究了液态状态机中储备器分离性的优化，以提升神经形态硬件在时空分类任务中的表现。

选题方向参考

未来工作可聚焦于改进储备器结构设计，提高系统对多变输入的鲁棒性，扩展液态机在更多平台上的实际应用。

JLPEA 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/jlpea

主编：Davide Bertozzi, University of Manchester, UK

期刊旨在发表低功耗电子方向的创新研究和重要成果。期刊范围涵盖的主题包括但不限于新兴电子器件和工艺技术、模拟、数字和混合信号VLSI电路、架构和系统设计、SoC和嵌入式系统、能量采集和无电池系统、综合和优化工具，以及用于低功耗设计的CAD工具和方法。目前被Scopus、ESCI等数据库收录。

2023 Impact Factor：1.6

2023 CiteScore：3.6

Time to First Decision：20 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days