연속 그래프 신경망(CGNNs)과 스파이킹 신경망(SNNs)을 통합한 COS-GNN 모델을 제안하여, 에너지 효율성과 동적 학습 능력을 동시에 달성한다. 또한 고차 구조를 도입하여 SNNs의 정보 손실 문제를 완화하고, 이론적으로 폭발 및 소실 기울기 문제를 해결한다.
