在生物体中，神经元之间的连接强度会随着时间变化，这种性质被称为突触可塑性。也就是说，刺激的时间不同，即使刺激的类型的强度相同，也会在突触后膜上产生不同的电流效应。根据连接强度变化维持的时长，将突触可塑性分为短时程可塑性与长时程可塑性。本文介绍了Hebb学习律、Oja法则和BCM法则。

介绍了化学突触的现象学模型：电压跳变模型、指数衰减模型、Alpha函数模型、双指数衰减模型，并对各种模型进行了模拟和分析。

从最基础的泄露整合发放LIF模型出发，介绍一些简化模型（包括二次整合发放QIF模型、指数整合发放ExpIF模型、适应性指数整合发放AdEx模型、Izhikevich模型、Hindmarsh-Rose模型、泛化整合发放GIF模型）以及brainpy代码实现。

在生物体中，神经元之间的连接强度会随着时间变化，这种性质被称为突触可塑性。也就是说，刺激的时间不同，即使刺激的类型的强度相同，也会在突触后膜上产生不同的电流效应。根据连接强度变化维持的时长，将突触可塑性分为短时程可塑性与长时程可塑性。本文介绍了短时程可塑性模型STP与脉冲时序依赖可塑性STDP模型。

Lingo——解决规划问题yyds！

以经典的Hodgkin-Huxley模型为例，介绍神经元电导模型的brainpy实现。