降重以下内容：介观尺度的网络复杂性多表现在微环路级别，描述的是多个突触、多个神经元之间的相互关系，如侧抑制、自组织反向传播（SBP)、多神经元之间的稳态控制等。有相关研究学者提出了一种基于神经稳态的SNN学习方法，将局部的神经元输入和输出的稳态差异，扩展到全局的能量函数，最终通过优化全局能量函 数最优，来实现单个节点的输入输出信息平稳。

好的，您的问题是关于介观尺度的网络复杂性和基于神经稳态的SNN学习方法。介观尺度的网络复杂性多表现在微环路级别，描述的是多个突触、多个神经元之间的相互关系，如侧抑制、自组织反向传播（SBP)、多神经元之间的稳态控制等。有相关研究学者提出了一种基于神经稳态的SNN学习方法，将局部的神经元输入和输出的稳态差异，扩展到全局的能量函数，最终通过优化全局能量函数最优，来实现单个节点的输入输出信息平稳。