降重以下内容：在网络的微观尺度上，复杂性主要表现在离子通道、突触和神经元等层面。信息的初步变换需要依赖于不同突触后膜离子通道的选择性打开和关闭。此外，由于线粒体供能等限制，信息在突触层面会发生短时突触可塑性和长时突触可塑性等不同机理的动态信息变换。最终，经过神经元胞体模型，连续信号可以转换为非连续的、不可微分的脉冲膜电势信号。

好的，您的问题是关于复杂网络在微观尺度上的表现。在网络的微观尺度上，复杂性主要表现在离子通道、突触和神经元等层面。信息在不同突触后膜离子通道的选择性打开和关闭下发生初步变换。由于线粒体供能等限制，信息在突触层面会发生短时突触可塑性和长时突触可塑性等不同机理的动态信息变换。最终，经过神经元胞体模型，连续信号可以转换为非连续的、不可微分的脉冲膜电势信号。

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降重以下内容：整个过程中，信息至少经历门控、积分、二值化、非线性衰减和时延等步骤，使得SNN在微观尺度上展现出具有复杂动力学特点的信息处理能力。生物网络自身的优化依靠不同尺度的生物可塑性。许多准则都可以视为微观尺度可塑性，如STDP和STP等，这些准则主要描述单个神经元或单个突触位点上的学习特性。神经元结构和突触结构会随着自身的放电活动情况的不同而发生微观尺度的神经可塑性变化，这些变化是非监督的。因此，网络习得的是一种数据内部信息关联的稳态表征，与具体应用任务无关。

好的，您的问题是关于SNN信息处理能力和生物网络的优化方式。整个过程中，信息经历门控、积分、二值化、非线性衰减和时延等步骤，使得SNN在微观尺度上展现出具有复杂动力学特点的信息处理能力。生物网络自身的优化依靠不同尺度的生物可塑性，许多准则都可以视为微观尺度可塑性，如STDP和STP等，这些准则主要描述单个神经元或单个突触位点上的学习特性。神经元结构和突触结构会随着自身的放电活动情况的不同而发生微观尺度的神经可塑性变化，这些变化是非监督的。因此，网络习得的是一种数据内部信息关联的稳态表征，与具体应用任务无关。

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。