该文介绍了一种基于神经科学的SNN模型，利用内在可塑性实现监督学习。该模型基于局部脉冲事件，可应用于神经形态硬件，表现良好。
提出了一种基于神经科学的生物可行的SNN模型。
模型结合了突触缩放和动态阈值的内在可塑性。
实现了监督学习，并在标准识别任务中表现良好。
学习规则基于局部脉冲事件，适用于神经形态硬件。
有助于理解生物神经系统的监督学习信息处理机制。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
