本文针对现有脉冲神经网络在时间序列预测中的局限性，提出了时序段泄漏集成脉冲（TS-LIF）模型，该模型通过新颖的双腔体架构提高对多尺度时序动态的处理能力。实验结果表明，TS-LIF在精度和鲁棒性方面超过传统脉冲神经网络，尤其在处理缺失数据时表现优越，具有广泛的应用潜力。

本文介绍了多区域神经元网络模型及其新突触可塑性学习规则，结合DNN和SOM的CTDL算法，提出了深度增强学习方法QXplore，探讨了TD学习在强化学习中的作用，并提出了广义潜在均衡框架以实现高效信用赋值，旨在促进机器学习与神经科学的结合。