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本研究提出了一种基于钙的Hebbian学习规则，解决了尖峰神经网络模型对尖峰时序和平均发火率关注不足的问题。该模型在MNIST数字识别任务中表现出更高的适应性和效率，能够根据尖峰活动调节学习率，展示了尖峰时序与发火率在塑造网络连通性中的互补作用。

本研究提出了一种新的方法，通过使用DXA扫描获取的VFA图像，将AAC量化为有序回归问题。研究使用了SCOL和DCOL框架，改善了特征可分离性和类别多样性。通过临床分析，该方法能够高灵敏度和高准确性地预测高风险的AAC类别。