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尽管 STP 似乎是突触生理学的一个不可避免的结果，但理论研究表明它在大脑功能中的作用可能是深远的（例如，参见（研究主题）中的出版物和其中的参考文献）。从计算的角度来看，STP 的时间尺度介于快速神经信号（毫秒级）和经验诱导学习（分钟级或更长时间）之间。这是日常生活中许多过程的时间尺度，例如运动控制、语音识别和工作记忆。因此，STP 可能作为处理相关时间尺度上的时间信息的神经基质是合理的。 STP 意味着突触后神经元的反应取决于突触前活动的历史，从而产生原则上可以提取和使用的信息。在大型网络中，STP 可以极大地丰富网络的动态行为，赋予神经系统以静态连接难以实现的信息处理能力。这些可能性引起了计算神经科学领域对 STP 计算功能的极大兴趣。

尽管 STP 似乎是突触生理学的一个不可避免的结果，但理论研究表明它在大脑功能中的作用可能是深远的（例如，参见（研究主题）中的出版物和其中的参考文献）。从计算的角度来看，STP 的时间尺度介于快速神经信号（毫秒级）和经验诱导学习（分钟级或更长时间）之间。这是日常生活中许多过程的时间尺度，例如运动控制、语音识别和工作记忆。因此，STP 可能作为处理相关时间尺度上的时间信息的神经基质是合理的。 STP 意味着突触后神经元的反应取决于突触前活动的历史，从而产生原则上可以提取和使用的信息。在大型网络中，STP 可以极大地丰富网络的动态行为，赋予神经系统以静态连接难以实现的信息处理能力。这些可能性引起了计算神经科学领域对 STP 计算功能的极大兴趣。

==现象学模型Phenomenological model==

==现象学模型Phenomenological model==