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本资源为基于Python的SUSAN边缘检测算法（最终展现只有边缘检测结果，不包含角点检测结果，不包含角点检测结果，不包含角点检测结果）。为避免不同环境导致代码无法运行，您可以前往我的文章中查看相关环境：https://blog.csdn.net/qq_45613931/article/details/117819107 。本资源经笔者测试，能够正常运行。如果存在异常，请注意设备环境变化。本资源自带一张检测图片，如需使用其它图片，存在报错风险，请注意。建议检测图片为尺寸较小的png图片（或自行调整尺寸及图片格式）。如有其它问题可进行留言。

该软件已由波士顿大学 CNS 技术实验室 ( http://techlab.bu.edu/ ) 的 Bret Fortenberry 实现。 显示突触后细胞中 EPSP 和 IPSP 特性的模型。 该模型允许用户调整 EPSP 和 IPSP 输入的数量、上升和下降时间以及对突触后细胞的加权效应。 该模型显示 EPSP 和 IPSP 的电流以及突触后细胞的尖峰输出。 兴奋性突触后电位 (EPSP) 是由于配体敏感通道打开导致带正电荷的离子流入突触后细胞而引起的突触后膜的暂时去极化。 当连接到树突的兴奋性突触前细胞激发动作电位时，就会接收到 EPSP。 EPSP 信号沿树突向下传播，并与轴突小丘处的其他输入相加。 EPSP 增加神经元膜电位。 当膜电位达到阈值时，细胞将产生动作电位并将信息向下传递到轴突以与突触后细胞进行通信。 EPSP 的强度取决于与体细胞的距离。 信号在树突上衰减，使得

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