乐高SPIKE套件编程软件。用于SPIKE连接。编程界面类似Scratch 。

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isomap降维matlab代码多元学习尖峰分类 有关如何在尖峰排序中使用低维嵌入（即，ISOMAP算法）进行特征提取的教程的源代码 简短的介绍 背景噪声和尖峰重叠在当代尖峰分类策略中造成了问题。 （非线性）等距特征映射（ISOMAP）技术揭示了固有的数据结构，并有助于识别活动神经元。 ，用于计算一组高维数据点的准等距，低维嵌入。 该算法提供了一种简单的方法，可基于对流形上每个数据点的邻居的粗略估计来估计数据流形的固有几何形状。 Isomap具有很高的效率，并且通常适用于广泛的数据源和维度。 。 其中，使用了来自3个神经元的模拟尖峰，其中一个是稀疏生的。 要在MATLAB中重现本教程，您将需要： 适用于本教程中使用的MATLAB。 （有关更多信息和更新版本） 用于MATLAB的备忘录脚本和示例数据可重现教程中显示的结果。 笔记 更改“ k”值将影响算法的输出，即在ISOMAP空间中投影数据。 投影坐标保持在“ Y”。 “ R”表示剩余方差。 有关更多详细信息和引用此工作，请参见： Adamos DA ，Laskaris NA，Kosmidis EK，Theophilidis G.“”。

Spike Extraction Tool 工具箱的独立版本

Spike Proxy是一款开源的以发现网站漏洞为目的的HTTP代理。它是Spike Application Testing Suite的一部分，功能包括自动SQL注入检测、 网站爬行（web site crawling）、登录列表暴力破解、溢出检测和目录游走检测。

SPIKE 数据集包含带有手动注释的地面实况标签的图像，用于训练和测试卷积神经网络以检测田间小麦的穗状花序。 此处提供的模型文件将与免费提供的 Microsoft Cognitive Toolkit 的 Faster R-CNN 实现一起使用，可在以下链接中找到 https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/ Futhermore，其他软件工具将很快可用，用于将模型与可执行程序一起使用，该程序需要更少的设置和更多的可视化步骤。

20200617-Spike 代码框架及具体实现分析-wangmeng.pdf

尖峰时间依赖性可塑性 该程序在突触后放电之前出现突触前尖峰时增强相关突触权重，并在突触后放电后出现突触前尖峰时减弱相关突触权重。 如果突触前和突触后尖峰时间之间的差异幅度很小，则突触权重修改量最大，并且随着差异变大而呈指数减小。 如果两个连接的神经元的尖峰时间差异大于 20 毫秒，则不会发生任何修改。 改变突触功效的功能基于 Song S.、Miller KD 和 Abbott LF 的生物学模型“通过尖峰时间依赖的突触可塑性进行竞争性赫布学习”，Nature Neuroscience vol. 3，没有。 9, pp. 919-926, 2000。该机制基于以下想法。 突触后放电之后的突触前动作电位不太可能完全影响突触后放电（尤其是在紧随其后的情况下），但合乎逻辑的是，突触后放电之前的突触前动作电位在导致突触后尖峰（尤其是更早一点）。 该程序不会创建或消除突触连接，它只是修改现有的突触权

尖峰时序相关构造是一种算法，旨在根据 Hebbian 尖峰时序相关可塑性 (STDP) 下的适应，从初始神经元群“生长”尖峰网络。 STDP 模拟生物神经网络适应，是根据突触前和突触后神经元尖峰的相对时间进行突触功效适应的过程。 当突触前神经元在突触后神经元出现尖峰之前立即出现尖峰时，不对称 Hebbian STDP 会产生兴奋性突触强度的增加。 这种构造性算法将 STDP 与模拟神经元作为与外部神经元连接的更大神经系统中的一个子群存在的假设相结合。 如果最近活跃的输入神经元集没有具有等效连接的关联模拟神经元，则假设存在具有这些连接的外部神经元并产生尖峰信号。 在 Hebbian STDP 下，这会导致与外部神经元的连接加强，并与最近活跃的输入神经元形成功能关联。 这个外部神经元与一组活动输入神经元相连，然后被添加到模拟神经元中。 该模拟已被开发作为应用于随机二维神经元场的尖峰时序相

快速的峰值检测功能。 它返回尖峰时间。