Access to the synapse multi-organ dataset: 1. Sign up in the [official Synapse website](https://www.synapse.org/#!Synapse:syn3193805/wiki/) and download the dataset. Convert them to numpy format, clip the images within [-125, 275], normalize each 3D image to [0, 1], and extract 2D slices from 3D volume for training cases while keeping the 3D volume in h5 format for testing cases.

神经元学习是神经元网络更复杂学习的基础。 简历是用于加标神经元的最受欢迎的监督学习算法之一。 它对应于Widrow-Hoff规则，其权重调整是基于基于尖峰的Hebbian进程得出的。 尽管它取得了很大的成功，但是当所需的输出尖峰序列变长时，学习精度会Swift下降。 本文分析了与简历学习趋同有关的两个重要因素。 在此基础上，我们提出了两种方法来提高简历的有效性。 实验结果表明，两种改进算法均可以达到较好的性能。

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