介绍：

本产品是一个精心设计的脉冲神经网络（SNN）仿真代码，基于著名的Lizhikevich神经元模型。该模型以其生物学的准确性和计算的高效性而闻名，适用于广泛的神经科学研究和工程应用。

特点：

1. 高保真模拟：精确模拟Lizhikevich神经元的行为，为研究者提供可靠的实验平台。
2. 优化性能：代码经过优化，确保在处理大规模神经网络时的高效率和低延迟。
3. 易于使用：提供简洁的API和详细的文档，使得用户可以快速上手并进行自定义仿真。
4. 灵活性：支持用户自定义神经元参数，便于调整以适应不同的研究需求。
5. 扩展性：代码结构清晰，便于集成到现有的研究框架或项目中。

应用场景：

• 神经科学研究：用于模拟复杂的神经网络动态，探索神经编码和信息处理机制。
• 人工智能开发：作为开发新型AI算法的基础，特别是在需要低功耗和高速度的场景中。
• 教育和教学：为学生和研究人员提供实践学习的平台，加深对神经科学和计算模型的理解。

该代码已收纳入全家桶：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZyalZ1y

使用方法：

1. 解压缩附件
2. 执行：S3_IzIzhiI_60point_good.m文件即可