我们所处的世界本质上是动态的，而人类感知的基础在于适应这种持续变化的能力。**时域适应（Temporal Adaptation）被认为是支持这一能力的核心机制之一，它指神经元响应根据输入视觉信号的时间结构所进行的调整。尽管时域适应已得到广泛研究，但关于其如何塑造神经响应并影响感知的关键问题仍有待解决。 在本论文中，我们结合神经与行为测量方法，考察了时域适应如何塑造跨皮层区域动态视觉输入的表征，以及这些自适应过程如何影响人类在退化环境中识别目标的能力。此外，我们利用计算模型（Computational models）识别了时域适应背后的潜在机制，从而深入揭示了神经环路如何随时间实现自适应处理。 研究结果表明，时域适应以区域依赖（Area-dependent）和刺激依赖（Stimulus-dependent）的方式塑造了整个视觉层级结构的神经响应，这暗示了时域适应针对不同视觉区域的功能特化进行了调优。在感知层面，我们证明了时域适应增强了在视觉噪声等挑战性条件下的物体识别能力，凸显了其在输入退化时稳定感知的关键作用。此外，通过计算建模，我们揭示了不同时域适应机制之间的功能差异，表明这种适应源于自下而上（Bottom-up）与自上而下（Top-down）**过程之间的相互作用，且涉及单个神经元及更广泛的神经环路。 总体而言，本研究深化了我们对视觉系统如何利用环境中的时间结构，从而为动态感官输入构建稳定且高效表征的理解。