是的，NIR的計算原語集合可以進一步擴展，以涵蓋更多類型的神經元模型和計算操作。當前的NIR原語主要集中於一些基本的神經元模型，如漏積分發火（LIF）神經元和當前基礎的漏積分發火（CuBa-LIF）神經元。未來的擴展可以包括更複雜的神經元模型，例如自適應閾值機制、門控神經元、共振發火模型以及多腔體神經元模型等。這些擴展不僅能夠增強NIR在模擬生物神經系統的能力，還能促進在不同應用場景中的靈活性和適應性。此外，NIR的開放設計使得新原語的整合變得更加容易，這將有助於滿足不斷變化的研究需求和技術進步。