Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la détection de compression pour les signaux neuronaux, en mettant l'accent sur la réduction des données et la reconstruction efficace des signaux.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Couvre les progrès récents de l'apprentissage structurel pour les modèles graphiques, y compris les modèles gaussiens, les modèles mixtes et les événements extrêmes.
Explore le cadre mathématique et les défis de la modélisation des neurones, en discutant des mécanismes membranaires passifs et actifs et de la représentation de la membrane en tant que circuit électrique.
Explore les défis de la surveillance de l'activité cérébrale, de la sécurité et de la neuromodulation, y compris la compréhension causale et les effets du réseau.
Explore les fondamentaux des interfaces neurales, couvrant les principes de conception, l'évolution des interfaces corticales et les innovations dans la technologie des électrodes.
S'oriente vers l'analyse de la dynamique cérébrale et des réseaux à l'aide de techniques de neuroimagerie avancées et de méthodes de traitement des signaux.
