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Explore les techniques de gravure au silicium, la fabrication du réseau Utah, les mesures d'impédance et les sondes de silicium actif pour les enregistrements neuraux.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Explore les méthodes stochastiques pour les systèmes quantiques, y compris la diagonalisation exacte, les méthodes variationnelles, les réseaux neuronaux et l'apprentissage automatique.
Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.
