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Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore l'apprentissage en apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant les modèles prédictifs, RNN, ImageNet, et l'apprentissage de transfert.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Explore la structure et la fonction des cellules gliales dans le système nerveux, y compris leurs rôles dans la myélinisation, la transmission synaptique et la formation de la mémoire.
Explore la neuroprothèse motrice, couvrant des sujets tels que les causes d'amputation, le décodage EMG, les mains robotiques, la rétroaction sensorielle et les techniques de contrôle avancées.
Plonge dans le monde des interfaces neuronales, en se concentrant sur la mise en œuvre d'électrodes invasives et non invasives et l'évolution des technologies d'électrodes.
Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.
