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Explore les mécanismes neuronaux de la cartographie d'orientation chez les mouches en utilisant des cellules de lieu et des cellules de direction de la tête, des repères visuels et des indices d'auto-motion.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.
Explore la classification néocorticale des neurones, la cinétique des canaux ioniques, les défis dans la modélisation des cellules individuelles et l'intégration des données.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.