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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 les moteurs synchrones dans les entraînements électriques, couvrant l'auto-commutation, la détection de la position du rotor, les options de capteur et les modes de commutation.
Explore la convexité de l'extension de Lovsz et la maximisation des fonctions sous-modulaires, en se concentrant sur l'extension des fonctions aux ensembles convexes et en prouvant leur convexité.
Introduit la neuro-ingénierie translationnelle, en mettant l'accent sur l'intégration des neurosciences et de la technologie pour un traitement efficace des patients.
Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.