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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'analyse de mémoire postmortem à l'aide de nouvelles et de données sur les médias sociaux, en étudiant les corrélations biographiques et les modèles de mémoire.
Explore l'intersection entre les neurosciences et l'apprentissage automatique, en discutant de l'apprentissage profond, de l'apprentissage par renforcement, des systèmes de mémoire et de l'avenir du pont entre l'intelligence machine et l'intelligence humaine.
Explore la cohérence de la mémoire, la cohérence du cache et les modèles détendus dans les processeurs modernes, en mettant l'accent sur l'équilibre entre l'ordre strict et les opérations de mémoire flexibles.
Explique l'abstraction de l'espace d'adressage, en se concentrant sur la gestion de la mémoire, les structures de pile et de tas, et leurs rôles dans l'allocation dynamique de la mémoire.
