Couvre les principes de Simulation Neuroscience, en mettant l'accent sur la reconstruction dense à partir de données éparses et de modèles de reconstruction et de tests itératifs.
Explore la construction de modèles fondés sur les données, en mettant l'accent sur la reconstruction de microcircuits néocorticaux et les efforts de modélisation collaborative en neurosciences.
Explore les propriétés physiologiques des neurones humains, y compris la stabilité de l'EPSP et son impact sur la probabilité de pic et l'encodage de l'information.
Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.
Explore l'importance de la rétroaction sensorielle en temps réel dans l'amélioration du contrôle et de l'impact fonctionnel des mains prothétiques grâce à diverses méthodes de neuro-ingénierie.
Explore les stratégies de reconstruction et de simulation dans Simulation Neuroscience, mettant l'accent sur les composants de construction, les workflows, la validation, la diversité des neurones, l'anatomie des microcircuits et les volumes de tissus virtuels.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
