Explore les défis de la modélisation des régions du cerveau en utilisant des atlas et des stratégies pour compenser les données et les hypothèses manquantes.
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.
Couvre efficacement l'optimisation de joint accéléré GPU pour les requêtes complexes, en se concentrant sur l'amélioration des temps d'optimisation et de la qualité du plan heuristique.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore l'optimisation adaptative efficace dans la mémoire pour l'apprentissage à grande échelle et les défis de la mémoire dans la formation de grands modèles.
