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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.
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.
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.
Explore les méthodes avancées de neuromodulation humaine, y compris le placement d'électrodes, les protocoles de stimulation, les techniques d'optimisation et les défis d'auto-application à domicile.
Explore les méthodes stochastiques pour les systèmes quantiques, y compris la diagonalisation exacte, les méthodes variationnelles, les réseaux neuronaux et l'apprentissage automatique.
Explore les techniques de gravure au silicium, la fabrication du réseau Utah, les mesures d'impédance et les sondes de silicium actif pour les enregistrements neuraux.
