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Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Classification des neurones néocorticaux
Explore la classification néocorticale des neurones, la cinétique des canaux ioniques, les défis dans la modélisation des cellules individuelles et l'intégration des données.
Plasticité synaptique : formes et mécanismes
Explore différentes formes de plasticité synaptique et les mécanismes qui les sous-tendent, en mettant l'accent sur le rôle du calcium dans l'induction et le maintien des changements plastiques.
Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Simulation de réseau et dynamique d'activité
Explore la simulation du réseau neuronal, la dynamique d'activité et les processus de validation afin d'assurer des prévisions précises.
Compréhension biophysique du comportement neuronal
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Anatomie neuronale: Structure et fonction
Explore les types de neurones, leurs structures et le rôle des ganglions dans le système nerveux.
Compréhension biophysique du comportement électrique neuronal
Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.
Bâtir des réseaux neuraux : stratégies d'assemblage
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.
Connectivité synaptique structurée dans les régions Hippocampales
Explore la connectivité synaptique dans les régions hippocampales, en mettant l'accent sur la complexité des réseaux neuronaux et le rôle des approches de modélisation.

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