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Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Comparer les synapses électriques et chimiques, en mettant l'accent sur leurs propriétés et leur comportement, y compris la jonction neuromusculaire et les synapses dans le SNC.
Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.
Explore la génération de nombres quantiques aléatoires, en discutant des défis et des implémentations de générer une bonne randomité à l'aide de dispositifs quantiques.
