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Explore la dynamique membranaire des cellules neurales, y compris les canaux ioniques, les potentiels d'action, la myélinisation et les interfaces bioélectroniques.
Explore la variabilité des trains de pics dans les neurosciences informatiques, couvrant les expériences, les sources de variabilité, et l'arrivée et le tir de pics stochastiques.
Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.
Explore la qualité des modèles Integrate-and-Fire dans les neurosciences computationnelles par des comparaisons avec des données expérimentales et des prédictions mathématiques.
Comparer les modèles de bruit diffuseur et de bruit d'échappement dans les neurosciences informatiques, discuter de la simulation, du calcul et de l'ajustement du modèle.
Explore la modélisation de données in vitro pour les neurosciences informatiques, y compris la prédiction de la tension sous-seuil et des temps de pointe.
