Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les données des zones visuelles supérieures de la souris, en discutant des champs réceptifs, des voies, de la réactivité visuelle, de la sélectivité des images et du décodage des stimulus.
Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
Discute de l'assemblage des réseaux neuraux en définissant l'espace et en la populant avec des neurones, en mettant l'accent sur les défis et les stratégies pour des morphologies précises et de l'information sur le volume.
Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Explore les bases de la neuroimagerie, couvrant l'observation du cerveau à différentes échelles et cartographie des réseaux du cerveau avec diverses techniques.
