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.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Explore le concept de séparation des échelles de temps dans les neurosciences computationnelles et la réduction des détails dans les modèles neuronaux bidimensionnels.
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.
Comparer les codes de taux et les codes temporels dans la dynamique neuronale, en mettant l'accent sur les codes de timing, la résonance stochastique et les défis de codage neuronal.
