Discussion sur le modèle de doigt et la résolution du capteur
Graph Chatbot
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Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Couvre les bases NeuroM, y compris la vérification de la qualité des neurones, l'extraction de la morphométrie et la visualisation des neurones dans différents formats.
Explore l'organisation topographique du cerveau, en mettant l'accent sur les représentations sensorielles et les techniques de neuroimagerie hémodynamique.
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.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Introduit les principes fondamentaux de la mécanique structurale, couvrant l'équilibre, les conditions aux limites, les diagrammes de corps libres et les contraintes.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
