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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 un modèle mathématique du cerveau, en discutant de la dynamique, des équilibres, de la sélectivité d'orientation et des modèles de réseaux corticaux.
Explore le potentiel du LGN pour la vision artificielle et les différences dans l'encodage des stimulus entre les représentations thalamiques et corticales.
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 la recherche sur la vision, la régénération du nerf optique et les modèles bioréalistes dans le cortex visuel de la souris, en mettant l'accent sur la stimulation du nerf optique et l'apprentissage visuel.
