Neurotechnologie : améliorer la rétroaction sensorielle dans les prothèses
Graph Chatbot
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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 l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
Couvre la génération de code pour un compilateur, traduisant un programme Amy à WebAssembly, y compris la gestion de la mémoire et la compilation de correspondance de motifs.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Se penche sur la formation et les applications des modèles Vision-Language-Action, en mettant l'accent sur le rôle des grands modèles linguistiques dans le contrôle robotique et le transfert des connaissances web. Les résultats des expériences et les orientations futures de la recherche sont mis en évidence.
Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.