Extraction de texte : Connectivité des données à longue distance et du cerveau
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Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
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.
Introduit le cours sur les systèmes d'information distribués, en mettant l'accent sur les concepts clés et les outils pratiques pour le traitement des données.
Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Souligne l’importance de la préparation aux données dans les interventions en cas de catastrophe et explore des stratégies pour combler les lacunes et les surcharges en matière d’information.
Couvre l'intégration des données, l'appariement d'experts, la reconnaissance des entités, les performances, l'évolutivité, la gestion des données de flux, la décomposition des tenseurs et la détection de la dérive conceptuelle.
Explore la classification néocorticale des neurones, la cinétique des canaux ioniques, les défis dans la modélisation des cellules individuelles et l'intégration des données.
