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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.
Explore les données des zones visuelles supérieures de la souris, en discutant des champs réceptifs, des voies, de la réactivité visuelle, de la sélectivité des images et du décodage des stimulus.
Explore la connectivité spécifique de type cellulaire et les connexions de fusil de chasse dans la cartographie des connexions neurales à différentes échelles.
Explore le cadre mathématique et les défis de la modélisation des neurones, en discutant des mécanismes membranaires passifs et actifs et de la représentation de la membrane en tant que circuit électrique.
Explore les interactions d'ordre supérieur dans les réseaux cérébraux en utilisant des complexes simpliciaux et la théorie de l'information, en analysant les données de l'IRMf, des séries chronologiques financières et des maladies infectieuses.
