Signal neuronal et traitement des signaux : modélisation et simulation
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 les bases des systèmes de transmission, y compris les engrenages et les courroies, couvrant les différentiels, les boîtes de vitesses et divers types de courroies.
Introduit les bases du NLP moderne, couvrant l'intégration de mots, les modèles neuraux, et les tâches comme l'étiquetage de séquence et la génération de texte.
Explore le concept de champ moyen stationnaire dans les neurosciences computationnelles pour prédire l'activité neuronale en fonction de la population et des taux de déclenchement d'un seul neurone.
Explique les caractéristiques temporelles des convertisseurs numériques et la façon dont les données numériques sont traitées dans les systèmes électroniques.
Explore les mécanismes d'engrenages, y compris les engrenages cylindriques et hélicoïdaux, les trains d'engrenages et les engrenages épicycliques, utilisés dans diverses applications.
Explore les prothèses visuelles grâce à la stimulation optique du nerf pour les patients aveugles, couvrant les interfaces implantables, les électrodes de manchettes et les phosphènes.
Explore les modèles de neurones contraignants avec des données expérimentales, soulignant l'importance de dériver des paramètres à partir de données expérimentales.
Explore les souris transgéniques, l'optogénétique, le séquençage d'ARN monocellulaire, l'Atlas Allen du cerveau et les technologies d'électrodes dans la recherche en neurosciences.
