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Explore les mécanismes neuronaux de la cartographie d'orientation chez les mouches en utilisant des cellules de lieu et des cellules de direction de la tête, des repères visuels et des indices d'auto-motion.
Explore le potentiel du LGN pour la vision artificielle et les différences dans l'encodage des stimulus entre les représentations thalamiques et corticales.
Explore la construction de modèles fondés sur les données, en mettant l'accent sur la reconstruction de microcircuits néocorticaux et les efforts de modélisation collaborative en neurosciences.
Couvre les principes de Simulation Neuroscience, en mettant l'accent sur la reconstruction dense à partir de données éparses et de modèles de reconstruction et de tests itératifs.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Explore l'aide à la mémoire du cerveau humain, en mettant l'accent sur les possibilités d'étudier la mémoire humaine, les enregistrements d'une cellule unique et la représentation de l'espace, du temps et des objets.
Explore les techniques de gravure au silicium, la fabrication du réseau Utah, les mesures d'impédance et les sondes de silicium actif pour les enregistrements neuraux.
