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Explore le regroupement dans les réseaux de neurosciences silico, la définition de l'espace et le traitement des données rares pour reconstruire les régions du cerveau.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Explore les potentiels locaux de terrain et les oscillations neurales, en mettant l'accent sur le rôle des rythmes thêta dans les processus de mémoire et l'impact des simulations informatiques sur la recherche en neurosciences.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Explore les défis et les solutions pour gérer la dose d'électrons en microscopie, en soulignant l'importance d'un suivi et d'une analyse précis des doses.
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
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.
