Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Explore la rareté de l'apprentissage des réseaux de réaction chimique à partir des données de trajectoire à l'aide de méthodes fondées sur les données et d'approches d'apprentissage.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
