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Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.
Couvre les modèles neuronaux hybrides pour les neuroprothèses, l'optimisation de la stimulation nerveuse et la récupération après une lésion de la moelle épinière.
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.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
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.
Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.