Communication en réseau du cerveau : mécanismes et modèles
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.
Couvre la théorie de base pour les chaînes de Markov temps continu et discute de la communication, frapper les probabilités, la récurrence, et la transience.
Introduit les bases de la correction des erreurs dans la transmission des données, soulignant l'importance d'ajouter la redondance pour prévenir les erreurs.
Présente les principes fondamentaux de la théorie de l'information, de l'informatique et de la communication, couvrant la génomique, l'imagerie médicale et la technologie d'assistance.
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 les bases de la reconstruction des signaux, y compris les techniques d'interpolation et les formules utilisant des fonctions triangulaires et sinc.
Présentation de l’équipe EPFL Spacecraft et de son travail sur la mission CubeSat CHES Pathfinder 1, face aux défis du transfert de connaissances et de la préparation des futures missions.
