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Explore la théorie des graphes dans la connectomique cérébrale, les applications d'IRM, la pertinence de l'analyse de réseau et les empreintes digitales individuelles.
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.
Couvre l'analyse des fenêtres coulissantes, l'analyse des processus ponctuels et les modèles auto-régressifs dans la connectivité fonctionnelle dynamique.
Explore les bases de la neuroimagerie, couvrant l'observation du cerveau à différentes échelles et cartographie des réseaux du cerveau avec diverses techniques.
Explore les chemins, la diffusion et la navigation dans les réseaux du cerveau, y compris des sujets comme l'algorithme de Dijkstra et l'efficacité du réseau.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore la structure et les propriétés des réseaux, y compris les réseaux de rencontres et de protéines, les effets de petit monde, les hubs et les propriétés sans échelle.
