Comprendre les contributions corticales à l'adaptation des moteurs
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.
Par Mackenzie Mathis se penche sur l'adaptation neuronale dans le contrôle moteur, l'exploration de la rétroaction sensorielle, les modèles internes et le rôle du cortex somatosensoriel.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore l'importance et l'organisation de la rétroaction sensorielle dans le système nerveux périphérique, y compris les implémentations artificielles.
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 données de potentiel membranaire des classes neuronales lors de la détection de moustaches chez la souris, en explorant les propriétés cellulaires et la modulation sensorielle.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
