Explore le rôle de la pratique et de l'entraînement dans la rééducation, en soulignant l'importance d'un entraînement intensif et de l'utilisation de la stimulation pour améliorer la fonction motrice.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Couvre les émotions, le stress, le sommeil et l'apprentissage autorégulé, en soulignant leur impact sur la mémoire, la cognition et la réussite scolaire.
Explore le traitement du signal neuronal pour les interfaces cerveau-ordinateur, y compris les techniques de décodage comme les filtres Kalman et le tri des pics.
Explore l'évolution et la taxonomie des souvenirs, en se concentrant sur les différences SRAM et DRAM, la disposition de la mémoire et la taxonomie fonctionnelle.
