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Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
Couvre les données neurosciences hétérogènes, les techniques comme les microarrays et le séquençage des gènes, l'intégration des données, et l'importance des métadonnées dans l'organisation et le partage des données.
Explore les défis et la signification de la classification des neurones en fonction de la morphologie pour la modélisation précise du cerveau et la compréhension de la fonction cérébrale.
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, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
