Séquençage du moteur : apprentissage du cerveau et mouvements rapides
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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.
Explore la planification et l'exécution des mouvements, en mettant l'accent sur le contrôle moteur hiérarchique et les implications pour les interventions cliniques.
Explore l'apprentissage auto-supervisé, l'apprentissage par transfert, les tâches de prédiction SSL, l'apprentissage des fonctionnalités, les rotations d'images, l'apprentissage contrasté et les apprenants en vision.
Présente le travail avec les surfaces, les polysurfaces et les solides dans Rhino, couvrant le rendu, l'édition de matériel et la création de maillage.
Explore l'intégration de la connectivité cérébrale pour décoder et interpréter l'activité cérébrale à l'aide du traitement des signaux graphiques et des réseaux résiduels spectraux.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Couvre la géométrie algébrique moderne, se concentrant sur les schémas et les schémas d'affines, y compris un examen de la géométrie algébrique classique et le théorème de Bézout.
