Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Couvre la construction de modèles électriques monocellulaires utilisant NEURON, y compris les paramètres de réglage, les simulations de fonctionnement et la modélisation des courants transmembranaires.
Couvre l'argument du champ moyen dans la neuroscience computationnelle, en se concentrant sur la prédiction de l'activité dans un champ moyen stationnaire.
Se concentre sur l'identification des types de cellules corticales humaines à l'aide des données de l'ARN-Seq et discute du regroupement cellulaire, de la cartographie des neurones et de la diversité des types cellulaires.
Explore la construction de modèles fondés sur les données, en mettant l'accent sur la reconstruction de microcircuits néocorticaux et les efforts de modélisation collaborative en neurosciences.
