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Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Explore la dynamique neuronale dans les neurosciences computationnelles, mettant l'accent sur l'activité de la population, la connectivité corticale et les schémas de connectivité dans les modèles.
Explore la tomographie matricielle, une technique d'imagerie à haute résolution pour visualiser les neurones individuels, les axones, les dendrites et les synapses dans le cerveau.
Explore l'anatomie et la fonction des synapses CA1 dans le microcircuit hippocampe, y compris la structure synaptique et les mécanismes de transmission.
Explore la tessellation pour l'analyse des données SMLM, couvrant les principes de segmentation et de colocalisation de Voronoi, les applications dans différents domaines, et l'intégration des méthodes de quantification.
