Couvre les mises en garde et le résumé de Simulation Neuroscience, soulignant l'importance des données critiques et des trois approches fondamentales pour comprendre le cerveau.
Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.
Explore le traitement du signal graphique appliqué aux réseaux cérébraux, en mettant l'accent sur la relation entre la fonction cérébrale et la structure en utilisant des méthodes telles que le graphique Fourier Transform et l'indice de découplage structural.
Couvre les souris transgéniques utilisant les lignes de Cre et l'optogénétique, explorant les techniques de manipulation des cellules neurales et l'expression génétique spécifique à la région du cerveau.
Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.
Explore l'extraction de texte de données à longue queue dans les neurosciences et la connectivité cérébrale, y compris la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de la concentration de protéines et la comparaison des matrices de connectivité.
