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.
Explore la compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.
Explore de réduire le modèle Hodgkin-Huxley à 2 dimensions en exploitant les similitudes entre les variables et en discutant du modèle d'intégration et de feu non linéaire.
Discute de trois définitions du code de taux dans les neurosciences informatiques, en mettant l'accent sur la moyenne temporelle, les intervalles entre les spikes et le facteur FANO.
Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.
Explore la qualité des modèles Integrate-and-Fire dans les neurosciences computationnelles par des comparaisons avec des données expérimentales et des prédictions mathématiques.
