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.
Explore l'application de la neuroscience computationnelle en neuroprothèse, en se concentrant sur la prédiction des mouvements de bras prévus en fonction des temps de pointe et de l'importance de l'optimisation systématique des paramètres.
Explore le potentiel du LGN pour la vision artificielle et les différences dans l'encodage des stimulus entre les représentations thalamiques et corticales.
Explore les interfaces CMOS miniaturisées pour l'enregistrement neuronal et discute de la résolution spatiale et temporelle, du tri des pics et des systèmes sans fil d'interface neuronale sur puce.
Comparer les codes de taux et les codes temporels dans la dynamique neuronale, en mettant l'accent sur les codes de timing, la résonance stochastique et les défis de codage neuronal.
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.
Se concentre sur le développement de 'eSee-Shells', dispositifs d'interface neuronale multimodale chronique utilisant des réseaux d'électrocorticographie transparents imprimés à jet d'encre (EcoG).
Explore les techniques de gravure au silicium, la fabrication du réseau Utah, les mesures d'impédance et les sondes de silicium actif pour les enregistrements neuraux.
Explore les méthodes avancées de neuromodulation humaine, y compris le placement d'électrodes, les protocoles de stimulation, les techniques d'optimisation et les défis d'auto-application à domicile.
Explore la modélisation de données in vitro pour les neurosciences informatiques, y compris la prédiction de la tension sous-seuil et des temps de pointe.
Explore la synergie entre l'apprentissage automatique et les neurosciences, en montrant comment les réseaux neuronaux profonds peuvent prédire les réponses neuronales et les défis rencontrés par l'IA en robotique.
