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.
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 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.
Explore la variabilité des trains de pics dans les neurosciences informatiques, couvrant les expériences, les sources de variabilité, et l'arrivée et le tir de pics stochastiques.
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 concept de champ moyen stationnaire dans les neurosciences computationnelles pour prédire l'activité neuronale en fonction de la population et des taux de déclenchement d'un seul neurone.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
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.
