Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
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.
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 les mécanismes derrière l'émotion et l'expression dans la musique, couvrant les réflexes du cerveau, l'entraînement rythmique, la mémoire et l'impact culturel.
Explore le potentiel du LGN pour la vision artificielle et les différences dans l'encodage des stimulus entre les représentations thalamiques et corticales.
