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 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 les buts et les défis de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique neuronale de la cognition et les arguments de terrain moyen.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Couvre les bases NeuroM, y compris la vérification de la qualité des neurones, l'extraction de la morphométrie et la visualisation des neurones dans différents formats.
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.
