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.
S’intéresse au modèle de transition démographique, à l’évolution des taux de natalité et de mortalité, aux tendances de la fécondité et aux implications du vieillissement de la population à l’échelle mondiale.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explique le concept de transition démographique, couvrant les étapes, les impacts socio-économiques et les facteurs influençant les taux de fécondité dans les populations.
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 relation entre la démographie et le développement durable, en se concentrant sur la croissance historique de la population et les implications pour les tendances futures.
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.
