Explore le concept de séparation des échelles de temps dans les neurosciences computationnelles et la réduction des détails dans les modèles neuronaux bidimensionnels.
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.
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.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Explore la dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
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.
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.
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.
