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 dynamique des populations neuronales, en mettant l'accent sur les réseaux aléatoires et les arguments de terrain moyen pour la connectivité.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
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.
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 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.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
