Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Commémore 50 ans de CECAM et le Prix Berni J. Alder CECAM, qui couvre des jalons dans les méthodes de calcul, la mécanique quantique, le mouvement de glissement, et plus encore.
Décrit le programme de maîtrise en sciences et ingénierie informatiques de l'EPFL, détaillant sa structure, ses projets et ses opportunités de carrière pour les diplômés.
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 simulant des modèles de réseau neuronal à grande échelle et optimisant l'efficacité de la mémoire dans les simulations neuronales à l'aide de NEURON et de CoreNEURON.
Couvre l'informatique scientifique, l'automatisation des processus et la gestion des données dans les applications informatiques dans différents secteurs.
Discute des défis et de l'avenir de l'informatique neuromorphe, en comparant les ordinateurs numériques et le matériel spécialisé, comme SpiNNaker et NEST, tout en explorant la plate-forme informatique neuromorphe du projet Human Brain.
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 pensée algorithmique, la programmation Python, les méthodes numériques et les concepts informatiques essentiels pour l'informatique scientifique.
Explore les méthodes de calcul en physique quantique, en mettant l'accent sur la diagonalisation exacte et les techniques de discrétisation de l'espace.
Couvre les bases de la simulation numérique de flux, en soulignant l'importance de comprendre la méthodologie et de pratiquer des techniques de simulation pour exécuter des simulations complètes de manière autonome.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
Couvre la théorie et les applications pratiques des simulations de pliage de protéines en utilisant la dynamique moléculaire, en se concentrant sur les effets des solvants et l'analyse de la dynamique de pliage.
Couvre les méthodes de calcul se concentrant sur les chemins et les chaînes de caractères, y compris des exemples de concaténation, d'éléments régex et d'opérations de chaînes de caractères.
