Explore la recherche sur la vision, la régénération du nerf optique et les modèles bioréalistes dans le cortex visuel de la souris, en mettant l'accent sur la stimulation du nerf optique et l'apprentissage visuel.
Couvre la fonction neuronale, les modèles hiérarchiques, les comportements des taxis odorants et les paramètres de circuit disparates dans 18 diapositives.
Explore les circuits cérébraux pour la perception sensorielle et la représentation externe, couvrant la communication du thalamus, les mécanismes d'économie d'énergie, le contrôle inhibiteur et la perception du temps.
Explore les modèles de calcul du système visuel ventral, en se concentrant sur l'optimisation des réseaux pour les tâches réelles et la comparaison avec les données cérébrales.
Explore les données du cortex visuel primaire de la souris, en mettant l'accent sur l'encodage des informations visuelles, la transformation, la diversité des réponses et la modulation de locomotion.
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 bioélectronique, les types de cécité et les implants rétiniens pour restaurer la vision, couvrant les défis et les progrès des technologies de vision artificielle.
Couvre l'Observatoire Allen Brain, une étude de l'activité physiologique dans le cortex visuel de la souris, axée sur les réponses de calcium visuellement évoquées et les propriétés d'accord cellulaire.
Couvre les mécanismes de rétroaction dans l'intelligence visuelle, l'estimation des poses humaines, l'adaptation motrice dans les robots à pattes et les contrôleurs PID.
Explore les neuroprothèses pour les systèmes sensoriels, y compris les applications auditives, vestibulaires, visuelles et tactiles, en abordant les défis de la vision artificielle.
Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.
