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 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.
Discute des progrès de la neuro-ingénierie pour le développement des membres bioniques et l'amélioration de la rétroaction sensorielle pour une meilleure expérience utilisateur.
Explore la logique de la fonction neuronale, le modèle Perceptron, les applications d'apprentissage profond et les niveaux d'abstraction dans les modèles neuronaux.
Explore l'intégration de la structure et de la fonction cérébrales à l'aide des techniques de traitement des signaux graphiques, y compris l'IRM fonctionnelle et l'analyse du connectome structurel.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Couvre les définitions et les caractéristiques des transducteurs, des capteurs et des actionneurs dans différents domaines physiques, en mettant l'accent sur les performances des capteurs et la précision des mesures.
Discute de la perspective de développement et de la vision spatiale des bébés, couvrant les repères, le traitement des mouvements, les stéréotypes et l'apprentissage des programmes d'études.
Explore la mécanique continuelle, couvrant les lois de la thermodynamique, l'analyse du stress, la conservation de l'énergie, les lois constitutives et la réponse matérielle.
Explore le processus de conception, les chemins de charge, les vecteurs spatiaux, les matrices de rigidité et les couplages communs dans la conception mécanique.