Explore l'utilisation de souris et d'apprentissage automatique pour comprendre les contributions corticales à l'adaptation motrice dans les systèmes intelligents.
Explore l'optimisation des systèmes neuroprothétiques, y compris la restauration de rétroaction sensorielle et les stratégies de stimulation neuronale.
Déplacez-vous dans les modules du réseau cérébral, la modularité et la structure communautaire, y compris la modularité dynamique et les détails à mi-parcours à venir.
Explore les signaux neuraux, le traitement EMG, les synergies musculaires et le contrôle de la prothèse à l'aide de techniques avancées de traitement des signaux.
Examiner les défis du contrôle moteur, les synergies musculaires, les différences interindividuelles dans l'apprentissage et les chirurgies virtuelles pour l'étude des synergies.
S'engage dans l'apprentissage continu des modèles de représentation après déploiement, soulignant les limites des réseaux neuronaux artificiels actuels.
Explore les avantages de la stimulation de la moelle épinière sur la réadaptation motrice chez les patients atteints d'ICS chroniques, en mettant l'accent sur la stabilité des membres inférieurs et du tronc.
Couvre les bases NeuroM, y compris la vérification de la qualité des neurones, l'extraction de la morphométrie et la visualisation des neurones dans différents formats.
Explore la conversion analogique-numérique, l'optimisation du signal neuronal, les architectures multicanaux et les techniques de compression sur puce en neuroingénierie.
Déplacez-vous dans les interactions homme-robot par des tâches manuelles interpersonnelles, révélant des idées sur les différences de performance et l'adaptation dans le comportement humain.
Discute des défis liés à la construction de réseaux neuraux physiques, en mettant l'accent sur la profondeur, les connexions et la capacité de formation.