Explore l'application de la neuroscience computationnelle en neuroprothèse, en se concentrant sur la prédiction des mouvements de bras prévus en fonction des temps de pointe et de l'importance de l'optimisation systématique des paramètres.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
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 de réduire le modèle Hodgkin-Huxley à 2 dimensions en exploitant les similitudes entre les variables et en discutant du modèle d'intégration et de feu non linéaire.
Comparer les modèles de bruit diffuseur et de bruit d'échappement dans les neurosciences informatiques, discuter de la simulation, du calcul et de l'ajustement du modèle.