Note :
Le livre est loué pour son texte clair et informatif, ce qui en fait une ressource précieuse pour comprendre les réseaux neuronaux et les neurosciences cérébrales. Malgré les points forts de son contenu, de nombreux évaluateurs ont noté une très mauvaise qualité d'impression qui a nui à l'expérience globale.
Avantages:Texte clair et facile à suivre, excellente introduction aux réseaux neuronaux et aux neurosciences, écrit de manière exhaustive, descriptions approfondies de l'analyse des réseaux, excellente ressource pour les débutants et les personnes expérimentées dans le domaine.
Inconvénients:Mauvaise qualité d'impression avec des images granuleuses et floues, des graphiques illisibles et une présentation physique du livre globalement décevante.
(basé sur 14 avis de lecteurs)
Fundamentals of Brain Network Analysis
Fundamentals of Brain Network Analysis est une introduction complète et accessible aux méthodes permettant de démêler l'extraordinaire complexité de la connectivité neuronale.
Du point de vue de la théorie des graphes et de la science des réseaux, ce livre présente, motive et explique les techniques de modélisation des réseaux cérébraux en tant que graphes de nœuds connectés par des arêtes, et couvre un large éventail de mesures pour quantifier leur organisation topologique et spatiale. Il développe l'intuition des concepts et méthodes clés en illustrant la façon dont ils peuvent être appliqués dans divers domaines des neurosciences, allant de l'analyse des réseaux synaptiques dans le ver nématode à la caractérisation des réseaux cérébraux humains à grande échelle construits avec l'imagerie par résonance magnétique.
Ce texte convient parfaitement aux neuroscientifiques qui souhaitent développer leur expertise dans le domaine en plein essor de la connectomique neuronale, ainsi qu'aux spécialistes de la physique et de l'informatique qui souhaitent comprendre comment ces méthodes quantitatives peuvent être utilisées pour comprendre l'organisation du cerveau.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)