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类型，结构和功能连通性，基于最新的神经生理数据。闭环控制系统中网络中的可塑性机制研究了学习特性，也是小脑病理状态或神经扰动下的学习特性。使用多个神经模拟器（Python-Nest，Python-Neuron）。实时方法已用于将这些网络嵌入实际机器人中。已经设计和实施了不同的行为任务，以测试小脑网络驱动的复杂运动和内存技能。我在此框架中的工作是在欧盟项目中（人脑项目-SP6脑模拟； Realnet -WP5“机器人模拟器的开发和真正的集成机器人平台，具有用于复杂运动和记忆任务的脑启发的控制器的真实集成机器人平台”），具有封闭的国际协作。我每天都有在Politecnico di Milano上对这些主题进行的2名博士学位学生。我实际上是在Dept的NeuroCompoart实验室协调一组后DOC的团队帕维亚大学的大脑和行为科学。运动障碍的神经居住和辅助工具开发
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