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PhD Theses of GRK members

2014

Haeusler, C. (2014). The brain as Data Source - Model - Inspiration [4]. Freie Universität Berlin


2013

Schoenfelder, V. (2013). Identification of Stimulus Cues in Tone-in-Noise Detection with Sparse Logistic Regression [5]. Technische Universität Berlin


Dold, H. (2013). On modelling data from visual psychophysics: A Bayesian graphical model approach [6]. Technische Universität Berlin


Pamir, E. (2013). From behavioral plasticity to neuronal computation: An investigation of associative learning in the honeybee brain [7]. Freie Universität Berlin


Schleimer, J.H. (2013). Spike statistics and coding properies of phase models – From ion channels to neural coding [8]. Humboldt-Universität zu Berlin


2012

Bießmann, F. (2012). Data-driven analysis for multimodal neuroimaging [9]. Technische Universität Berlin


Clemens, J. (2012). Neural computation in small sensory systems. Lessons on sparse and adaptive coding [10]. Humboldt-Universität zu Berlin


Hackmack, K. (2012). Decoding Multiple Sclerosis and Related Disease Parameters Using Structural Brain MRI and Multivariate Analysis Algorithms [11]. BCCN/ Charité Berlin


2011

Franke, F. (2011). Real-Time Analysis of Extracellular Recordings [12]. Technische Universität Berlin


Wacker, E. (2011). Tactile Feature Processing and Attentional Modulation in the Human Somatosensory System [13]. BCCN / TU Berlin , 108.


Onken, A. (2011). Stochastic Analysis of Neural Spike Count Dependencies [14]. Technische Universität Berlin


Srinivasan, S.D. (2011). Representation, Inference, and Learning on Structured Data [15]. TU Berlin


Biessmann, F. (2011). Data-driven analysis for multimodal neuroimaging [16]. Technische Universität Berlin


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