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	tel-00850264v1 Thèse Horacio Rostro-Gonzalez. Computing with spikes, architecture, properties and implementation of emerging paradigms Other [cs.OH]. Université Nice Sophia Antipolis, 2011. English
	inria-00455415v1 Rapport Horacio Rostro-Gonzalez, Juan Carlos Vasquez, Bruno Cessac, Thierry Viéville. Reverse-engineering in spiking neural networks parameters: exact deterministic parameters estimation [Research Report] RR-7199, INRIA. 2010, pp.41
	hal-00553431v1 Communication dans un congrès Horacio Rostro-Gonzalez, Jose Hugo Barron-Zambrano, Cesar Torres-Huitzil, Bernard Girau. Low-cost hardware implementations for discrete-time spiking neural networks Cinquième conférence plénière française de Neurosciences Computationnelles, "Neurocomp'10", Aug 2010, Lyon, France
	hal-00553441v1 Communication dans un congrès Bruno Cessac, Juan Carlos Vasquez, Hassan Nasser, Horacio Rostro-Gonzalez, Thierry Viéville et al. Parametric estimation of spike train statistics by Gibbs distributions : an application to bio-inspired and experimental data Cinquième conférence plénière française de Neurosciences Computationnelles, "Neurocomp'10", Aug 2010, Lyon, France
	hal-00846118v1 Pré-publication, Document de travail Horacio Rostro-Gonzalez, Bruno Cessac, Juan Carlos Vasquez, Thierry Vieville. Back-engineering of spiking neural networks parameters 30 pages, 17 figures, submitted. 2009
	hal-00784453v1 Article dans une revue Horacio Rostro-Gonzalez, Bruno Cessac, Juan Vasquez, Thierry Viéville. Back-engineering of spiking neural networks parameters BMC Neuroscience, BioMed Central, 2009, 10 (Suppl 1), pp.P289
	hal-00784452v1 Article dans une revue Juan Vasquez, Bruno Cessac, Horacio Rostro-Gonzalez, Thierry Vieville. How Gibbs distributions may naturally arise from synaptic adaptation mechanisms BMC Neuroscience, BioMed Central, 2009, 10 (Suppl 1), pp.P213
	hal-00845594v1 Article dans une revue Horacio Rostro-Gonzalez, Bruno Cessac, Thierry Viéville. Parameters estimation in spiking neural networks: a reverse-engineering approach Journal of Neural Engineering, IOP Publishing, 2012, 9 (2), pp.026024. <10.1088/1741-2560/9/2/026024>
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