<div dir="ltr"><div>Hi everyone, </div><div><br></div><div>Sorry, I had the date wrong in the subject line. The correct date is next Monday. </div><div><br></div><div>Bryan </div><div><br></div><div><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Bryan Tripp</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:bptripp@gmail.com" target="_blank">bptripp@gmail.com</a>></span><br>Date: Wed, Mar 8, 2017 at 12:24 AM<br>Subject: CTN Seminar: Ed Connor (Johns Hopkins University), 3:30 Tuesday Feb 28<br>To: <a href="mailto:ctn@ctnsrv.uwaterloo.ca" target="_blank">ctn@ctnsrv.uwaterloo.ca</a><br><br><br><div dir="ltr">Hi everyone, <div><br></div><div>Please join us for the next CTN seminar, next Monday at 3:30 in PAS 2464. The speaker is Ed Connor. The title and abstract follow. </div><div><br></div><div><div>Shape information in the primate brain</div></div><div><br></div><div><div>We study neural coding of shape in the ventral pathway of primate visual cortex.  Because natural shape is a virtually infinite domain, neural coding is sparse and difficult to define.  To compensate, we use genetic algorithms to focus stimulus sampling on the response ranges of specific neurons.  This yields datasets that can constrain quantitative models relating stimulus geometry to neural responses.  In previous studies, we have used genetic algorithms to show how objects are encoded as configurations of 3D surface fragments and medial axis elements.  In recent work, we have studied large scale shape coding of scenes and rooms in the ventral pathway.  In both object and scene representation, neural coding dimensions reflect the geometry of the natural world and the information we need about it.</div></div><div><br></div></div>
</div><br></div></div>