Учитель, обучающийся использованию технологий

RU
Учитель, обучающийся использованию технологий

Размер:
1024x1024
Модель:
ideogram.ai
Цена:
бесплатно

Еще в подборке

Учитель, обучающийся использованию технологий
Учитель, обучающийся использованию технологий
Учитель, обучающийся использованию технологий

Похожие картинки

Создайте гиперреалистичный логотип для игральной карты, включающий все слова на английском языке: Cards being a teacher На логотипе должно быть слово “Educarders”, выделяющееся и элегантное, со смесью ярких цветов. Текст должен быть очень детализированным, напоминать Игривость, с отражениями и тенями, создающими эффект 3D, с подсветкой. Черный фон должен обеспечивать элегантный и роскошный контраст. Общий стиль должен вызывать гиперреализм и кинематографичность, с вниманием к деталям и освещению. Логотип должен подходить для использования на различных печатных материалах, поэтому убедитесь, что он имеет универсальное соотношение сторон и разрешение. Рассмотрите возможность добавления тонких элементов, связанных с ароматом, или деталей дизайна для улучшения темы., типография, 3d-рендеринг, плакат, фотография, кинематографический, продукт

Создайте гиперреалистичный логотип для игральной карты, включающий все слова на английском языке: Cards being a teacher На логотипе должно быть слово “Educarders”, выделяющееся и элегантное, со смесью ярких цветов. Текст должен быть очень детализированным, напоминать Игривость, с отражениями и тенями, создающими эффект 3D, с подсветкой. Черный фон должен обеспечивать элегантный и роскошный контраст. Общий стиль должен вызывать гиперреализм и кинематографичность, с вниманием к деталям и освещению. Логотип должен подходить для использования на различных печатных материалах, поэтому убедитесь, что он имеет универсальное соотношение сторон и разрешение. Рассмотрите возможность добавления тонких элементов, связанных с ароматом, или деталей дизайна для улучшения темы., типография, 3d-рендеринг, плакат, фотография, кинематографический, продукт

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото

Технология секвенирования одноклеточной РНК (scRNA-seq) дает возможность изучать биологические проблемы на клеточном уровне. Идентификация типов отдельных клеток с помощью неконтролируемой кластеризации является основной целью анализа данных scRNA-seq. Хотя недавно был выдвинут ряд предложений по методам кластеризации отдельных ячеек, лишь немногие из них учитывали как поверхностную, так и глубокую потенциальную информацию. Поэтому мы предлагаем основанный на автоэнкодировании графиков метод кластеризации интеграции отдельных ячеек, scGASI. Основываясь на нескольких наборах функций, scGASI объединяет глубокое встраивание функций и восстановление сходства данных в единой структуре для изучения согласованной матрицы сходства между ячейками. scGASI сначала создает несколько наборов функций. Затем, чтобы извлечь глубокую потенциальную информацию, встроенную в данные, scGASI использует графический автоэнкодер (GAEs) для изучения низкоразмерного скрытого представления данных. Далее, чтобы эффективно объединить глубокую потенциальную информацию в пространстве встраивания и неглубокую информацию в необработанном пространстве, мы разрабатываем многоуровневую стратегию интеграции ядра для самовыражения. Эта стратегия использует модель самовыражения ядра с многоуровневым объединением подобий для изучения матрицы подобия, разделяемой необработанными пространствами и пространствами встраивания данного набора функций, и механизм консенсусного обучения для изучения консенсусной матрицы сходства по всем наборам функций. Наконец, консенсусная матрица аффинности используется для спектральной кластеризации, визуализации и идентификации генных маркеров. Крупномасштабная проверка реальных наборов данных показывает, что scGASI обладает более высокой точностью кластеризации, чем многие популярные методы кластеризации., фото