кучка штурмовиков развлекается на пляже, фото, кинематографический фильм

RU
кучка штурмовиков развлекается на пляже, фото, кинематографический фильм

Размер:
1024x640
Модель:
ideogram.ai
Цена:
бесплатно

Еще в подборке

кучка штурмовиков развлекается на пляже, фото, кинематографический фильм
кучка штурмовиков развлекается на пляже, фото, кинематографический фильм
кучка штурмовиков развлекается на пляже, фото, кинематографический фильм

Похожие картинки

сделай мне минималистичную иллюстрацию, которая сочетает в себе все поверхности обложки альбома: например, где находится свет (обложка альбома представляет собой геометрический рисунок в пастельных тонах, изображающий восход солнца над водоемом. Солнце желто-оранжевое, а вода светло-голубая. Дизайн прост, но эффективен, и он передает чувство надежды и оптимизма, которое вызывает альбом), surf (обложка альбома представляет собой фотографию серфера, катающегося на волне на фоне заката. Серфер одет в желтый гидрокостюм, а волна ярко-голубая. Небо окрашено в розовый, оранжевый и фиолетовый цвета. Фотография яркая и энергичная, и на ней запечатлено ощущение свободы и приключений, о которых идет речь в альбоме), и хорошие флюиды (на обложке альбома - фотография группы друзей, гуляющих на пляже. Все друзья улыбаются и смеются, их окружают пальмы и чистый голубой океан. Фотография полна позитивной энергии и передает чувство радости и осчастливливания, о котором идет речь в альбоме.) Макс уверен, что она более упрощенная: (Минималистичная иллюстрация - это иллюстрация, в которой используются простые формы, линии и цвета для создания визуально привлекательного и эффектного изображения. Для него часто характерно использование негативного пространства или пространства вокруг объектов на иллюстрации. Минималистичные иллюстрации могут быть использованы для передачи самых разных сообщений, от простых концепций до сложных идей.), яркие, иллюстрация, плакат, 3d-рендеринг, кинематографичный

сделай мне минималистичную иллюстрацию, которая сочетает в себе все поверхности обложки альбома: например, где находится свет (обложка альбома представляет собой геометрический рисунок в пастельных тонах, изображающий восход солнца над водоемом. Солнце желто-оранжевое, а вода светло-голубая. Дизайн прост, но эффективен, и он передает чувство надежды и оптимизма, которое вызывает альбом), surf (обложка альбома представляет собой фотографию серфера, катающегося на волне на фоне заката. Серфер одет в желтый гидрокостюм, а волна ярко-голубая. Небо окрашено в розовый, оранжевый и фиолетовый цвета. Фотография яркая и энергичная, и на ней запечатлено ощущение свободы и приключений, о которых идет речь в альбоме), и хорошие флюиды (на обложке альбома - фотография группы друзей, гуляющих на пляже. Все друзья улыбаются и смеются, их окружают пальмы и чистый голубой океан. Фотография полна позитивной энергии и передает чувство радости и осчастливливания, о котором идет речь в альбоме.) Макс уверен, что она более упрощенная: (Минималистичная иллюстрация - это иллюстрация, в которой используются простые формы, линии и цвета для создания визуально привлекательного и эффектного изображения. Для него часто характерно использование негативного пространства или пространства вокруг объектов на иллюстрации. Минималистичные иллюстрации могут быть использованы для передачи самых разных сообщений, от простых концепций до сложных идей.), яркие, иллюстрация, плакат, 3d-рендеринг, кинематографичный

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