hacer nmbre Luis Aguirre

RU
hacer nmbre Luis Aguirre

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

Еще в подборке

hacer nmbre Luis Aguirre
hacer nmbre Luis Aguirre
hacer nmbre Luis Aguirre

Похожие картинки

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса "Лунные красавицы", но в стиле Нормана Рокуэлла. на ней две прекрасные женщины переплетаются в парящем танце в небе, окруженные звездами. они помолвлены друг с другом, одна женщина выше другой, их руки вытянуты и тянутся в объятиях к небу, и в то же время кажется, что они вместе пытаются дотянуться до звезд. Живопись Филероса была известна своими пленительными и сказочными изображениями небесных и мифических сюжетов. "Лунные красавицы" - одна из его известных работ, которая воплощает в себе его художественный стиль и увлечение чувственными, неземными образами. На этой картине Фальеро переносит зрителя в мистическое царство ночи, где в центре внимания находятся две очаровательные женские фигуры. Купающиеся в мягком серебристом сиянии лунного света, эти соблазнительные женщины излучают неземное очарование. Их изящные, струящиеся формы подчеркнуты прозрачными одеяниями, которые, кажется, органично сливаются с небесным фоном. Мастерское использование света и тени Фалеро создает завораживающую игру освещения, усиливая чувственность и загадочность сцены. Луна, занимающая видное место в композиции, излучает мягкое, почти гипнотическое свечение, околдовывая всю картину. "Лунные красавицы" - свидетельство способности Фалеро сочетать чувственность, фантазию и небесное чудо в гармоничном и увлекательном визуальном повествовании, плакате, фотографии, иллюстрации

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса "Лунные красавицы", но в стиле Нормана Рокуэлла. на ней две прекрасные женщины переплетаются в парящем танце в небе, окруженные звездами. они помолвлены друг с другом, одна женщина выше другой, их руки вытянуты и тянутся в объятиях к небу, и в то же время кажется, что они вместе пытаются дотянуться до звезд. Живопись Филероса была известна своими пленительными и сказочными изображениями небесных и мифических сюжетов. "Лунные красавицы" - одна из его известных работ, которая воплощает в себе его художественный стиль и увлечение чувственными, неземными образами. На этой картине Фальеро переносит зрителя в мистическое царство ночи, где в центре внимания находятся две очаровательные женские фигуры. Купающиеся в мягком серебристом сиянии лунного света, эти соблазнительные женщины излучают неземное очарование. Их изящные, струящиеся формы подчеркнуты прозрачными одеяниями, которые, кажется, органично сливаются с небесным фоном. Мастерское использование света и тени Фалеро создает завораживающую игру освещения, усиливая чувственность и загадочность сцены. Луна, занимающая видное место в композиции, излучает мягкое, почти гипнотическое свечение, околдовывая всю картину. "Лунные красавицы" - свидетельство способности Фалеро сочетать чувственность, фантазию и небесное чудо в гармоничном и увлекательном визуальном повествовании, плакате, фотографии, иллюстрации

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