Фотография человека, смотрящего на экран компьютера с растерянным выражением лица., фото

RU
Фотография человека, смотрящего на экран компьютера с растерянным выражением лица., фото

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

Еще в подборке

Фотография человека, смотрящего на экран компьютера с растерянным выражением лица., фото
Фотография человека, смотрящего на экран компьютера с растерянным выражением лица., фото
Фотография человека, смотрящего на экран компьютера с растерянным выражением лица., фото

Похожие картинки

Представьте себе причудливую и очаровательную сцену, в которой молодая, решительная женщина-тренер сидит за своим компьютером, полностью погруженная в изучение искусственного интеллекта. Карета изображена в игривом иллюстрированном стиле с черными линиями рисунков на чисто белом фоне. Чтобы добавить яркости, детали выделены двумя характерными цветами: мерцающим бирюзовым и ярким золотисто-желтым. Бирюзовый цвет используется для того, чтобы подчеркнуть сосредоточенное выражение лица тренера, светящийся экран компьютера и любые дополнительные технологические элементы. Между тем, золотисто-желтый цвет нанесен для того, чтобы подчеркнуть энтузиазм, знания и волнение тренеров от их учебного процесса. Общее изображение излучает ощущение открытий, интеллекта и безграничных возможностей обучения искусственному интеллекту., фото, плакат

Представьте себе причудливую и очаровательную сцену, в которой молодая, решительная женщина-тренер сидит за своим компьютером, полностью погруженная в изучение искусственного интеллекта. Карета изображена в игривом иллюстрированном стиле с черными линиями рисунков на чисто белом фоне. Чтобы добавить яркости, детали выделены двумя характерными цветами: мерцающим бирюзовым и ярким золотисто-желтым. Бирюзовый цвет используется для того, чтобы подчеркнуть сосредоточенное выражение лица тренера, светящийся экран компьютера и любые дополнительные технологические элементы. Между тем, золотисто-желтый цвет нанесен для того, чтобы подчеркнуть энтузиазм, знания и волнение тренеров от их учебного процесса. Общее изображение излучает ощущение открытий, интеллекта и безграничных возможностей обучения искусственному интеллекту., фото, плакат

Представьте себе причудливую и очаровательную сцену, в которой молодая, решительная женщина-тренер сидит за своим компьютером, полностью погруженная в изучение искусственного интеллекта. Карета изображена в игривом иллюстрированном стиле с черными линиями рисунков на чисто белом фоне. Чтобы добавить яркости, детали выделены двумя характерными цветами: мерцающим бирюзовым и ярким золотисто-желтым. Бирюзовый цвет используется для того, чтобы подчеркнуть сосредоточенное выражение лица тренера, светящийся экран компьютера и любые дополнительные технологические элементы. Между тем, золотисто-желтый цвет нанесен для того, чтобы подчеркнуть энтузиазм, знания и волнение тренеров от их учебного процесса. Общее изображение излучает ощущение открытий, интеллекта и безграничных возможностей обучения искусственному интеллекту.

Представьте себе причудливую и очаровательную сцену, в которой молодая, решительная женщина-тренер сидит за своим компьютером, полностью погруженная в изучение искусственного интеллекта. Карета изображена в игривом иллюстрированном стиле с черными линиями рисунков на чисто белом фоне. Чтобы добавить яркости, детали выделены двумя характерными цветами: мерцающим бирюзовым и ярким золотисто-желтым. Бирюзовый цвет используется для того, чтобы подчеркнуть сосредоточенное выражение лица тренера, светящийся экран компьютера и любые дополнительные технологические элементы. Между тем, золотисто-желтый цвет нанесен для того, чтобы подчеркнуть энтузиазм, знания и волнение тренеров от их учебного процесса. Общее изображение излучает ощущение открытий, интеллекта и безграничных возможностей обучения искусственному интеллекту.

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