Самообслуживание для анализа данных, фото

RU
Самообслуживание для анализа данных, фото

Размер:
640x1024
Модель:
ideogram.ai
Цена:
бесплатно

Еще в подборке

Самообслуживание для анализа данных, фото
Самообслуживание для анализа данных, фото
Самообслуживание для анализа данных, фото

Похожие картинки

sigNoi Consulting, мы специализируемся на предоставлении индивидуальных решений для биологических наук и организаций, основанных на данных. Наша команда опытных консультантов и специалистов по обработке данных предлагает комплексные услуги, которые помогут вам добиться успеха на самых сложных рынках. Начиная с оказания помощи в разработке стратегий, основанных на данных, и заканчивая предоставлением новейших аналитических данных, мы стремимся предоставить вам наилучшие решения для ваших уникальных потребностей. Мы понимаем важность безопасности данных, и наша практика гарантирует, что ваши данные обрабатываются с максимальной осторожностью и конфиденциальностью. Наша команда состоит из экспертов, обладающих глубоким пониманием динамики биологических наук и рынков данных и способных предложить индивидуальные решения, которые продвинут ваш бизнес вперед. У нас есть успешный послужной список, и мы стремимся к достижению измеримых результатов. Позвольте нам помочь вам вывести вашу организацию на новый уровень., продукт

sigNoi Consulting, мы специализируемся на предоставлении индивидуальных решений для биологических наук и организаций, основанных на данных. Наша команда опытных консультантов и специалистов по обработке данных предлагает комплексные услуги, которые помогут вам добиться успеха на самых сложных рынках. Начиная с оказания помощи в разработке стратегий, основанных на данных, и заканчивая предоставлением новейших аналитических данных, мы стремимся предоставить вам наилучшие решения для ваших уникальных потребностей. Мы понимаем важность безопасности данных, и наша практика гарантирует, что ваши данные обрабатываются с максимальной осторожностью и конфиденциальностью. Наша команда состоит из экспертов, обладающих глубоким пониманием динамики биологических наук и рынков данных и способных предложить индивидуальные решения, которые продвинут ваш бизнес вперед. У нас есть успешный послужной список, и мы стремимся к достижению измеримых результатов. Позвольте нам помочь вам вывести вашу организацию на новый уровень., 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