лаборатория восстановления данных с жесткого диска

RU
лаборатория восстановления данных с жесткого диска

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

Еще в подборке

лаборатория восстановления данных с жесткого диска
лаборатория восстановления данных с жесткого диска
лаборатория восстановления данных с жесткого диска

Похожие картинки

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

Создайте изображение, представляющее инвестиции Bayers monumental в размере 220 миллионов евро в исследования и разработки растений в Монхайме, Германия. Визуализируйте футуристический центр исследований и разработок с ультрасовременными лабораториями, офисами и теплицей. Покажите ученых и исследователям, сотрудничающим в этом передовом учреждении. Выделите элементы устойчивого развития и передовые технологии. Подчеркните приверженность экологической безопасности посредством исследований водных и почвенных организмов, дикой природы и опылителей. Проиллюстрируйте интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в разработку инновационных молекул с использованием подхода CropKey, используя визуальные подсказки, представляющие науку о данных, тесты безопасности, моделирование и ИИ. Передайте чувство оптимизма и прогресса в отношении будущего сельского хозяйства и биотехнологий.

Создайте изображение, представляющее инвестиции Bayers monumental в размере 220 миллионов евро в исследования и разработки растений в Монхайме, Германия. Визуализируйте футуристический центр исследований и разработок с ультрасовременными лабораториями, офисами и теплицей. Покажите ученых и исследователям, сотрудничающим в этом передовом учреждении. Выделите элементы устойчивого развития и передовые технологии. Подчеркните приверженность экологической безопасности посредством исследований водных и почвенных организмов, дикой природы и опылителей. Проиллюстрируйте интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в разработку инновационных молекул с использованием подхода CropKey, используя визуальные подсказки, представляющие науку о данных, тесты безопасности, моделирование и ИИ. Передайте чувство оптимизма и прогресса в отношении будущего сельского хозяйства и биотехнологий.