мужчина бежит по горе к отелю в швейцарских Альпах, фото

RU
мужчина бежит по горе к отелю в швейцарских Альпах, фото

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

Еще в подборке

мужчина бежит по горе к отелю в швейцарских Альпах, фото
мужчина бежит по горе к отелю в швейцарских Альпах, фото
мужчина бежит по горе к отелю в швейцарских Альпах, фото

Похожие картинки

Сверхдетализированный, фотореалистичный: Человек-паук, переосмысленный как величественный и героический пони в волшебном мире Эквестрии из My Little Pony: Дружба - это волшебство. Это концептуальное произведение искусства демонстрирует пони Человека-паука как профессиональную и высококвалифицированную кобылу. Она стоит высокая и гордая, с мускулистым, но грациозным телосложением, воплощая силу и ловкость Человека-паука, сохраняя при этом очарование и невинность пони. Ее пальто яркого синего оттенка дополнено контрастным красно-черным костюмом с узорами в виде паутины и стилизованной эмблемой паука на боку. Сцена запечатлевает ее в середине прыжка, с вытянутыми копытами, готовыми взмыть в небеса Эквестрии. Фон представляет собой красочную смесь городского пейзажа и волшебной сельской местности, представляющую слияние городских приключений Человека-паука и причудливой атмосферы My Little Pony.

Сверхдетализированный, фотореалистичный: Человек-паук, переосмысленный как величественный и героический пони в волшебном мире Эквестрии из My Little Pony: Дружба - это волшебство. Это концептуальное произведение искусства демонстрирует пони Человека-паука как профессиональную и высококвалифицированную кобылу. Она стоит высокая и гордая, с мускулистым, но грациозным телосложением, воплощая силу и ловкость Человека-паука, сохраняя при этом очарование и невинность пони. Ее пальто яркого синего оттенка дополнено контрастным красно-черным костюмом с узорами в виде паутины и стилизованной эмблемой паука на боку. Сцена запечатлевает ее в середине прыжка, с вытянутыми копытами, готовыми взмыть в небеса Эквестрии. Фон представляет собой красочную смесь городского пейзажа и волшебной сельской местности, представляющую слияние городских приключений Человека-паука и причудливой атмосферы My Little Pony.

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