Фотография экрана компьютера с таблицами данных и графиками, символизирующими анализ данных., фото

RU
Фотография экрана компьютера с таблицами данных и графиками, символизирующими анализ данных., фото

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

Еще в подборке

Фотография экрана компьютера с таблицами данных и графиками, символизирующими анализ данных., фото
Фотография экрана компьютера с таблицами данных и графиками, символизирующими анализ данных., фото
Фотография экрана компьютера с таблицами данных и графиками, символизирующими анализ данных., фото

Похожие картинки

/подсказка imagine: цветная фотография футболки с надписью

/подсказка imagine: цветная фотография футболки с надписью "Debbys Data Services". Футболка изготовлена из высококачественного хлопка с мягкой и удобной текстурой, которая легко ложится на тело. Слова "Debbys Data Services" жирно напечатаны ярким синим шрифтом, контрастирующим с накрахмаленной белой тканью. Типографика современная и изящная, с чистыми линиями и точными изгибами, придающими тексту профессиональный и стильный вид. Футболку носит уверенный в себе и технически подкованный человек, который излучает опыт и надежность. Обстановка, окружающая сцену, представляет собой шумное офисное помещение, наполненное гулом компьютеров и звуками разговоров. Атмосфера энергичная и сосредоточенная, отражающая быстро меняющийся характер отраслей, основанных на данных. Для съемки используется изящная и компактная камера Sony Alpha a7 III в паре с универсальным 35-мм объективом. Настройки камеры тщательно отрегулированы, чтобы запечатлеть яркий синий цвет текста и четкие детали ткани. В нетрадиционном сотрудничестве дальновидный режиссер Кристофер Нолан, известный кинематографист Роджер Дикинс, фотограф-авангардист Синди Шерман и инновационный модельер Рей Кавакубо объединились, чтобы создать заставляющий задуматься и визуально ошеломляющий рассказ, исследующий пересечение данных и человеческих связей. —c 10 —ar 2: 3, 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

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