Изображения по запросу «a shack ritual in the forest with skulls»

Сосиска и маленький хлеб в шляпе, играющие с младшими сестрами с длинными растрепанными светлыми волосами в лесу, минималистский рисунок тушью в стиле Джона Дж. Мута, луг со множеством ярких цветов и птиц, играющие красивые девочки и мальчики, прозрачный фон, исчезающая точка на белой бумаге, однострочная иллюстрация Цутому Нихэя, динамичный дизайн, акварельный всплеск в качестве дополнительных элементов, синий, белый и красный прозрачный логотип в городе

Сосиска и маленький хлеб в шляпе, играющие с младшими сестрами с длинными растрепанными светлыми волосами в лесу, минималистский рисунок тушью в стиле Джона Дж. Мута, луг со множеством ярких цветов и птиц, играющие красивые девочки и мальчики, прозрачный фон, исчезающая точка на белой бумаге, однострочная иллюстрация Цутому Нихэя, динамичный дизайн, акварельный всплеск в качестве дополнительных элементов, синий, белый и красный прозрачный логотип в городе "выпей мой сок", прозрачное стекло с листьями лавы и ледяными снежинками внутри буквы, блестящий, векторный, мраморный огонь и светящийся лед, 8k, 2D дизайн Простой, высокодетализированный и очаровательная двойная экспозиция, в которой сочетаются штормовое море и кристально чистая вселенная. море должно служить фоном, его изображение тонко вписано в светящуюся стеклянную планету, двойная экспозиция с резким фокусом, светящаяся стеклянная планета Земля (полупрозрачная хрустальная фигура планеты), (на берегу), стеклянная вселенная безжизненных, мертвых и землистых цветов, текст "выпей мой сок", распад, сложный дизайн, гиперреалистичный, высокая четкость, чрезвычайно детализированный, трассировка лучей, HDR, фотореалистичный, фотография, мода, граффити, архитектура, концепт-арт, живопись, концептуальное искусство

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

Описание: Первая сцена изображает темную и холодную городскую улицу ночью. В углу мы видим маленького бездомного мальчика по имени Стив (Мальчику примерно три года, он стоит на уровне колен, его хрупкое телосложение кажется хрупким и низкорослым. Его растрепанные волосы светло-каштанового оттенка, похоже, отчаянно нуждаются в стрижке. На его лице следы голода и истощения, в глазах растерянность и беспомощность. Он одет в рваную одежду: выцветшую светло-голубую футболку с заметными пятнами и пару рваных коричневато-серых брюк. Его ноги могут быть обуты в старые, поношенные кроссовки. На его коже могут быть следы грязи, свидетельствующие о том, что он бродил по улицам.), 3 года, сидит на куске картона. Он сжимает в руках потрепанного плюшевого мишку, и в его глазах отражается суровая реальность его положения.(Стиль двумерной анимации, аниме, японская анимация, стиль Макото Синкай, Эстетичный, Изысканный, плавные линии, простые и чистые картинки, отделение исцеления, Сплющенный персонаж, 16 тыс. -ar 3:4-s200-q5)

Описание: Первая сцена изображает темную и холодную городскую улицу ночью. В углу мы видим маленького бездомного мальчика по имени Стив (Мальчику примерно три года, он стоит на уровне колен, его хрупкое телосложение кажется хрупким и низкорослым. Его растрепанные волосы светло-каштанового оттенка, похоже, отчаянно нуждаются в стрижке. На его лице следы голода и истощения, в глазах растерянность и беспомощность. Он одет в рваную одежду: выцветшую светло-голубую футболку с заметными пятнами и пару рваных коричневато-серых брюк. Его ноги могут быть обуты в старые, поношенные кроссовки. На его коже могут быть следы грязи, свидетельствующие о том, что он бродил по улицам.), 3 года, сидит на куске картона. Он сжимает в руках потрепанного плюшевого мишку, и в его глазах отражается суровая реальность его положения.(Стиль двумерной анимации, аниме, японская анимация, стиль Макото Синкай, Эстетичный, Изысканный, плавные линии, простые и чистые картинки, отделение исцеления, Сплющенный персонаж, 16 тыс. -ar 3:4-s200-q5)