Изображения по запросу «and tion wayne»

Запечатлейте мистику поместья Уэйн, где проживает загадочный супергерой Бэтмен, на фоне лунной ночи. Продемонстрируйте величие особняка с его готической архитектурой и жутковатой атмосферой.Для этого кинематографического снимка выбирайте камеру, подобную Sony Alpha a7R IV, известную своими исключительными возможностями при низкой освещенности и динамическим диапазоном. Используйте универсальный объектив, такой как Sony FE 24-70mm f / 2.8 GM, чтобы запечатлеть сложные детали как особняка, так и бэтмобилей.Чтобы подчеркнуть драматический контраст между светом и тенями, используйте диафрагму f / 2.8 для создания небольшой глубины резкости, привлекая внимание зрителей к особняку и переднему краю сцены. Используйте ISO 1600, чтобы превосходно работать в условиях низкой освещенности без ущерба для качества изображения. Установите выдержку на 1/60 секунды, чтобы сохранить резкость и при этом создать намек на движение в окружающей обстановке.Создайте кадр в кинематографическом соотношении сторон 16: 9, чтобы вызвать ощущение сцены из фильма о Бэтмене. Поместье Уэйна в центре изображения, по бокам от бэтмобилей, создает ощущение неизвестности и предвкушения, отражающее культовое присутствие героя.

Запечатлейте мистику поместья Уэйн, где проживает загадочный супергерой Бэтмен, на фоне лунной ночи. Продемонстрируйте величие особняка с его готической архитектурой и жутковатой атмосферой.Для этого кинематографического снимка выбирайте камеру, подобную Sony Alpha a7R IV, известную своими исключительными возможностями при низкой освещенности и динамическим диапазоном. Используйте универсальный объектив, такой как Sony FE 24-70mm f / 2.8 GM, чтобы запечатлеть сложные детали как особняка, так и бэтмобилей.Чтобы подчеркнуть драматический контраст между светом и тенями, используйте диафрагму f / 2.8 для создания небольшой глубины резкости, привлекая внимание зрителей к особняку и переднему краю сцены. Используйте ISO 1600, чтобы превосходно работать в условиях низкой освещенности без ущерба для качества изображения. Установите выдержку на 1/60 секунды, чтобы сохранить резкость и при этом создать намек на движение в окружающей обстановке.Создайте кадр в кинематографическом соотношении сторон 16: 9, чтобы вызвать ощущение сцены из фильма о Бэтмене. Поместье Уэйна в центре изображения, по бокам от бэтмобилей, создает ощущение неизвестности и предвкушения, отражающее культовое присутствие героя.

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