Изображения по запросу «data visualization graph showing that graduated students»

График визуализации данных, показывающий, что выпускники, попав в корпоративный мир, не получают достаточного количества рабочих мест . Уровень безработицы был ниже в 2010 году, а в 2021 году он резко возрос, плакат

Визуализация данных, показывающая, что выпускники, попав в корпоративный мир, не получают достаточного количества рабочих мест . Уровень безработицы был ниже в 2010 году, а в 2021 году он резко возрос, плакат

Изометрическая иллюстрация офиса администрации университета с большим экраном на стене, визуализирующим информационную панель с диаграммами и данными, отслеживающими инициативы учебного заведения по повышению академического мастерства. Панель мониторинга содержит столбчатую диаграмму, сравнивающую показатели выпуска по демографическим группам, линейный график, показывающий тенденции уровня удержания во времени, круговые диаграммы, отображающие статистику разнообразия студентов и преподавателей, и другую инфографику, представляющую подробные показатели, сравнительные данные и временные тенденции. Администратор, разнообразная группа преподавателей и студенты - все улыбаются, рассматривая информационную панель, которая показывает положительные показатели успеха программ равноправия и инклюзивности. Солнечный свет проникает в комнату, создавая яркое, приподнятое настроение. Баннер гласит: "Совершенство, основанное на данных, для всех.

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