Изображения по запросу «hacer nmbre luis aguirre»

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса "Лунные красавицы", но в стиле Нормана Рокуэлла. на ней две прекрасные женщины переплетаются в парящем танце в небе, окруженные звездами. они помолвлены друг с другом, одна женщина выше другой, их руки вытянуты и тянутся в объятиях к небу, и в то же время кажется, что они вместе пытаются дотянуться до звезд. Живопись Филероса была известна своими пленительными и сказочными изображениями небесных и мифических сюжетов. "Лунные красавицы" - одна из его известных работ, которая воплощает в себе его художественный стиль и увлечение чувственными, неземными образами. На этой картине Фальеро переносит зрителя в мистическое царство ночи, где в центре внимания находятся две очаровательные женские фигуры. Купающиеся в мягком серебристом сиянии лунного света, эти соблазнительные женщины излучают неземное очарование. Их изящные, струящиеся формы подчеркнуты прозрачными одеяниями, которые, кажется, органично сливаются с небесным фоном. Мастерское использование света и тени Фалеро создает завораживающую игру освещения, усиливая чувственность и загадочность сцены. Луна, занимающая видное место в композиции, излучает мягкое, почти гипнотическое свечение, околдовывая всю картину. "Лунные красавицы" - свидетельство способности Фалеро сочетать чувственность, фантазию и небесное чудо в гармоничном и увлекательном визуальном повествовании, плакате, фотографии, иллюстрации

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса

создайте высокодетализированную картину, похожую на картину Луиса Рикардо Филероса "Лунные красавицы", но в стиле Нормана Рокуэлла. на ней две прекрасные женщины переплетаются в парящем танце в небе, окруженные звездами. они помолвлены друг с другом, одна женщина выше другой, их руки вытянуты и тянутся в объятиях к небу, и в то же время кажется, что они вместе пытаются дотянуться до звезд. Живопись Филероса была известна своими пленительными и сказочными изображениями небесных и мифических сюжетов. "Лунные красавицы" - одна из его известных работ, которая воплощает в себе его художественный стиль и увлечение чувственными, неземными образами. На этой картине Фальеро переносит зрителя в мистическое царство ночи, где в центре внимания находятся две очаровательные женские фигуры. Купающиеся в мягком серебристом сиянии лунного света, эти соблазнительные женщины излучают неземное очарование. Их изящные, струящиеся формы подчеркнуты прозрачными одеяниями, которые, кажется, органично сливаются с небесным фоном. Мастерское использование света и тени Фалеро создает завораживающую игру освещения, усиливая чувственность и загадочность сцены. Луна, занимающая видное место в композиции, излучает мягкое, почти гипнотическое свечение, околдовывая всю картину. "Лунные красавицы" - свидетельство способности Фалеро сочетать чувственность, фантазию и небесное чудо в гармоничном и увлекательном визуальном повествовании, плакате, фотографии, иллюстрации

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