Изображения по запросу «have a fashion blog on laptop screen»

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

Представьте уникальную концепцию портативного компьютера Apple 2003 года, вдохновленную компактным, квадратным форм-фактором портативных устройств на базе ЭЛТ 1980-х годов. Это устройство не должно напоминать современный ноутбук; вместо этого основная масса компонентов должна размещаться в квадратном корпусе, который стоит на столе. Основными материалами являются прозрачный пластик, под которым виден непрозрачный белый слой. Встроенный экран должен напоминать ЭЛТ, а тонкая клавиатура должна складываться или отделяться от передней панели. Общий дизайн должен отражать чистоту и изящество Apple начала 2000-х. Не используйте цвет в материалах. Отобразите типичный пользовательский интерфейс, показывающий рабочий стол с несколькими папками или меню. Визуализация должна быть фотореалистичной, без мультяшных или иллюстративных элементов. Представьте этот продукт на минималистичном, пустом или нейтральном фоне, подобном официальным фотографиям продукции Apple. [Высококачественная фотография продукта, эстетика Apple, нейтральный фон, компактная электронно-лучевая карта]

Представьте уникальную концепцию портативного компьютера Apple 2003 года, вдохновленную компактным, квадратным форм-фактором портативных устройств на базе ЭЛТ 1980-х годов. Это устройство не должно напоминать современный ноутбук; вместо этого основная масса компонентов должна размещаться в квадратном корпусе, который стоит на столе. Основными материалами являются прозрачный пластик, под которым виден непрозрачный белый слой. Встроенный экран должен напоминать ЭЛТ, а тонкая клавиатура должна складываться или отделяться от передней панели. Общий дизайн должен отражать чистоту и изящество Apple начала 2000-х. Не используйте цвет в материалах. Отобразите типичный пользовательский интерфейс, показывающий рабочий стол с несколькими папками или меню. Визуализация должна быть фотореалистичной, без мультяшных или иллюстративных элементов. Представьте этот продукт на минималистичном, пустом или нейтральном фоне, подобном официальным фотографиям продукции Apple. [Высококачественная фотография продукта, эстетика Apple, нейтральный фон, компактная электронно-лучевая карта]