Изображения по запросу «large cactus with a human skull at base»

крупным планом, Текстурированный, Выветренный, Молния, гранж, подсветка, Драматическое освещение, Темный сад, Красивое Разрушение, Красота Внутри Хаоса, Череп, меланхоличное настроение, Неземная богемная девушка, наполовину череп, наполовину человек, большие белые крылья, 25-летняя женщина, стоящая на коленях у светящегося котла с рунами. Иллюстрация Pans:: замысловатые детали, богато украшенная, детализированная иллюстрация, октановый рендеринг :: стиль Моники Пеон, трендовый на artstation, Цветок жизни, Темный сад - Красивое разрушение, гиперреалистичный, размытие фокуса, эффекты темного гранжа, глаз с крыльями, половина черепа с замысловатыми чертами и сосульками вдоль шеи, сверхдетализированный, название

крупным планом, Текстурированный, Выветренный, Молния, гранж, подсветка, Драматическое освещение, Темный сад, Красивое Разрушение, Красота Внутри Хаоса, Череп, меланхоличное настроение, Неземная богемная девушка, наполовину череп, наполовину человек, большие белые крылья, 25-летняя женщина, стоящая на коленях у светящегося котла с рунами. Иллюстрация Pans:: замысловатые детали, богато украшенная, детализированная иллюстрация, октановый рендеринг :: стиль Моники Пеон, трендовый на artstation, Цветок жизни, Темный сад - Красивое разрушение, гиперреалистичный, размытие фокуса, эффекты темного гранжа, глаз с крыльями, половина черепа с замысловатыми чертами и сосульками вдоль шеи, сверхдетализированный, название "steezy", цифровое искусство Карна Гриффитса, Сэма Тофта и Вадима Кашина Красивое разрушение ядерный взрыв, череп, размытие фокуса, эффекты темного гранжа, Черная гора с замысловатыми чертами и снежинками, снежная гора в фэнтезийной вселенной, сюрреалистичная, сюрреализм, холодные цвета, (Композиция гранж, из красивых сосулек и снежинок на лице, каждая часть лица покрыта холодным льдом, снежинками и кристаллами) ледяные кристаллы и снег, Карн Гриффитс, Авчанг, CG Society, Джеймс Кристенсен и Лу Ксаз. лед со сложными чертами и снег, Белое боди изо льда, вокруг нее смерть, эффект свечения на фоне черной горы, ультрареалистичный детализированный рендеринг 8k, artstation, deviantart, акварель с брызгами краски Брук Шейден, фотография, портретная съемка, фотография дикой природы, 3d-рендеринг, темное фэнтези, укие-э

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