Изображения по запросу «lets learn real history»

Разработайте логотип для

Разработайте логотип для "The Scipionic Circle", клуба для чтения электронных рассылок, вдохновленного real Roman club. Создайте круговой мотив в качестве основы логотипа с изображением древнеримского лаврового венка в центре, символизирующего честь, достижения и победу. Внутри этого венка изящно вставлены такие элементы, как римские колонны, чтобы подчеркнуть мудрость и интеллектуальный дискурс Сципионовского круга в Древнем Риме. В том же круглом пространстве разместите современную открытую книгу или свиток, символизирующие современное чтение, обучение и дискуссию. Это сочетание лаврового венка, римских элементов и книги / свитка органично сочетает в себе древнюю мудрость и современную интеллектуальную вовлеченность. Используйте сбалансированную и гармоничную цветовую палитру, с глубоким зеленым цветом для лаврового венка, чтобы напомнить историю, и контрастными современными, привлекательными цветами для книги или свитка. Над или под центральным мотивом выведите название "Сципионовый круг" элегантным, легко читаемым шрифтом, придавая дизайну вневременной оттенок.

Разработайте логотип для

Разработайте логотип для "The Scipionic Circle", клуба для чтения электронных рассылок, вдохновленного real Roman club. Создайте круговой мотив в качестве основы логотипа с изображением древнеримского лаврового венка в центре, символизирующего честь, достижения и победу. Внутри этого венка изящно вставлены такие элементы, как римские колонны, чтобы подчеркнуть мудрость и интеллектуальный дискурс Сципионовского круга в Древнем Риме. В том же круглом пространстве разместите современную открытую книгу или свиток, символизирующие современное чтение, обучение и дискуссию. Это сочетание лаврового венка, римских элементов и книги / свитка органично сочетает в себе древнюю мудрость и современную интеллектуальную вовлеченность. Используйте сбалансированную и гармоничную цветовую палитру, с глубоким зеленым цветом для лаврового венка, чтобы напомнить историю, и контрастными современными, привлекательными цветами для книги или свитка. Над или под центральным мотивом выведите название "Сципионовый круг" элегантным, легко читаемым шрифтом, придавая дизайну вневременной оттенок. Также интегрируйте название информационного бюллетеня "The Scipionic Circle", 4k, стимпанк, 3d-рендеринг.

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