Изображения по запросу «real raw honeycomb next to it»

прохладный водопад рядом с рекой. рядом с ручьем есть участок земли, подходящий для сидения. В лесу темно, и света проникает ровно столько, чтобы осветить водопад и местность рядом с ручьем, но все остальное погружено в темноту. Hasselblad H6D – 400c, f/ 11, Выдержка 1/800, объектив 18 мм, слабое освещение, кинематографическая сцена, fx, HDR, кинематографическая сцена, кинематографическая фотография, гиперреалистичное, сверхдетализированное, кинематографическое освещение, эффекты частиц, экшн–фотография, гиперреалистичный, разрешение 8k, unreal engine, фотореалистичный шедевр, плавная, реальная фотография, full hd, Мегапиксельная, Pro Photo RGB, VR, Хорошее, Массивное, Половинное заднее освещение, Подсветка, Лампы накаливания, Оптоволокно, Капризное освещение, Студийное освещение, Мягкое освещение, Объемный , Современное, Красивое освещение, Акцентное освещение, Глобальное освещение пространства экрана, Глобальное освещение трассировки лучей, Оптика, Рассеяние, Свечение, Тени, Грубость, Мерцание, Отражения трассировки лучей, Отражения просвета, Отражения пространства экрана, Дифракционная Градация, Хроматическая аберрация, Смещение ГБ, Линии сканирования, Трассировка лучей, Окружающее перекрытие трассировки лучей, Сглаживание, FKAA, TXAA, RTX, SSAO, Шейдеры, OpenGL – Шейдеры, GLSL – шейдеры, Постобработка, постпродакшн, Затенение ячеек, Отображение тонов, CGI , VFX, SFX –q 2 –s 750 –стилизовать 250 –v 5 –ar 16:9

прохладный водопад рядом с рекой. рядом с ручьем есть участок земли, подходящий для сидения. В лесу темно, и света проникает ровно столько, чтобы осветить водопад и местность рядом с ручьем, но все остальное погружено в темноту. Hasselblad H6D – 400c, f/ 11, Выдержка 1/800, объектив 18 мм, слабое освещение, кинематографическая сцена, fx, HDR, кинематографическая сцена, кинематографическая фотография, гиперреалистичное, сверхдетализированное, кинематографическое освещение, эффекты частиц, экшн–фотография, гиперреалистичный, разрешение 8k, unreal engine, фотореалистичный шедевр, плавная, реальная фотография, full hd, Мегапиксельная, Pro Photo RGB, VR, Хорошее, Массивное, Половинное заднее освещение, Подсветка, Лампы накаливания, Оптоволокно, Капризное освещение, Студийное освещение, Мягкое освещение, Объемный , Современное, Красивое освещение, Акцентное освещение, Глобальное освещение пространства экрана, Глобальное освещение трассировки лучей, Оптика, Рассеяние, Свечение, Тени, Грубость, Мерцание, Отражения трассировки лучей, Отражения просвета, Отражения пространства экрана, Дифракционная Градация, Хроматическая аберрация, Смещение ГБ, Линии сканирования, Трассировка лучей, Окружающее перекрытие трассировки лучей, Сглаживание, FKAA, TXAA, RTX, SSAO, Шейдеры, OpenGL – Шейдеры, GLSL – шейдеры, Постобработка, постпродакшн, Затенение ячеек, Отображение тонов, CGI , VFX, SFX –q 2 –s 750 –стилизовать 250 –v 5 –ar 16:9

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