Изображения по запросу «remove one of the men at the bottom of the screen»

иллюстрация в стиле аниме с изображением девушки, сидящей за экраном компьютера. У девушки длинные прямые розовые волосы, светло-зеленые глаза и прямая челка. компьютер должен быть большим настольным компьютером Mac с блестящим логотипом Apple на нем. Настольный компьютер Mac имеет дизайн

иллюстрация в стиле аниме с изображением девушки, сидящей за экраном компьютера. У девушки длинные прямые розовые волосы, светло-зеленые глаза и прямая челка. компьютер должен быть большим настольным компьютером Mac с блестящим логотипом Apple на нем. Настольный компьютер Mac имеет дизайн "все в одном": монитор и компоненты заключены в единый изящный изогнутый корпус белого или серебристого цвета. Большой ЖК-экран имеет диагональ от 21,5 до 27 дюймов и очень тонкие черные рамки вокруг дисплея. В нижней центральной части экрана расположена тонкая черная веб-камера, встроенная в рамку. Логотип Apple слабо светится чуть ниже дисплея. Алюминиевая подставка в виде руки приподнимает Mac над столом примерно на 30 градусов. Mac стоит на чистом минималистичном столе, перед которым установлены только беспроводная клавиатура и мышь. Клавиатура также изготовлена из алюминия с черными клавишами, расположенными в фирменном стиле Apple. Мышь простая, белого цвета, подключается по беспроводной сети через Bluetooth. В целом внешний вид очень современный, элегантный и без помех. Большой яркий экран, светящийся значок Apple и подставка waveform делают Mac мгновенно узнаваемым настольным компьютером Apple. Он олицетворяет репутацию компании за изысканный дизайн.

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