Изображения по запросу «there is only a mouth with a very large tongue thirsty»

На фотографии девушка на карнавале одета в костюм из перьев, который очаровывает всех своей элегантностью и экзотичностью. Костюм украшен мельчайшими деталями, придающими ему изысканность и живость. На ее голове, напоминающей корону, большая тиара из перьев, которая переливается различными оттенками, от ярко-красного до нежно-белого. Перья в диадеме двигаются в гармонии с движениями девушки, создавая впечатление живого и динамичного объекта. В комплект костюма входит корсет с блестящими камнями и пайетками, которые переливаются на свету. Перья, прикрепленные к корсету, ниспадают каскадом до пола, образуя впечатляющий

На фотографии девушка на карнавале одета в костюм из перьев, который очаровывает всех своей элегантностью и экзотичностью. Костюм украшен мельчайшими деталями, придающими ему изысканность и живость. На ее голове, напоминающей корону, большая тиара из перьев, которая переливается различными оттенками, от ярко-красного до нежно-белого. Перья в диадеме двигаются в гармонии с движениями девушки, создавая впечатление живого и динамичного объекта. В комплект костюма входит корсет с блестящими камнями и пайетками, которые переливаются на свету. Перья, прикрепленные к корсету, ниспадают каскадом до пола, образуя впечатляющий "шлейф из перьев". Каждое перо выглядит так, как будто его тщательно обработали вручную, демонстрируя невероятно яркие и насыщенные цвета. Девушка смотрит в камеру с выражением веселья и очарования на лице. Ее губы украшены легкой помадой цвета морской волны, создающей контраст с ее бледной кожей и выделяющейся на фоне костюма. Эта фотография красноречиво передает атмосферу карнавала и невероятную красоту момента, который можно увидеть только на подобном фестивале. очень подробно, 8K, -- 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