Изображения по запросу «typing on a typewriter in a cave next to a bonfire»

Буквы А и Я состояли из множества маленьких обезьянок разных цветов, подсаженных к машинкам, которые поят их виноградным соком, в то время как они безумно печатают множество слов на пишущей машинке. Печатная бумага скручивается с пишущих машинок, и они имеют форму стилизованных букв L, L и M, обозначающих каждые три обезьянки в горизонтальной или вертикальной линии. Между составляющими обезьян должно быть свободное пространство, состоящее из холщового фона с мешковатой текстурой и пастельных тонов, контрастирующих с более яркими цветами, используемыми для обезьян. Общая цветовая палитра должна быть приглушенной и привлекательной, такой, которая хорошо смотрелась бы на темной футболке, кинематографичных обоях. Переделайте это так, чтобы выделялись только буквы AI, и никакие другие буквы не образовывались., граффити, концептуальное искусство, темное фэнтези

Буквы А и Я состояли из множества маленьких обезьянок разных цветов, подсаженных к машинкам, которые поят их виноградным соком, в то время как они безумно печатают множество слов на пишущей машинке. Печатная бумага скручивается с пишущих машинок, и они имеют форму стилизованных букв L, L и M, обозначающих каждые три обезьянки в горизонтальной или вертикальной линии. Между составляющими обезьян должно быть свободное пространство, состоящее из холщового фона с мешковатой текстурой и пастельных тонов, контрастирующих с более яркими цветами, используемыми для обезьян. Общая цветовая палитра должна быть приглушенной и привлекательной, такой, которая хорошо смотрелась бы на темной футболке, кинематографичных обоях. Переделайте это так, чтобы выделялись только буквы AI, и никакие другие буквы не образовывались., граффити, концептуальное искусство, темное фэнтези

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