Изображения по запросу «with a large tv screen next to him»

Тщательно проработанный постер к фильму

Тщательно проработанный постер к фильму "ЛЕЖЕБОКА", сюрреалистическая фотография тучной картофелины гуманоидной формы, отдыхающей на роскошном диване со встроенным сиденьем для унитаза. Картошка с хитрыми глазками и ухмылкой надевает пушистый халат и сандалии и смотрит телевизор, наслаждаясь миской попкорна. Обстановка представляет собой уютную гостиную с большим телевизором с плоским экраном и различными предметами домашнего обихода. Вдохновлен фильмом "Идиократия" и работами художников Алекса Парди и Тима Бертона. Создано с использованием Octane render, разрешения 8K и HDR-освещения с использованием 50-миллиметрового объектива для получения среднего кадра, который фокусируется на выражении содержимого картофеля. Дополнен рассеянным светом и кольцевым освещением для мягкого, естественного эффекта., кинематографический, плакатный, типографский

Тщательно проработанный постер к фильму

Тщательно проработанный постер к фильму "ЛЕЖЕБОКА", сюрреалистическая фотография тучной картофелины гуманоидной формы, отдыхающей на роскошном диване со встроенным сиденьем для унитаза. Картошка с хитрыми глазками и ухмылкой надевает пушистый халат и сандалии и смотрит телевизор, наслаждаясь миской попкорна. Обстановка представляет собой уютную гостиную с большим телевизором с плоским экраном и различными предметами домашнего обихода. Вдохновлен фильмом "Идиократия" и работами художников Алекса Парди и Тима Бертона. Создано с использованием Octane render, разрешения 8K и HDR-освещения с использованием 50-миллиметрового объектива для получения среднего кадра, который фокусируется на выражении содержимого картофеля. Дополнен рассеянным светом и кольцевым освещением для мягкого, естественного эффекта., кинематографический, плакатный, типографский, 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

Общее описание: Графика изображает виртуальный игровой мир с различными персонажами и элементами из популярных игр. В центре изображения расположена большая трехмерная надпись

Общее описание: Графика изображает виртуальный игровой мир с различными персонажами и элементами из популярных игр. В центре изображения расположена большая трехмерная надпись "dark heaven", которая подсвечена и окружена неоновым эффектом. Графические детали: Фон: Цвет: темно-синий с переходом к черному по верхнему и нижнему краям. Эффект: Нежные мерцающие звезды, имитирующие космический фон. Игровые персонажи и элементы: Слева: фигура воина с мечом, рядом с ним гоночный автомобиль и космическая ракета. Справа: фигура волшебницы с летающей палочкой, рядом с ней хищный динозавр и футуристический робот. На заднем плане более размытые: очертания замков, пирамид, лесов и других локаций, известных по играм. Надпись "Лучшие игры": Шрифт: жирный, трехмерный, с эффектом глубины. Цвет: белый с неоново-синим контуром. Расположение: Центральная часть рисунка. Эффект: Надпись подсвечивается снизу, создавая эффект парения в воздухе., 3d-рендеринг