锂离子电池负极材料氧化钼/碳的制备新方法，喻治安，姜洪英，本文通过钼酸铵掺杂的聚苯胺为前驱体制备了三氧化钼和碳的复合材料作为锂离子电池阳极材料，并通过X射线衍射（XRD），傅里叶变换�

matlab图像均衡化代码基于＃归一化Gamma变换的对比度有限自适应直方图均衡和色彩校正，用于沙尘图像增强 石正豪，冯亚宁，赵明华，张二虎，何立峰 IET图像处理。 14（4）：747 -756，2020。 在本文中，我们提出了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限的直方图均衡化方法，并带有色彩校正，以增强沙尘图像。 ＃先决条件Windows 10 + Matlab 2018b #Demo #Metric您可以运行PSNRSSIM以获得定量结果 ＃数据集 #Citation如果您使用了此代码，请引用我们的出版物！ 谢谢你 ＃致谢 非常感谢所有合著者！

人工智能(AI)正在成为药物发现的重要组成部分。它具有跨越药物发现和开发价值链的潜力，从目标识别到临床开发。这篇综述，我们提供了当前人工智能技术的概述，并通过突出人工智能对临床前药物发现产生实际影响的例子，对人工智能如何重塑临床前药物发现进行了综述。通过对人工智能在药物发现过程中所带来的基于，我们希望通过讨论人工智能在药物发现过程中所带来的机遇和挑战来提出一个现实的观点。 药物发现是一个漫长、复杂和高风险的过程。开发一种新药通常需要惊人的10-15年时间，平均成本高达28亿美元，其中有惊人比例(80-90%)的药物在临床中失败，其中第二期概念验证(PoC)试验占临床失败的比例最高。尽管在过去10年(2010-2019年)，美国食品和药物管理局(FDA)等监管机构批准的新分子实体(NMEs)数量与前10年相比有所增加，但将一种新药推向市场的成本却急剧上升。1-3导致药物创新成本增加的主要驱动因素包括:后期临床自然损耗的投资损失、日益严格的监管体系设置了较高的审批门槛，以及更高的临床试验成本，特别是关键试验。鉴于这些现实，制药和生物技术公司被鼓励创新和采用新技术，以提高生产率，降低成本，

Coherence-Enhancing Shock Filters（附源码）一文（http://blog.csdn.net/bluecol/article/details/49924739）附可执行程序，演示效果。

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