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World File Search System时间轴
时间轴/里程碑
1800-1870•随后在古代冰中测量的大气中二氧化碳气体（CO 2）的水平约为290 ppm（百万分之一）。平均全球温度（1850- 1890）约为13.6 e c。•第一工业革命。煤炭，铁路和土地清理速度加快了温室气体的排放，而更好的农业和卫生设施加快了人口的增长。1824•傅立叶提出，如果地球缺乏大气，地球会更冷。1859•Tyndall证明了一些气体阻止红外辐射，并指出气体浓度的变化可能会带来气候变化。1879•国际气象组织开始编译和标准化包括温度在内的全球天气数据。1896•Arrhenius发布了CO 2人类排放中全球变暖的首次计算。1897•Chamberlin为全球碳交换的模型提供了一个模型，包括反馈。1870-1910•第二工业革命。 肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。 1914-1918•世界大战I. 政府学会动员和控制工业社会。 1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。 1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。 •Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。 1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。 1939-1945•第二次世界大战。 1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。1870-1910•第二工业革命。肥料和其他化学物质，电力和公共卫生进一步加速增长。1914-1918•世界大战I.政府学会动员和控制工业社会。1920-1925•开放得克萨斯州和波斯湾油田开设了廉价能源时代。1930年代•自19世纪后期以来的全球变暖趋势。•Milankovitch提出轨道变化，作为冰河时代的原因。1938•Callendar认为CO 2 Greenhouse全球变暖正在进行中，对这个问题产生了兴趣。1939-1945•第二次世界大战。1956•Ewing和Donn为突然的气候变化提供了反馈模型。军事盛大战略在很大程度上是由控制油田的努力驱动的。1945•美国海军研究办公室开始对许多科学领域进行慷慨的资金，其中有些恰好对于理解气候变化很有用。1955•菲利普斯（Phillips）产生了令人信服的全球气氛计算机模型。•Plass计算将CO 2添加到大气中将对辐射平衡产生重大影响。
可再生能源：时间轴| 1
使用风发电的首次努力是134年前，在六十年前发现了光电效应。从某种意义上说，这些都是旧技术 - 大约与第一个内燃机相同的年龄。但是，使这些技术与化石燃料具有竞争力的科学和技术进步更为最近。您会注意到的一件事是政府资助的研究和部署激励措施在帮助发射太阳能和风扇方面的重要性。
人工智能发展时间轴 - 先驱报
技术。他说他计划继续探索人工智能在课程中的应用。个性化测试和里程碑式学习是他有兴趣借助人工智能实施的一些技术。维克里说，她是高等教育教师学习社区人工智能的成员，该社区是 A-State 的一个教师委员会，旨在实施人工智能使用指南。“我认为我们都只是看着它，‘这太令人兴奋但又如此可怕，想起来就很可怕，但它就在这里，我们该怎么做？’”，维克里说。
麻醉史时间轴 - 2024.xlsx
1477 年，中世纪医学的草药成分首次出版。拿破仑印刷商 Arnaldus de Bruxella 出版了第一本印刷版的拉丁六音步诗《De Viribus Herbarum Carmen》（《关于草药的力量 - 诗歌/配方》）。人们认为，这种形式的诗歌为药剂师和医生提供了一种助记符。虽然可能存在早期的德语版本，但这首诗被认为是 Macer Floridus 所作，这是 Odo Magdunensis（又名 Odo de Meung）的化名，他是一位居住在卢瓦尔河畔默恩的法国医生。至少有 17 种类似的欧洲中世纪草药配方已被发现，其中包括浸软的种子组合作为安眠药服用，以提供全身/深度麻醉和术后镇痛膏，用于大型手术（通常是截肢手术），患者从中完全清醒。典型配方包括：黑天仙子 (Hyoscyamus niger) 罂粟 (Papaver somniferum) 毒芹 (Conium maculatum)，种子数分别为 372:108:94。这种特殊的混合物是在苏格兰苏特拉一所前中世纪医院的遗址中发现的
CMS NCD时间轴幻灯片
获得了国家癌症研究所（NCI）的初步资金，CIBMTR启动了细胞疗法登记册；该赠款有助于建立细胞免疫疗法数据资源（CIDR），（PI：Marcelo Pasquini），以加速癌症细胞疗法的研究
3D打印时间轴的历史
机器学习正在通过加速发现清洁能源和其他应用的新材料来改变材料科学领域。一些研究人员强调了机器学习对革命材料发现的潜力，引用了诸如使用机器学习算法来预测材料特性并优化合成条件的例子。研究人员一直在探索在各个领域的机器学习和人工智能的使用，包括材料科学，化学和计算机视觉。*在材料科学中，研究人员使用机器学习来加速具有特定特性的新材料。*在化学中，已经应用了机器学习来预测分子的特性而无需其晶体结构。*在计算机视觉中，研究人员开发了使用神经网络将PDF文档转换为其他格式的技术。具体研究包括： *关于使用复发的神经网络进行鲁棒性PDF文档转换的研究 *关于从化学计量的深度表示学习以预测材料属性的研究的研究 *开发用于对Corpora进行深入数据探索的平台，使用机器学习的使用来加速这些领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中发现了各种领域，并在这些领域中表现出了各种挑战，并在机器上进行了挑战。 研究。贝叶斯优化是一种用于有效搜索和采样的方法，已应用于药物发现，有机材料设计和虚拟筛选。（2018）。（2020）。近年来材料和化学发现领域已取得了重大进步，研究人员采用各种机器学习技术来加速大型化学空间的探索和优化。研究人员还探索了数据驱动方法（例如K-均值聚类）的使用，以优化批处理贝叶斯优化。此外，为分子图生成而开发了语法变化自动编码器和连接树变异自动编码器之类的技术。其他值得注意的进步包括开发用于直接闭环材料发现的算法，序列生成模型的客观增强生成对抗网络以及Mol-Cyclegan，Mol-Cyclegan是分子优化的生成模型。此外，研究人员还采用了机器学习技术来加速虚拟筛查，以发现适合于COVID-19的治疗剂。作品建立在现有文献的基础上，包括拉斯穆森（Rasmussen）关于机器学习的高斯流程的论文，罗杰斯（Rogers）的扩展连通性指纹，而语言模型上的棕色是很少的学习者。该领域继续随着机器学习和计算机科学的新技术和方法的整合而继续发展，从而为材料和化学发现提供了更高效，更可扩展的方法。研究人员在开发设计化学和分子的生成模型方面取得了重大进展。一种方法涉及使用变压器生成分子，该分子可用于诸如材料设计之类的应用。（2019）。J. Chem。 物理。J. Chem。物理。另一种方法使用基于注意力的卷积编码器来预测抗癌化合物的灵敏度。除了生成模型外，研究人员还开发了预测化学反应和从基于文本的化学反应表示的实验程序的方法。这些方法涉及使用基于变压器的模型并探索超图表以预测返回途径。此外，研究人员还创建了机器人平台，以通过AI规划告知的有机化合物以及可以自动执行化学反应的移动机器人的流动合成。这些进步有可能加速发现新的化学物质和材料。在其他领域，研究人员在使用神经序列到序列模型以及为高级光聚合物材料设计照片酸性发生器时，在预测复杂有机化学反应的结果方面取得了进展。总体而言，这些进步证明了机器学习和AI在化学领域的力量，从而使新化学品和材料更快，更有效地发现了。最近的光构成方面的突破导致了材料科学的显着进步，特别是在阳离子聚合中。Crivello and Lam（1979）的研究引入了Triarylsulfonium盐作为新的光构体，随后发现了日记二元盐（Crivello＆Lam，1977）。这些创新为更有效，更精确的材料发展铺平了道路。然而，随着对光刻化学的监管审查，研究人员必须专注于科学驱动的创新。Tvermoes and Speed（2019）的研究强调了需要解决这些挑战的最先进解决方案的必要性。此外，对光酸发生器的环境影响的调查还揭示了与使用相关的潜在风险。理论模型，例如密度功能理论，已经有助于理解不同条件下材料的行为。Runge and Gross的作品（1984）为该领域奠定了基础，而Barca等人的最新研究。（2020）演示了先进的计算方法在材料科学上的应用。人工智能（AI）的整合正在改变研究人员对待物质发现的方式。AI驱动的工具来预测物理化学特性和环境命运终点。此外，Ristoski等人展示的是聚合物发现的专家AI。合成方法中的创新也具有先进的材料科学。钯催化的芳基磺硫化的芳基硫化。（2017），为材料开发开辟了新的途径。通过Huang等人的工作实现了芳基硫盐的氧化还原中性植物。材料科学与AI的交集正在驱动该领域的范式转移。随着研究人员继续利用机器学习和人工智能的力量，我们可以期望在材料开发和发现中取得进一步的突破。参考文献：Barca，G。M. J.等。物理。一般原子和分子电子结构系统的最新发展。152，154102（2020）。Carrete，J.，Li，W.，Mingo，N.，Wang，S。和Cortarolo，S。通过高通量材料建模，找到了前所未有的低热传导性半导体半导体。修订版x 4，011019（2014）。Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.与三硫硫硫盐的光启动阳离子聚合。J. Polym。 SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. Opera模型，用于预测理化特性和环境命运终点。 J.化学形式学10，10（2018）。 Ristoski，P。等。 专家AI用于聚合物发现。 in：proc。 第29届ACM信息与知识管理国际会议（ACM，2020年）。 Runge，E。和Gross，E。K.时间相关系统的密度官能理论。 物理。 修订版 Lett。 52，997（1984）。J. Polym。SCI。 A：Polym。 化学。 17，977–999（1979）。 Crivello，J。V.和Lam，J。H. W.二二元盐。 新的用于阳离子聚合的光构体。 大分子10，1307–1315（1977）。 Huang，C。等。 通过光激活芳基硫盐的氧化还原性含量。 org。 Lett。 21，9688–9692（2019）。 Minami，H.，Otsuka，S.，Nogi，K。，＆Yorimitsu，H。用Diborons的芳基磺硫酸硫化硫化的含量。 ACS Catal。 8，579–583（2017）。 Mansouri，K.，Grulke，C.M.，Judson，R.S。和Williams，A。J. 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