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摘要： 印刷术是中国古代四大发明之一，木版印刷起源于唐代，奠定了后世印刷技术发展的基础。随着科技的不断进步和发展，胶印（又称平版印刷）成为当今印刷工业的主流技术，其基本原理在于利用油墨与水不相混的特性。印刷过程中，印版上的图文区域具有亲油性而非图文区域则亲水，经过先湿润后油墨着色，图像首先由印版转移至橡胶布，再由橡胶布传递到纸张或其他承印材料上。这种印刷方式以其高效率、高质量和成本优势，被广泛应用于商业印刷、包装和出版行业。现代胶印技术在对印刷材料的要求上不仅仅停留在机械传递，而是对纸张和油墨等材料的化学性能提出了更高标准，要求在色彩还原、附着牢固、耐久性及环保性等方面达到最佳平衡。深入研究印刷材料的化学性能及其对胶印质量的影响，对于提升印刷品品质和推动印刷行业技术进步具有重要意义。

关键词： 高分子化学   教学改革   课程内容   教学方法  

摘要： 文章分析了材料化学专业高分子化学课程的教学现状，剖析了教学过程中存在的突出问题，并结合自身教学经验和体会，从优化教学内容、改进教学方法、强化实践考核、提高学生积极性四个方面提出了具有一定针对性的教学改革措施，以提升高分子化学课程教学效果，使其在材料化学专业人才培养中发挥更好的作用。

关键词： 硼元素   碳元素   缺电子   多中心化学键   团簇  

摘要： 硼是元素周期表的第五号元素,位于碳的左邻位,二者之间有很多相似之处.然而,与丰富的碳化学的研究工作相比,硼化学的研究相对薄弱.碳原子的价电子构型为2s^(2)2p^(2),价电子数目与价轨道数相等.但硼原子的价电子构型为2s^(2)2p^(1),价电子数少于价轨道数,属于缺电子原子.硼原子的缺电子特性使其不仅可以形成普通的两中心化学键,还可以通过多中心键的方式共享电子以平衡体系的电子分布.不同形式多中心键的存在使得含硼化合物大多具有独特的几何结构和电子离域的成键特点.本文主要围绕硼、碳元素的成键特点,尤其是硼与碳化合物结构和成键的相似性,对硼、碳组成的5类化合物(硼、碳单质的同素异形体及团簇、硼和芳烃反夹心化合物、硼烷和有机烷烃、BN和CC等电子体、硼氧化合物和碳氧化合物)进行比较.通过对比,找出二者之间的相似性和差异,进而借助丰富的碳化学知识来拓展含硼化合物的种类及其在材料化学方面的应用.

关键词： 有色金属   化学成分   取样   标准  

摘要： 本文选取了有色金属材料中的典型品种,如铝合金、铜合金、钛及钛合金的化学分析取样标准进行研究,通过对比分析上述典型有色金属的化学成分分析取样标准,并结合产品标准中对取样数量的规定,对取样规定存在的差异性进行研究,并针对有色金属材料化学分析取样标准的现状给出了相关的建议。

关键词： 材料化学   科教融合   思政元素   教学改革  

摘要： 针对“材料化学”课程内容难度大,且抽象的特点,通过案例式、汇报点评式和启发式的教学方法和手段,将理论教学与科研方向和科研成果有机结合,在研究生的学位基础课和科学研究之间建立了桥梁,夯实了学生(文章所提的学生均指研究生)的学科理论基础,培养了学生阅读高水平文献的能力,提高了学生的创造性思维能力,激发了学生的家国情怀和工匠精神。

关键词： AI   材料化学   引用探索  

摘要： 在人工智能(AI)浪潮来临的时代背景下,利用AI技术开展沉浸式教学提升教学质量对于专业人才的培养具有重要而深远的意义。探索AI技术在高校课程教学过程中的应用有利于贯彻执行“全员育人、全程育人、全方位育人”这一重要指导方针。本论文针对材料化学专业应用性和交叉性强的特点,结合AI技术深度学习、高效人机交互、多任务并行处理的优势,探索了AI技术在激发学生学习兴趣、推动教学模式改革、实施个性化教学,搭建安全高效的实验平台等方面的应用,旨在培养材料化学专业学生成为更加适应未来社会和产业发展的创新和应用型人才。Under the background of the boom of the artificial intelligence (AI), using AI technology to carry out the immersive teaching to improve the quality of education is of great significance for the cultivation of professionals in the new era. Exploring the application of AI technology in the process of university courses will help to implement the important guidance of the “all-round education, full-cycle education, and all-round education”. The materials chemistry course system has strong applicability and cross-disciplinary characteristics, and advantages of the deep learning, efficient human-computer interaction, and multi-task parallel processing of the AI technology. Combining their advantages in exploring the stimulating learning interest of students, promoting teaching mode reform, and assisting in the construction of a safe and efficient experiment platform, is to cultivate students to become talents with innovative and application abilities, who will be more suitable for the development of future society and industry.

关键词： 材料化学   精品课   研究生   线上线下结合  

摘要： 哈尔滨工业大学"材料化学"课程精品课建设,筛选符合哈尔滨工业大学材料科学与工程学科的核心基础知识点,将思政与理论实践结合能力培养有机融入课程内容建设中,将课程维度从单纯的课堂内延伸至课前课后,利用视频观看、实时互动反馈、分组讨论等多种方式,以及全维度、全方位的新型考核方式,实现研究生人才的有效培养,从而实现"材料化学"研究生精品课程的有效建设.

关键词： 热重分析仪   材料分析   教学思考   教学创新  

摘要： 热重分析仪(TGA)作为一种关键的热分析技术,在材料分析测试教学中扮演着至关重要的角色,广泛应用于材料科学、化学工程和环境科学等领域的重要分析仪器。概述了TGA在材料热稳定性和热分解特性分析中的应用,并指出了当前教学中存在的问题,如理论与实践脱节、实验资源有限等。针对这些问题,提出了一系列创新教学策略,包括实践与理论相结合的教学模式、虚拟仿真技术的应用、跨学科教学、案例教学法以及互动式学习等。这些策略旨在提升学生的实验技能、科学思维和综合分析能力,以适应现代材料科学教育的需求。

关键词： 机器学习   图神经网络   材料化学  

摘要： 图神经网络(GNN)作为一类快速发展的机器学习模型,能够直接处理分子或者材料的图形或结构表示,可以完全表征材料,建立不同层面的图神经网络任务,并且通过神经网络的信息传递过程,最大限度地获得分子和材料的“构效关系”。因而GNN在材料化学领域广受关注。人们已经开发了多种GNN模型或框架用于分子性质的预测、分子动力学模拟、用于激发态动力学及反应预测、用于材料性能预测和材料的分子设计等。本文概述了当前广泛使用的GNN模型,展示了最新的GNN架构、广泛使用的数据集以及GNN在材料化学中的最新应用成果,最后提出了GNN进一步在材料化学中的发展和应用前景。

关键词： 金属材料   化学成分   检测   潜在问题   策略  

摘要： 金属材料主要成分是金属元素,可含一种或多种元素,这些元素可以主要是合金元素,也可以是微量或杂质元素。实施化学成分检测的时候会受到各种因素影响,导致检测结果产生偏差。所以,检测金属材料的时候要采取有效措施规避各项因素,对于潜在问题全面了解并采用科学有效的解决策略,确保检测结果有较高的精准度,本文针对金属材料化学成分检测潜在问题以及解决策略展开研究。