人工智能生成内容(AIGC)——由AI系统无需人工干预自主生成的内容——已显著提升多个领域的效率。然而，材料科学中的AIGC技术面临双重挑战：既要高效发现超越现有数据库范围的新型材料，又需确保晶体结构的对称性与稳定性。为应对该挑战，我们开发了T2MAT(文本到材料)，这是一种端到端智能体，能够通过全面探索化学空间并结合全自动第一性原理验证，将用户输入的文本转化为超越现有数据库范围、具有目标性能的新型材料结构的逆向设计。此外，我们提出CGTNet (晶体图变换器网络)，这是一种专门用于捕捉长程相互作用的图神经网络，可显著提高性质预测的准确性和数据效率，从而增强逆向设计的可靠性。通过这些创新，T2MAT降低了对人类专业知识的依赖，加速了高性能功能材料的发现，为真正全自动的材料设计铺平了道路。

铬黑T是一种常见的金属离子指示剂，其颜色随溶液pH值不同而变化，且与其金属离子络合物颜色有明显差异，可有效指示反应终点，在分析化学领域有广泛应用。本文用计算化学方法研究了铬黑T及其典型金属离子(Mg²⁺、Ca²⁺)络合物的分子结构，计算了它们的紫外可见光谱，分析了其分子结构与电子光谱之间的内在关联，并使用紫外-可见吸收光谱法测定了不同pH值的铬黑T溶液及其钙、镁络合物的吸收光谱。理论与实验研究相结合阐释了铬黑T指示剂的显色和变色原理，研究结果有助于加深对铬黑T结构-性能关系的理解。

通过一步水热法成功制备了一种水系锌离子电池正极材料——富1T相的MoS₂(1T′-MoS₂)。表征结果与密度泛函理论(DFT)模拟计算表明，1T′-MoS₂的电导率明显高于2H-MoS₂，并且含有丰富的硫缺陷。这有助于大幅提升离子扩散速率和电荷转移速率，优化材料的电化学和动力学性能。因此，采用1T′-MoS₂组装的电池在0.1 A·g^-1的电流密度下，首次放电容量高达202 mAh·g^-1。此外，在大电流密度下(1 A·g^-1)，其经过500次恒电流充放电循环后，电池的容量保持率为92%，显示出较高的容量和长循环稳定性。

在基础分析化学教学中，假设检验是培养学生数据处理能力与统计思维的核心内容。然而，当前教材普遍侧重独立样本t检验，忽视配对样本t检验的系统介绍，导致学生在面对成组数据比较时易误用检验方法，影响了对分析结果可靠性的判断。本文以“湖水表层与底层氯离子含量比较”这一环境分析典型案例为切入点，系统对比独立t检验与配对t检验的原理、适用条件及计算过程，阐明其统计本质差异与选择依据。旨在弥补现有教材在t检验方法选择上的教学空白，帮助学生准确理解并区分应用场景，强化科学决策意识。本案例可作为教学资源融入课堂教学、课外补充或实验预习环节，为后续专业学习与科研训练提供支持。