以杨絮(PC)为原料，采用乙醇溶剂热法对其进行预处理，再进行碳化，制备了高比表面积的杨絮衍生多孔碳(DPCC)，并研究了其对染料的吸附性能及动力学性能。通过单因素实验优化工艺参数，确定最佳预处理条件(液固比为17 mL·g^-1、200 ℃处理2 h)，在此条件下制备的DPCC-10比表面积达到518 m²·g^-1。结合傅里叶变换红外光谱(FTIR)、X射线衍射(XRD)、拉曼(Raman)光谱、扫描电镜(SEM)和N₂吸附-脱附测试等表征手段，证实预处理过程能够有效去除木质素和半纤维素等，形成丰富的多级孔道结构。吸附实验表明，DPCC-10对亚甲蓝(MB)的最大吸附量达到385.71 mg·g^-1，优于多数报道的生物质衍生吸附剂。DPCC-10对染料的吸附过程满足准二级动力学方程，表明该吸附以化学吸附为主。经过4次吸附-脱附循环后，DPCC-10对MB的吸附容量仍保持初始值的92.01%，表明材料具有优异的可再生性能。

实现大学教学的数智化转型，将经典的课堂教学与数智化技术有机结合，成为当今教学改革的主要潮流。生成式AI对高等教育的赋能形式之一，是引入能辅助教学和答疑的智能AI助教系统，以重构教学空间与教学活动。本文探索将超星泛雅平台增设的AI助教系统应用于普通化学原理课程教学，构建AI赋能的普通化学原理混合式教学模式。以“原子结构”教学章节为例，剖析AI助教在教学内容生成、个性化学习、智能化助学等方面对师生的赋能和支持，在备课、教学、答疑、学情分析等各个教学环节中融入AI助教并展开研究，助力教学改革，为学生提供个性化学习辅助，综合提升教师的教学质量。