通过碱处理结合铬改性策略实现了对高硅ZSM-5沸石孔道和酸性的协同调控，制备出了一种具有适宜酸性的高硅多级孔沸石催化剂。在碱处理的过程中，通过精细调节合成凝胶组成，在沸石晶体中引入的丰富共生界面，诱导了介孔的形成，从而打破了沸石硅铝比对常规碱处理法的限制。在铬改性的过程中，独特的多级孔结构促进了铬在催化剂中的分散，从而实现了对酸性的深度改性。在甲醇制丙烯催化反应中，制备的催化剂表现出了极佳的催化稳定性以及很高的丙烯和总低碳烯烃选择性。

课程思政是物理化学教学的灵魂。本文以云南农业大学物理化学课程为例，根据“厚德载物，知行合一”的理念，提出了“七步教学特色法”，从教学目标、教学内容、理论、实践四个维度诠释了课程思政引领下物理化学课程“一中心，一主线，二驱动，三融合”的教学模式。教学实践表明，课程思政引领物理化学课程教学紧跟时代需求，创新了教学内容，提升了学生能力和教学质量，培养了学生良好的道德品格。

机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而，准确的机器学习预测依赖于大量实验数据，而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此，基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要问题。本研究通过构建1152个反应数据，利用大量有化学意义的特征描述符，通过多维数据分析获得了有效的预测结果，证明了基于小数据集的机器学习算法可以可靠地预测酰胺键合成反应的转化率。研究比较了6种机器学习算法的预测精度，其中随机森林表现出卓越的预测性能(R² > 0.95)。同时，在预测未知芳胺分子的转化率时，研究发现在训练集中加入少量未知分子的相关反应数据，即使数据集较小，也能显著提升对未知分子转化率的预测准确性，揭示了一种利用小数据集得到较好预测结果的方法。本研究为小数据集下的机器学习辅助化学合成研究提供了参考价值。不久的将来，机器学习将有力地推动有机合成化学的智能化发展。