为解决真实养殖环境中因鱼群模糊、遮挡造成的鱼类目标检测困难等问题，采用基于通道非降维与空间协调注意力ECAM(efficient coordination attention module)的改进YOLOv8养殖鱼群检测方法YOLOv8-Head-ECAM以提高检测精度。首先在FPN(feature pyramid network)中增加大尺寸检测头，更好地捕捉水下鱼类个体的细节信息，以加强对鱼群特征的提取能力，然后使用ECAM注意力机制减少模糊背景的干扰，聚焦鱼类个体的关键特征，以加强对模糊鱼群的识别能力，并设计了消融试验和模型对比试验以验证算法的有效性。结果表明：相比于YOLOv8,YOLOv8-Head-ECAM模型的准确率、召回率和平均精度均值分别提高了2.3%、1.7%和1.6%;与目前检测准确率较高的养殖鱼群检测模型KAYOLO、DCM-ATM-YOLOv5、SK-YOLOv5和ESB-YOLO相比，平均精度均值分别提高了0.7%、1.0%、2.4%和2.0%。研究表明，本文中提出的YOLOv8-Head-ECAM模型能够较好地适应水下鱼群模糊、遮挡的情况，提高了鱼群检测的有效性。

为解决真实养殖环境下，水下成像模糊、失真等导致鱼群检测准确率低的问题，提出一种融合视觉注意力机制SKNet (selective kernel networks)与YOLOv5(you only look once)的养殖鱼群检测方法(SK-YOLOv5模型),该方法首先采用UNet(convolutional networks for biomedical image segmentation)对图像进行预处理，得到清晰的鱼群图像，然后将SKNet融合到YOLOv5的Backbone端构成关注像素级信息的特征提取网络，加强对模糊鱼体的识别能力，并在水下模糊鱼群图像数据集上进行了消融试验和模型对比试验，以验证SK-YOLOv5的有效性。结果表明：在鱼群检测任务上，SK-YOLOv5的识别精确率和召回率分别达到了98.86%和96.64%,检测效果比YOLOv5分别提升了2.14%和2.29%,与目前检测准确率较高的水下目标检测模型XFishHmMp和FERNet相比，SK-YOLOv5取得了较好的检测效果，与XFishHmMp模型相比，识别精确率和召回率分别提升了5.39%和5.66%,与FERNet模型相比，识别精确率和召回率分别提升了3.59%和3.77%,实现了真实养殖环境下鱼群的准确检测。研究表明，融合SKNet与YOLOv5的养殖鱼群检测方法，有效地解决了水下模糊图像鱼群检测准确率低的问题，提升了养殖鱼群检测和识别的整体效果。

目的：研究麝香保心丸联合替罗非班对于糖尿病合并冠脉综合征的临床疗效以及对HCT、PAR相关指标的影响。方法：将患有上述疾病的患者经过随机组合后分为两组进行不同方法的治疗，即对照组采用麝香保心丸药物进行治疗，观察组则是采用在对照组基础上继续采用替罗非班药物对患者进行治疗。经过一段治疗周期后对两组患者临床疗效和HCT、PAR指标进行对比。结果：研究结果发现，观察组患者相关临床疗效以及HCT、PAR指标具有显著的改善效果，P＜0.05。结论：麝香保心丸联合替罗非班对于糖尿病合并冠脉综合征的临床疗效以及对HCT、PAR相关指标具有较为显著的改善作用，适用于临床进一步推广。

目的：评价糖尿病合并冠脉综合征患者应用替罗非班及麝香保心丸的疗效及对HCT、PAR的影响因素。方法：对照组采用替罗非班进行治疗，观察组采用替罗非班及麝香保心丸进行联合治疗。比较两组治疗后的差异和两组心功能指标以及HCT、PAR指标差异，不良事件的发生情况。结果：观察组患者治疗后的显效率较对照组更高，（P＜0.05）。观察组患者HCT、PAR的含量水平较对照组患者改善效果更加明显。结论：糖尿病合并冠脉综合征患者应用替罗非班及麝香保心丸的临床效果显著，对HCT、PAR的含量水平有显著的改善作用。

在开展石油工程项目时，需保障施工安全，施工的顺利进行能保障工程质量，做好工程的质量管理是工程建设的首要任务。由于石油化工工程建设与传统的工程建设有明显的区别，在实际的施工管理过程中存在很多问题，影响着石油工程的质量管理。基于此，阐述了石油工程建设的诸多特点，列举了当前石油建设工程中存在的质量管理问题，并根据现阶段的问题提出了应对措施，为从事项目质量管理工作的人员提供重要参考。