传统中医药因其多靶点、多途径和低毒性的独特优势，已成为胃癌中西医联合治疗的重要手段。近年来研究发现，扶正类、化痰软坚类、活血化瘀类、理气和胃类、清热解毒类及以毒攻毒类中医药可通过作用于胃癌发生、发展过程中的多个作用靶点，调控相关分子机制及重塑免疫微环境，发挥治疗胃癌的作用，如：丁香酚可通过下调TGF-β表达，阻断SMAD3/SMAD4复合体核转位，有效抑制胃癌细胞上皮间充质转化；白术内酯II可通过抑制PI3K磷酸化，促进巨噬细胞向M1型极化。本文通过整合和阐释最新研究成果，有望为制定胃癌精准治疗的中西医联合策略奠定转化医学基础。

目的：探究超导体在低温条件下电阻消失的微观机制，提出基于电磁波模型的电子行为解释。  

方法：通过时空量子化构建电磁波模型，结合伽玛射线与原子核的相互作用推导电子与反电子的形成机制；引入波色-爱因斯坦凝聚理论，分析自旋相反的电子形成库珀对的物理过程。  

结果：低温下电子发生波色-爱因斯坦凝聚，形成具有玻色子特性的库珀对，其运动不产生磁场，超导体内部磁通量为零，电阻消失。理论推导表明，超导体排开的磁场能量与重力势能相等，即 (BHV)/2 = mgh。  

结论： 电磁波模型与库珀对模型的结合能够合理解释超导现象，为低温超导机制提供了新的理论视角。

随着智慧交通、自动驾驶等领域的快速发展，导航电子地图作为核心基础数据载体，其数据现势性、准确性与合规性直接影响社会生产生活与国家安全。众源更新模式凭借 “全民参与、实时采集、高效迭代” 的优势，已成为导航电子地图数据更新的主流方式，但其数据来源分散、生产流程复杂、质量管控难度大等特点，也为时空数据合规性带来严峻挑战。本文以导航电子地图众源更新项目为研究对象，通过系统调研众源更新的技术需求与合规风险，构建 “法规约束 - 权限管控 - 责任追溯 - 技术验证” 四维一体的时空数据合规性审查机制。重点研究基于 RBAC（基于角色的访问控制）模型的权限管理技术、全流程责任划分策略、多维度数据合规性检测算法，针对众源数据中可能出现的涉密信息、空间偏移、属性错误等问题，提出 “预处理 - 自动化检测 - 人工复核 - 整改闭环” 的解决方案。通过实际项目验证表明，该审查机制可使时空数据合规率从传统模式的 82% 提升至 98%，数据更新效率提升 40%，有效保障了导航电子地图的质量安全与合规性。

随着燃气行业在现代社会中的不断发展，燃气用户侧用能数据对于企业运营决策与用户个性化服务至关重要。然而，当前该数据面临严重的隐私泄露风险，传统保护机制存在诸多不足。基于区块链的燃气用户侧用能数据隐私保护机制，利用区块链的去中心化、不可篡改、可追溯等特性，通过数据加密存储、访问控制及匿名化处理等方式，为用能数据隐私保护提供了新的解决方案。本文通过案例分析或模拟实验，验证了该机制在保障数据隐私、提升性能与成本效益方面的有效性与可行性。未来，该机制有望与人工智能、物联网等新兴技术融合，进一步提升隐私保护能力与行业智能化水平。

肝硬化是一种慢性肝脏病变，糖尿病是慢性代谢性疾病，两种疾病均存在病程周期长、难治性等特征，其中糖尿病可作为肝硬化的并发症存在。肝硬化并发糖尿病机制复杂，目前临床主要考虑与肝脏糖原代谢障碍相关，可通过保肝类、降糖类等药物治疗。除治疗措施外，护理干预也是该病研究重点方向之一，从既往大量研究成果中总结，护理方法主要包括营养支持、用药管理、并发症防控等。本文将以此为方向，总结肝硬化合并糖尿病的护理研究现状，并总结如下。

2022年1月5日，国资委发布了《关于推动中央企业加快司库体系建设进一步加强资金管理的意见》，对中央企业司库体系建设的目标、规划设计、工作原则和管理机制等四个方面提出了要求。因此，针对企业发展过程中存在的资金管理问题，应该深入推进司库体系建设，不断优化和创新资金管理机制，提升资金管理有效性，实现资金的最大化应用。鉴于此，以北京某企业为例，深入分析推进司库体系建设的必要性，并探索司库体系建设的路径，为资金管理工作顺利实施提供支持。

文章分析当前海域管理面临的形势,并剖析当前存在的管理问题,提出管理的总体目标和改革意见措施,同时对当前海域使用管理法修订、新一轮国土空间规划制定、围填海管控、海岸线保护与利用管理、养殖用海管理等主要工作提出管理建议。建议包括:构建基于生态系统的海域综合管理机制,深入落实生态文明建设总要求;开展海域资源本底调查,为深化综合管理奠定基础;整合涉海规划,发挥陆海统筹作用;发挥指标调控作用,实施市场化配置;调控产业用海,充分发挥海域资源最大效益;加大整治修复力度,恢复区域生态功能;打破部门间壁垒,形成监管闭环。

地方金融风险的防范与化解是各界关注的热点。近年来，随着地方债务规模的不断扩大和地方隐性债务的浮现，地方金融风险问题频发，潜在的地方金融风险也有演变为系统性金融风险，对整个区域经济金融体系造成危害的可能性。通过对地方金融风险的形成机理和传染机制进行梳理分析，并在此基础上提出防范与化解地方金融风险的措施，对我国地方金融风险的防范化解具有重要意义。

本文首先回顾我国高校教研室发展历程以及功能变迁，并对高校教研室现状进行了分析，提出了针对高校进行有效管理评估机制及其功能优化策略。

在社会经济发展中，工会组织占据着极为重要的地位，其主要是保障劳动者权益，改善劳动环境，增进社会公平。同时，对职工进行思想政治教育，可以培养公民的政治参与度，以及社会责任感，且工会为职工提供了一个平台，使其可以通过这一平台维护自身的劳工权益，但是，对于二者的关系，目前还没有进行深入的了解，有待于进一步的研究。因此，对工会组织与职工思想政治教育的协同机制进行合理的分析是极为有必要的，本文主要对工会组织的功能进行了分析，并提出了相应的策略，以促进该领域的进步。

本论文结合养老服务工作的内容和性质，对康复护理人才供给现状进行深入分析，构建了一套以“三公原则”为核心思想，以阿米巴原理为指导的人才团队考核机制，对当前康复护理人才的绩效考核制度提出了补充。同时，提出了一系列相应的激励措施和保障制度，以实现康复护理人才的考核、培训、激励以及梯队建设等各方面的系统性谋划与统筹性推进，为养老服务行业提供人才支撑。

为解决渔业健康养殖标准文本关系抽取领域特定性强、语意复杂导致关系抽取准确率不高等问题，提出了基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取方法，针对实体和语义关联建模，将RoBERTa作为编码器，采用全词掩码和动态掩码的方式增强词向量特征表示，并在此基础上融合了自注意力机制(Self-Attention, SelfATT)将实体特征与关系特征结合聚焦，加强实体抽取与关系预测的联系，从而提升渔业标准文本抽取的准确性。结果表明：本文提出的基于改进BiRTE的渔业健康养殖标准复杂关系抽取模型(RoBERTa-BiRTE-SelfATT)对渔业标准复杂关系抽取的准确率、召回率和F1值分别为95.9%、95.4%、95.7%,较BiRTE模型分别提升了4.2%、3.1%、3.8%。研究表明，本文提出的渔业健康养殖标准复杂关系抽取模型RoBERTa-BiRTE-SelfATT可以有效解决渔业标准文本关系抽取中专有名词识别不准确、语意复杂导致实体关系难以抽取的问题，是一种有效的渔业标准复杂关系抽取方法。

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。

为了解决传统的微藻检测方法依赖于复杂的设备和大量的人工操作，不仅耗时长且检测结果易受检测人员技术经验影响等问题，结合微藻显微图像特征，采用K-means++算法聚类锚框，并基于YOLO v7模型，提出一种轻量级实时检测微藻的方法YOLO v7-MA。该方法将GhostNet引入YOLO v7模型中作为主干特征提取网络，以减少网络的参数量，同时将特征融合网络中的普通卷积块替换为深度可分离卷积块，进一步降低模型的计算复杂度，并在特征融合网络中加入CBAM注意力模块，以提高网络的特征表达能力。结果表明：在14种微藻数据集上的试验显示，本研究中提出的YOLO v7-MA模型的平均精度均值为98.56%,召回率为96.88%,F1值为97.42%,参数量为22.64×10～6,浮点运算次数(FLOPs)为38.45×10～9;相较于YOLO v7模型，YOLO v7-MA模型平均精度均值提高了0.95%,召回率和F1值分别提高了1.15%、0.23%,参数量和FLOPs分别降低了14.63%和66.55%;相较于FasterRCNN-VGG16、FasterRCNN-Resnet50、YOLO v4、YOLO v4-Mobilenet v3、YOLO v4-VGG16、YOLO v4-Resnet50和YOLO v5s等模型，YOLO v7-MA模型的平均精度均值也均有提高，参数量均有减少。研究表明，YOLO v7-MA模型能够为微藻的识别分类提供一种轻量化的实时高效检测方法，大大降低了检测人员的工作量。

为提高对虾饲料的利用率，减少养殖成本，提高养殖效益，提出了一种基于自注意力机制(self-attention, ATTN)和卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)-长短期记忆网络(long short term memory, LSTM)的对虾投饵量预测模型(CNN-LSTM-ATTN),以水温、溶解氧、对虾的数量与质量作为预测模型的输入数据，通过CNN挖掘输入数据间的内在联系，提取出数据特征信息，利用LSTM的长期记忆能力保存数据特征信息，使用ATTN突出不同时间节点数据特征的重要性，进一步提升模型的性能。结果表明，本研究中提出的CNN-LSTM-ATTN预测模型的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差分别为0.816、0.681和0.018,均小于BP(back propagation)神经网络、LSTM和CNN-LSTM 3个基准模型，其模型预测能力和稳定性优于其他模型。研究表明，本研究中构建的模型能较好地实现对虾投饵量的准确预测，可为对虾养殖投饵量的管理调控提供参考依据。

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。

退役军人在步入平民生活阶段常常面临众多困难，在此过程中，思想政治教育起到了至关重要的作用，它不仅帮助他们顺利适应新生活，同时也对于保持社会稳定起到了不可或缺的促进作用，了解中国前军人接受的思想政治教育状况及其存在的问题，并针对性地提出改善教育机制的措施，和在教育执行过程中所遇到的限制，亦指出了创建一个有助于教育发展的环境的紧迫性，此环境旨在为退役军人群体提供更为全面理论及实操层面的援助，助力他们更顺畅地实现向社会生活的过渡。

深海作为人类生存与社会发展的战略新高地，拥有巨大的利用价值和开发潜力，深海资源开发与治理已成为21世纪的时代特征，深海战略已经成为众多国家核心战略的重要组成部分。深海的战略特殊性决定了其具备鲜明的政治性与社会性，因此加强深海政治和政策研究是实现国家海洋强国战略的题中应有之义。对研究文献梳理发现，深海地缘政治、深海权益与战略以及深海治理机制是目前深海政治与政策研究的三大主题。未来研究需要从国家深海政策与全球深海治理机制的协调适应关系、区域间深海合作、全球深海制度建设等方向展开。

共建21世纪海上丝绸之路正在历史机遇和现实挑战的交织中迈向高质量发展阶段。互联互通是21世纪海上丝绸之路实现高质量发展的核心,其中"软联通"具有鲜明的国际机制属性,并蕴含政策扩散、规则流动、标准提升三重机制效应。21世纪海上丝绸之路的高质量发展需要借助"软联通"的机制逻辑,加强以"发展"为基调的海洋政策对接、以"法制"为核心的海洋规则对接及以"公益"为底色的海洋标准对接。港口、航道、自贸区等关键节点对21世纪海上丝绸之路意义重大,"软联通"机制效应有助于提升港口效率、维护航道安全,并促进自贸区的制度创新。"软联通"机制将助力21世纪海上丝绸之路构建"海洋命运共同体"。

本文探讨了在烟草行业中如何有效地管控干部职工遵守法律法规的管理。首先，本文介绍了国家法律法规对于烟草行业的监管要求以及烟草企业内部管理制度的建立必要性。其次，本文分析了目前存在的问题，包括干部职工法律意识不足、内部管理制度不完善等，并提出了相应的解决方案，如加强培训、建立完善的内部监督机制等。最后，本文总结了在烟草行业中管控干部职工法律法规遵守的重要性和可行性，并提出了进一步完善和加强管理的建议。