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。

作为国家监督的两种主要形式,国家审计和纪检监察在反腐倡廉方面发挥的作用各不相同,这两种监督职能可形成优劣互补的效应,要想获得反腐监督的叠加效果,就必须要加强合作。在当今大数据环境下,随着数据规模的不断增加,对协同监督提出了更加严峻的挑战。因此,本次研究对传统协同制度研究视角进行转变,以大数据为基础,以数据融合的视角进行相应研究,对其进行了深入的分析。

“新工科”建设是国家经济转型升级的重要举措，“新工科”要求各高校对传统工科专业改造升级。我单位信息安全专业作为传统工科专业，在“新工科”大背景下，深化产教融合、协同育人，大力推动教育教学改革，构建整体优化、结构合理、内容创新、特色明显的信息安全本科专业人才培养模式，探索产学研合作全方位育人机制，取得一定经验，为高校深入开展协同育人提供借鉴与参考。

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。

教育质量是教育领域的命脉，教育评价不仅有助于促进教学管理，更重要的是能有效促进教师积极投入教学，探索和总结教学经验，不断提高教学水平。因此，为了进一步推动社会主义核心价值观教育工作，为教育工作者提供动力和建议，本文着重研究新时期教育评价改革的机制和实践，力图探索和构建一套更科学、更广泛、更有效的教育评价改革举措，以充分发挥其在管理教学质量、促进教学质量提高方面的作用。

骨肿痛是一种常见临床疾病，对患者生活质量造成了严重影响。本研究主要关注超声波治疗仪在骨肿痛患者护理中的作用机制。近年来，超声波治疗技术逐渐应用于临床，被证实在骨肿痛的护理中起到了一定的积极效果。通过科学试验和临床观察，我们研究了超声波治疗仪对骨肿痛患者护理的具体应用与机制，建立了超声波治疗与骨肿痛关系的理论模型。结果显示，超声波治疗仪可通过诱导硬组织再生，降低疼痛感知、改善患者生活质量等作用，从而有效地改善骨肿痛症状。而且，超声波治疗的安全性也得到了科学证实。此外，超声波治疗仪在骨肿痛护理中所产生的生物效应，提供了一种新的理论研究和治疗方法，可以为临床提供更为有效的治疗方案。因此，超声波治疗仪在骨肿痛患者护理中具有重要的应用价值，值得进一步推广应用。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为了检测观赏鱼类的行为及其健康状况，设计了一种具有双层路由注意力机制的血鹦鹉(Vieja synspila♀×Amphilophus citrinellus♂)目标检测模型YOLOv8n-BiFormer,该方法在YOLOv8n模型基础上添加了双层路由注意力以减少计算量和内存，添加了新的视觉通用变换器BiFormer以提升计算效率，并采用ByteTrack算法追踪血鹦鹉的运动轨迹。结果表明：使用YOLOv8n-BiFormer模型对血鹦鹉的检测准确率达到99.2%,召回率为93.7%,平均精度均值(mAP@0.5)为99.1%,相较于YOLOv8n模型分别提升了0.8%、1.4%、1.0%;使用该模型对水族箱中的慈鲷(Chindongo demasoni)进行检测追踪同样取得了较好的效果，慈鲷的检测准确率达到97.0%,召回率为93.4%,平均精度均值为96.5%,相较于YOLOv8n模型召回率和平均精度分别提升了1.8%和1.9%。研究表明，本文中设计的YOLOv8n-BiFormer模型具有通用性，在检测和追踪血鹦鹉和慈鲷目标方面均表现优异，消耗的计算资源较少，可部署在水族箱监控系统中，为观赏鱼信息记录自动化和智能化提供了可行的解决方案。

为解决水产养殖区遥感提取过程中近岸坑塘养殖目标和网箱养殖目标地物背景复杂，受房屋、植被、海水和船只等干扰提取精度较低等问题，提出了一种联合空间变换和置换注意力机制的近岸水产养殖区信息提取方法SA-STN-Net,选取海南省文昌市八门湾和万宁市坡头港为研究区域，先利用光谱特征和纹理特征构建水产养殖目标先验知识，然后在U-Net模型基础上联合空间变换网络(spatial transformer network, STN)和置换注意力机制(shuffle attention, SA),用于增强养殖目标空间特征、减少复杂地物的干扰并聚焦近岸水产养殖区域。结果表明：与原始U-Net模型相比，SA-STN-Net模型的总体提取精度和平均交并比提高了3.3%和5.7%;与当前较为先进的A2fpn、Swin-Transformer和Dc-Swin等深度学习分割算法相比，SA-STN-Net模型具有更好的分割性能，F1分数分别提高了6.7%、4.2%和7.2%。研究表明，本文提出的SA-STN-Net模型能适应近岸水产养殖目标地物背景复杂的情况，可对近岸养殖目标进行有效提取，本研究结果可为近岸规划与管理部门提供技术支持。

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。

为探索嗜水气单胞菌感染后草鱼肾脏细胞(Ctenopharyngodon idella kidney， CIK)中miR-23a的调控机制，实验通过实时荧光定量PCR (qPCR)测定了嗜水气单胞菌感染CIK细胞后miR-23a的表达量变化，使用RNAhybrid软件预测miR-23a的靶基因并用双萤光素酶报告基因检测系统进行鉴定，最后分析miR-23a对靶基因及下游基因的调控作用。研究发现，在嗜水气单胞菌感染CIK细胞不同时间点，miR-23a表达量产生显著变化；双荧光素酶报告基因实验和miRNA-23a模拟物/抑制剂转染实验对靶基因反向调控，鉴定出tbk1和glut1是miR-23a靶基因；过表达miR-23a抑制了下游基因ldha、ldhba、pdha1a和pdha1b的表达水平。实验结果揭示，miR-23a参与调控嗜水气单胞菌感染后CIK细胞中的免疫应答。tbk1和glut1是miR-23a靶基因，miR-23a能够靶向glut1影响下游基因的表达。以上结果为miR-23a在硬骨鱼类中免疫反应调控研究方面提供了的重要思路，同时为进一步了解miRNA介导多个靶基因调节鱼类先天性免疫提供了更多理论依据。

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。

为研究壳寡糖(OCS)对珍珠龙胆石斑鱼非特异性免疫能力的影响及作用机制，实验通过在基础实验饲料中分别添加0(对照组)、200、400和800 mg/kg的壳寡糖投喂珍珠龙胆石斑鱼4周，综合分析壳寡糖对石斑鱼免疫调控作用的影响。实验首先检测了壳寡糖对鱼体内免疫及抗菌相关酶活性的影响。结果显示，投喂壳寡糖后显著提高珍珠龙胆石斑鱼谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、溶菌酶(LZM)、过氧化氢酶(CAT)、碱性磷酸酶(AKP)、谷草转氨酶(AST)和谷丙转氨酶(ALT)的活性。其次，添加壳寡糖可显著提高珍珠龙胆石斑鱼头肾占比。为进一步探究壳寡糖对珍珠龙胆石斑鱼的免疫调控作用，本实验通过实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测珍珠龙胆石斑鱼头肾中免疫基因的表达情况。结果显示，壳寡糖对炎症具有双向调控作用，低剂量壳寡糖会激活炎症因子基因IL-6和IL-1β的表达，而高剂量壳寡糖会通过NF-κB途径抑制IL-6、IL-1β和TNF-α的表达。最后，通过哈维氏弧菌攻毒实验检测了壳寡糖对珍珠龙胆石斑鱼的免疫保护作用，结果显示，壳寡糖能通过NF-κB细胞通路抑制炎症因子mRNA的表达，同时显著抑制了细胞凋亡相关基因的表达。研究表明，壳寡糖的添加可促进珍珠龙胆石斑鱼的生长，提高其非特异性免疫，具有一定的免疫保护作用。本研究为壳寡糖在水产养殖中的应用提供理论参考，同时为珍珠龙胆石斑鱼的疫病防控提供依据。

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。