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。

石油作为现代工业社会的重要能源，其开采过程对环境和生态系统产生了显著影响。本文旨在探讨石油采油过程中的环境保护措施，并分析这些措施对可持续发展的影响。通过实施有效的废水处理、废气控制、土壤保护及生态恢复等措施，可以显著降低石油开采对环境的负面影响，促进资源的合理利用和环境的可持续保护。同时，这些措施的实施也有助于推动技术创新、提高经济效益，并增强社会对环境保护的意识和责任感。

基于山西铁道职业技术学院与山西安泰控股集团有限公司开展省级现代学徒制项目基础，依托“安泰产业学院”，校企师生团队针对集团皮带运输过程中粉率产生量大及扬尘问题，进行皮带输送落料环保技术创新研究与实践。