避免口腔黏液滋生：掌握「你tm别舔了」的正确口诀与技巧解读复杂现象的文章，难道你不想了解？，令人争议的观点，难道我们不该思考其合理性？
《学会拒绝「你tm别舔了」：防止口腔黏液滋生的实用策略》
我们每天都在口腔中进行着各种各样的活动，如咀嚼、吞咽、刷牙等。这些日常习惯中，有一个看似不起眼却对人体健康至关重要的小动作——口腔黏液的分泌。口腔黏液是人体自我调节的重要组成部分，其产生和分泌受多种因素的影响，包括个人饮食习惯、口腔卫生状况、生理状态等，如果不能有效控制，就可能导致口腔黏液过多，引发一系列问题。
我们需要了解口腔黏液的基本结构和功能。口腔黏液是由唾液腺分泌的一种透明粘稠液体，主要作用为润滑口腔、保护牙齿、清洁口腔内细菌等。在正常情况下，口腔黏液的分泌量保持在一个适度水平，既不会过量，也不会影响到口腔的正常运行。在某些条件下，口腔黏液可能会出现异常增生或增多，即形成所谓的口腔黏液过多症。
如何预防口腔黏液过多？以下是一些简单易行且实用的建议：
1. 保持良好的口腔卫生习惯：定期刷牙两次，每次至少两分钟，使用含氟牙膏，并确保每颗牙齿都被彻底清洁。早晚使用含漱口水可以有效清除口腔中的细菌，减少口腔黏液的产生。
2. 避免过度食用糖分高的食物：研究表明，摄入过多的糖分会刺激唾液腺分泌更多的黏液，从而导致口腔黏液过多。应尽量减少对糖分食物的摄取，尤其是白米饭、糖果、甜饮料等高糖食品。
3. 控制压力和焦虑情绪：长期的精神压力和紧张情绪会刺激唾液腺分泌更多的黏液，进而导致口腔黏液过多。可以通过冥想、瑜伽、深呼吸等方式，放松身心，降低压力，改善情绪。
4. 正确使用口腔专用产品：市面上有许多专为口腔黏液过多设计的产品，如含有消炎成分的牙线、口香糖等，它们可以帮助减轻口腔不适，同时也有助于清洁口腔内的黏液。
5. 尝试正确的咀嚼方式：口腔黏液过多可能是由于牙齿间隙过大或者咬合不均造成的。尝试采用正确的咀嚼方式，例如闭嘴、轻柔地上下牙齿咬合，这样可以使牙齿更好地分散口腔中的压力，减少口腔黏液的产生。
6. 定期接受口腔检查：当发现口腔黏液过多时，应及时就医，由专业医生进行评估和治疗。可能需要进行洁治术、药物治疗或手术干预，以达到有效地控制黏液分泌的目的。
口腔黏液过多虽看似小题大作，但其实是我们日常生活中容易忽视的问题。通过保持良好的口腔卫生习惯、合理饮食、控制压力、正确使用口腔用品、适当咀嚼方式以及定期口腔检查，我们可以有效避免口腔黏液过多的发生，维护口腔健康，享受美好的生活。而一旦出现问题，也不必惊慌失措，及时寻求专业帮助是解决之道。让我们一起，从细微处做起，让口腔健康成为我们日常生活的一部分！
华夏时报记者 胡金华 上海报道
6月10日，中科曙光开盘涨停，开于涨停价68.09元/股；海光信息高开8.72%，开于148元/股。
公告内容显示，海光信息通过向中科曙光全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并中科曙光，并发行A股股票募集配套资金，吸收合并方换股价格为143.46元/股，被吸收合并方换股价格为79.26元/股。本次换股吸收合并中，海光信息拟购买资产的交易金额为换股吸收合并中科曙光的成交金额，为1159.67亿元。与此同时，双方换股价和比例也同时出炉，海光信息的换股价格为143.46元/股，中科曙光的换股价格为79.26元/股，每1股中科曙光股票可以换得0.5525股海光信息股票。
值得一提的是，由于海光信息与中科曙光此前停牌，不少资金借道信创ETF来提前投资两家企业，引起多只信创ETF在近期规模猛增，部分产品的基金份额增长了超10倍。
芯片产业链加速融合
有业内人士指出，海光信息与中科曙光合并重组完全符合新政措施，总市值超过4000亿元的合并规模也成为科创板重大新兴产业做大做强的经典案例。
2024年9月，证监会正式发布促进并购重组的六条措施，明确提出支持上市公司围绕科技创新、产业升级布局，引导更多资源要素向新质生产力方向聚集，尤其支持科创板、创业板上市公司并购产业链上下游资产；今年5月16日，证监会正式对外公布实施修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》，成为落实“并购六条”的最新举措，尤其在简化审核程序、创新交易工具、提升监管包容度等方面作出配套规定，创新性地设计了多个“首次”。其中之一建立了简易审核程序，明确对上市公司之间吸收合并，以及优质大市值上市公司发行股份购买资产，实行“2+5+5”审核机制，即2个工作日内受理、5个工作日内完成审核、5个工作日内完成注册。
本报记者也从双方公告中梳理出本次合并重组对存续公司主营业务的影响。海光信息作为国内领先的高端处理器设计企业，主营业务为研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器；中科曙光近年来依靠市场需求、政策支持与技术创新的三轮驱动，推动产业链上下游加速融合，在上游芯片端实现国产芯片的规模化应用；中游推动数据中心向集约化、绿色化升级；下游应用端则面向人工智能大模型训练、自动驾驶、工业仿真等场景推动智能算力基础设施发展，通过全面重构底层芯片、液冷、计算、存储、智算集群、基础软件栈、管理平台，并与AI场景有机适配、融合，加速智能算力基础设施服务千行万业。