老年人是人口的重要组成部分，是社会的宝贵财富。如何使老年人保持旺盛的生命活力，防病抗衰，延年益寿，这已是一个人人关心的重要的社会问题。 影响老年人寿命和健康的因素是多方面的，而饮食营养则是重要方面。专家们认为，营养不足和营养不平衡是导致多种疾病的重要诱因。 本书从老年人的生理特点、食养理论和原则、合理营养、四季食补、食物保健、饮食宜忌、常见病饮食调养和中医食疗等方面，进行了较为全面而具体的介绍。但愿这本小书，能使患病的老人得到防病治病的饮食指导，能使健康的老人得到预防衰老、延年益寿的启迪，能成为老年人的知音和益友。
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上传时间： 2013-12-13
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老年人大学的学籍管理,主要是学费收取，用到了一些第三方控件。
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上传时间： 2013-12-29
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51单片机老年人用药助记神器，2402存储，LCD1602 显示，程序注释详，非常适合单片机爱好者参考借鉴。
标签： 51单片机
上传时间： 2022-07-01
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基于MPU6050的老年人跌倒监测系统设计
上传时间： 2022-07-06
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基于STM32的用于老年人跌倒防护的装置，由控制模块，传感器模块，防护挽救模块组成。控制模块以STM32为核心，控制模块接收传感器模块检测的加速度、角速度信号，使用阈值判断法进行分析，并能够在老年人发生跌倒但未完全着地前为后面开启防护措施提供信号，从而避免老年人受伤害。实验显示，本系统采用的跌倒判断算法准确度高，系统可靠性高、结构简单。
上传时间： 2013-10-16
上传用户：清山绿水
陈香梅的名字，在中国大陆不胫而走。其实，也只是年轻一代对她比较陌生，老年人谁不知晓，这位当年中央社的第一位女记者、美国飞虎队陈纳德将军的夫人呢？
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上传时间： 2017-08-12
上传用户：cmc_68289287
：如今，我们都需要一种以上的收入来源。仅仅依赖单一的雇主，最终肯定会像大多数美国人一样，步履维艰。即使这个国家才爬出最近的一次经济萧条，但仍然有超过 8% 的求职者无法找到工作。对于年轻人和老年人群体来说，高失业率和低就业率的现象更为显著。那些有幸保住工作的人也难逃减薪、降低福利和工时变长的困境，并且他们还要时刻怀揣不安，担心这份工作有一天会突然消失。
标签： 创业家 第二职业
上传时间： 2018-06-28
上传用户：txrshmily
“互联网+大数据”养老综合利用各种信息通信技术，以互联、移动、开放、共享为特征，围绕老年人的生活起居、安全保障、保健康复、医疗卫生、娱乐休闲等各个方面，面向老年人、服务单位、政府机构等相关人员和组织，开展信息采集、信息整理、信息利用和信息服务。 “互联网+大数据”养老既是一个技术体系，更是一个服务体系。从养老服务的视角观察，根据业务目标、业务主体和业务环境的差别，“互联网+大数据”养老业务可分为3个方面：在行政管理和行业指导方面，相关行政管理部门在老龄数据大集中的基础上对全社会养老事业开展顶层设计和集中管理，建设覆盖全国和省、市、县、乡四级行政机构的行业管理信息化平台；在老龄产品和服务产业方面，供应商通过物联网、互联网技术升级老龄产品，养老服务机构利用信息化应用和智能化产品升级养老服务，形成依托数据的互联网老龄产业集群；在老年消费者方面，老年人学习和利用互联网，加强自理能力，丰富社会生活，全面提升老龄人口的物质和精神满足感。 “互联网+大数据”养老具有与传统养老体系完全不同的特征，可以概括为如下几点。
上传时间： 2018-11-01
上传用户：wwr123
人口老龄化是指总人口中因年轻人口数量减少、年长人口数量增加而导致的老年人口比例相应增长的动态。人口老龄化是个全球性问题。然而，中国仍处在社会主义初期，并处于快速老龄化阶段，在这样的背景下，中国人口老龄化体现出其独有的特征：未富先老、规模更大，速度更快，赡养负担更重，二元结构明显。中国面临着人口老龄化危机特有的巨大挑战。高龄、失能和患病老年人的照料护理问题，已经引起社会各界的普遍关注。本论文采用线性回归的方法来预测人口老龄化指数。中国人口老龄化指数预测也成为未来老年人服务工作的指导方向。
上传时间： 2020-02-20
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
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