本文对中国中短期、长期的人口作了预测。
第一，首先，作为已知的条件（输入）的统计数据都是离散的，如某某年各个年龄的女性生育率、死亡率、性别比等；
第二，作为结果输出人们希望得到的数据也是离散的，例如：2010年、2020年、2050年…的人口总数、各个人口总数、人口的年龄分布等；
第三，与其用数值的方法求解连续模型，不如直接建立离散模型，也就是所谓的双线型模型，本文就是利用双线型模型解决了问题。
通过Matlab进行编程求解，我们得到未来中短期和长期的市区，城镇，乡村的各项人口指标及其各自的发展趋势。
若控制总和生育率不超过1.8，则中国总人口将在2015到2020年达到最大值，约为14.5亿，之后开始下降，在2050年将低于12亿。
中国人口平均年龄和老龄化指数均随时间持续增长，意味着劳动力负担将加重。
且城市的平均年龄和老龄化指数均高于城镇和乡村，意味着城市的生活水平和医疗水平相对于镇，乡较高。
最后我们对该双线型模型进行了评价，并给出了控制人口增长的一些建议。

本文建树了我国生齿削减的料想模子，对于各年份天下生齿总量削减的中短期以及临时趋向作出了料想，并对于生齿老龄化、生齿培育比等一系列评估目的举行了料想。
末了提出了无关生齿抑制与管理的步骤。
模子Ⅰ：建树了Logistic生齿阻滞削减模子，行使附件2中数据，松散网上查找增补的数据，分别依据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总生齿数据建树模子，举行料想，把料想下场与附件1《国度生齿阻滞策略钻研报告》中提供的料想值举行阐发比力。
患上出使用1980年到2005年的总生齿数建树模子料想下场好，拟合的曲

总体来说，区块链票务还是一片蓝海，竞争较少，基于区块链的新商业模式，可以以其作为立足点开辟新的市场空间。
在传统票务领域，生产力的革命空间不大，我们没有太多的竞争力，但基于区块链的生产关系的革命确拥有广大的空间，我们先发制人，抢占未来市场机会。
随着散客化、移动化、老龄化的趋势，基于区块链的票务会迎来高速的市场增长。

本文建立了我国人口增长的预测模型，对各年份全国人口总量增长的中短期和长期趋势作出了预测，并对人口老龄化、人口抚养比等一系列评价指标进行了预测。
最后提出了有关人口控制与管理的措施。
模型Ⅰ：建立了Logistic人口阻滞增长模型，利用附件2中数据，结合网上查找补充的数据，分别根据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总人口数据建立模型，进行预测，把预测结果与附件1《国家人口发展战略研究报告》中提供的预测值进行分析比较。
得出运用1980年到2005年的总人口数建立模型预测效果好，拟合的曲线的可决系数为0.9987。
运用1980年到2005年总人口数据预测得到2010年、2020年、2033年我国的总人口数分别为13.55357亿、14.18440亿、14.70172亿。
模型Ⅱ：考虑到人口年龄结构对人口增长的影响，建立了按年龄分布的女性模型（Leslie模型）：以附件2中提供的2001年的有关数据，构造Leslie矩阵，建立相应Leslie模型；
然后，根据中外专家给出的人口更替率1.8，构造Leslie矩阵，建立相应的Leslie模型。
首先，分别预测2002年到2050年我国总人口数、劳动年龄人口数、老年人口数（见附录8），然后再用预测求得的数据分别对全国总人口数、劳动年龄人口数的发展情况进行分析，得出：我国总人口在2010年达到14.2609亿人，在2020年达到14.9513亿人，在2023年达到峰值14.985亿人；
预测我国在短期内劳动力不缺，但须加强劳动力结构方面的调整。
其次，对人口老龄化问题、人口抚养比进行分析。
得到我国老龄化在加速，预计本世纪40年代中后期构成老龄人口高峰平台，60岁以上老年人口达4.45亿人，比重达33.277%；
65岁以上老年人口达3.51亿人，比重达25.53%；
人口抚养呈现增加的趋势。
再次，讨论我国人口的控制，预测出将来我国育龄妇女人数与生育旺盛期育龄妇女人数，得到育龄妇女人数在短期内将达到高峰，随后又下降的趋势的结论。
最后，分别对模型Ⅰ与模型Ⅱ进行残差分析、优缺点评价与推广。

目前，随着当今社会老龄化进程的逐步加剧，我们在新闻中经常能看到老人跌倒了，无人扶，进而导致老人的死亡。
对于这种悲剧，我们也很无奈，因为怕扶了老人，可能会被讹，老年人跌倒造成的致病、住院率和死亡率急速提高，带来了严重的社会经济负担。
因而，在不影响老年人正常活动的前提下，通过科学的手段监测老年人的活动，在检测到跌倒后迅速报警求助，可以有效地减少老年人跌倒带来的健康伤害和医疗开支。
在分析比较国内外跌倒检测相关技术研究后，本文提出了一种基于ADXL345倾角传感器的跌倒检测与报警系统。
ADXL345倾角传感器实时采集老人在日常活动中产生的倾角数据，然后将数据送到单片机STC89C52进行处理，并判断老年人的运动状态。
当系统检测到跌倒发生时，发出报警声音提醒老人和周围的人。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。