目的分析我国老年人高血压的患病率,以及知晓、治疗和控制状况。方法使用2012-2015年全国高血压分层多阶段随机抽样横断面调查资料[国家"十二五"科技支撑计划项目"中国重要心血管病调查及关键技术研究"]进行分析,...目的分析我国老年人高血压的患病率,以及知晓、治疗和控制状况。方法使用2012-2015年全国高血压分层多阶段随机抽样横断面调查资料[国家"十二五"科技支撑计划项目"中国重要心血管病调查及关键技术研究"]进行分析,其中老年人(年龄≥60岁)134 397人。老年人高血压定义为平均收缩压≥140和(或)舒张压≥90 mm Hg或近2周内服用降压药物;单纯收缩期高血压定义为收缩压≥140和舒张压<90 mm Hg,单纯舒张期高血压定义为收缩压<140和舒张压≥90 mm Hg,血压控制定义为收缩压<140和舒张压<90 mm Hg。结果我国老年人高血压患病率为53.24%(约9450万人),单纯收缩期高血压患病率为30.33%(约5380万人),单纯舒张期高血压患病率为1.32%(约234万人),单纯收缩期高血压占老年高血压总人数的56.95%。城市和农村居民的老年高血压患病率比较,差异无统计学意义(53.38%比53.20%,P=0.904),但女性高于男性(55.28%比51.14%,P<0.001)。在老年高血压患者中,知晓率57.08%,治疗率51.35%,控制率仅18.20%。结论老年人高血压知晓、治疗和控制率有所提高,但整体仍低。展开更多
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域。SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知...SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域。SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知环境中进行移动。随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关室内场景SLAM的论述还不够系统。通过对现有的关于SLAM算法发展成果的总结和对比,对室内SLAM进行了综合性的阐述。首先介绍了SLAM的技术现状和室内场景SLAM在不同传感器下的分类问题;其次介绍了SLAM的经典框架;然后根据相关传感器种类的不同,简要介绍了不同传感器下常见的SLAM算法的原理,同时讨论了传统室内SLAM算法中存在的诸多局限性问题,引出了基于多传感器融合技术的SLAM和基于深度学习技术的SLAM两个研究方向;最后介绍了SLAM的未来发展趋势和应用领域。展开更多
文摘目的分析我国老年人高血压的患病率,以及知晓、治疗和控制状况。方法使用2012-2015年全国高血压分层多阶段随机抽样横断面调查资料[国家"十二五"科技支撑计划项目"中国重要心血管病调查及关键技术研究"]进行分析,其中老年人(年龄≥60岁)134 397人。老年人高血压定义为平均收缩压≥140和(或)舒张压≥90 mm Hg或近2周内服用降压药物;单纯收缩期高血压定义为收缩压≥140和舒张压<90 mm Hg,单纯舒张期高血压定义为收缩压<140和舒张压≥90 mm Hg,血压控制定义为收缩压<140和舒张压<90 mm Hg。结果我国老年人高血压患病率为53.24%(约9450万人),单纯收缩期高血压患病率为30.33%(约5380万人),单纯舒张期高血压患病率为1.32%(约234万人),单纯收缩期高血压占老年高血压总人数的56.95%。城市和农村居民的老年高血压患病率比较,差异无统计学意义(53.38%比53.20%,P=0.904),但女性高于男性(55.28%比51.14%,P<0.001)。在老年高血压患者中,知晓率57.08%,治疗率51.35%,控制率仅18.20%。结论老年人高血压知晓、治疗和控制率有所提高,但整体仍低。
文摘SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同时定位与地图构建,目前被广泛应用于机器人领域。SLAM算法使得机器人处于陌生环境时,能够通过自身搭载的传感器来感知环境信息并建立环境地图,并完成对自身位姿的计算,从而能够在未知环境中进行移动。随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关室内场景SLAM的论述还不够系统。通过对现有的关于SLAM算法发展成果的总结和对比,对室内SLAM进行了综合性的阐述。首先介绍了SLAM的技术现状和室内场景SLAM在不同传感器下的分类问题;其次介绍了SLAM的经典框架;然后根据相关传感器种类的不同,简要介绍了不同传感器下常见的SLAM算法的原理,同时讨论了传统室内SLAM算法中存在的诸多局限性问题,引出了基于多传感器融合技术的SLAM和基于深度学习技术的SLAM两个研究方向;最后介绍了SLAM的未来发展趋势和应用领域。
