c# render pdf : Move pages in a pdf software application cloud windows html asp.net class viewcontent1-part663

provide consumers with the ability to estimate PA and energy expenditure (EE) [12], and 
track data over time on a personalized web interface.  
Other technologies have also been adapted to capitalize on consumer interest in 
health and wellness. Pedometers developed originally to measure steps have been 
calibrated to estimate EE and to store data over time [13]. Geographical positioning 
system (GPS) monitors, developed primarily for use in navigation, are now marketed to 
athletes and recreation enthusiasts to monitor speed and EE from activity. Heart rate 
monitors, originally marketed to athletes, have also been modified and marketed to 
appeal to more recreational athletes interested in health and weight control. These devices 
typically provide an easy-to-use web-interface to enable consumers to monitors PA and 
EE over time.  
The increased availability of monitoring technology provides consumers with 
options for self-monitoring, but these tools may also have applications for applied field-
based research or intervention applications designed to promote PA in the population. To 
date, there is little or no information available to substantiate the validity of these 
consumer-based activity monitors and accelerometry-based mobile phone applications to 
assess PA and EE under free-living conditions. It is important to formally evaluate the 
validity of these various devices so information can be shared with researchers, fitness 
professionals, and consumers.  
The series of papers presented in this dissertation will provide a better 
understanding of the validity of consumer-based physical activity monitors and also 
evaluate the potential of estimating energy expenditure using built-in technology in 
Smartphones. The first study (Chapter 3) specifically evaluated the utility of various 
Move pages in a pdf - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
rearrange pages in pdf document; how to rearrange pdf pages reader
Move pages in a pdf - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
how to rearrange pages in a pdf file; pdf rearrange pages online
consumer-based, physical activity, monitoring tools against indirect calorimetry. A 
unique aspect of this study is that the consumer-based monitors were also directly 
compared with results from an Actigraph monitor, the most commonly used research-
grade monitor used in the field. The second study (Chapter 4) explored the feasibility and 
utility of using embedded sensors in smart phones for objective activity monitoring. 
While consumer-monitors are designed to be convenient and easy to use, it is still 
somewhat burdensome for individuals to have to wear or carry another device. The 
embedded sensors in current Smartphones (e.g. accelerometers and gyroscope) may have 
similar (or better) utility than current research or consumer monitors. However, before 
this can be done, methods need to be developed to compile and use the raw sensor data. 
Machine learning techniques are widely used in pattern recognition technology and they 
have been increasingly used in accelerometry-based monitors to detect underlying 
patterns in the data. In this second study, machine learning techniques are tested to 
determine the most optimal way to classify physical activity patterns using Smartphone 
data. Once this is done it will be possible to develop prediction equations that can convert 
the raw data into estimates of energy expenditure and/or quantify levels of physical 
activity (see image below). 
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Using this C#.NET Tiff image management library, you can easily change and move the position of any two or more Tiff file pages or make a totally new order for
rearrange pages in pdf reader; rearrange pdf pages
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
page reorganizing library control, developers can swap or adjust the order of all or several Word document pages, or just C# DLLs: Move Word Page Position.
move pdf pages; pdf move pages
The two studies will advance research on physical activity monitoring techniques 
and specifically determine the feasibility of utilizing embedded sensors in Smartphones 
to capture physical activity data under free living conditions.  A comprehensive literature 
review is provided in the next section to summarize the progression of research in this 
area and to explain the methods for the present study.  
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
library control, developers can swap or adjust the order of all or several PowerPoint document pages, or just change the C# DLLs: Move PowerPoint Page Position.
reorder pages in a pdf; pdf change page order online
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
RasterEdge XDoc.PDF allows you to easily move PDF document pages position, including sorting pages and swapping two pages. Copying and Pasting Pages.
move pages in pdf; how to rearrange pdf pages in preview
References 
1. 
Bassett, D.R., Jr., A. Rowlands, and S.G. Trost, Calibration and validation of 
wearable monitors. Med Sci Sports Exerc, 2012. 44(1 Suppl 1): p. S32-8. 
2. 
Trost, S.G., K.L. McIver, and R.R. Pate, Conducting accelerometer-based activity 
assessments in field-based research. Med Sci Sports Exerc, 2005. 37(11 Suppl): p. 
S531-43. 
3. 
Connolly, C.P., et al., Accuracy of physical activity monitors in pregnant women. 
Med Sci Sports Exerc, 2011. 43(6): p. 1100-5. 
4. 
McClain, J.J. and C. Tudor-Locke, Objective monitoring of physical activity in 
children: considerations for instrument selection. J Sci Med Sport Australia, 2009. 
12(5): p. 526-33. 
5. 
Welk, G.J., et al., Calibration of the biotrainer pro activity monitor in children. 
Pediatr Exerc Sci, 2007. 19(2): p. 145-58. 
6. 
Puyau, M.R., et al., Validation and calibration of physical activity monitors in 
children. Obes Res, 2002. 10(3): p. 150-7. 
7. 
John, D. and P. Freedson, ActiGraph and Actical physical activity monitors: a 
peek under the hood. Med Sci Sports Exer, 2012. 44(1 Suppl 1): p. S86-9. 
8. 
Swartz, A.M., et al., Validity of Physical Activity Monitors in Assessing Energy 
Expenditure in Normal, Overweight, and Obese Adults. Open Sports Sci J, 2009. 
2: p. 58-64. 
9. 
Paul, D.R., et al., Comparison of two different physical activity monitors. BMC 
medical research methodology, 2007. 7: p. 26. 
10.  Spierer, D.K., et al., A comparison of energy expenditure estimates from the 
Actiheart and Actical physical activity monitors during low intensity activities, 
walking, and jogging. Eur J Appl Physiol, 2011. 111(4): p. 659-67. 
11.  Welk, G.J., J. McClain, and B.E. Ainsworth, Protocols for evaluating equivalency 
of accelerometry-based activity monitors. Med Sci Sports Exerc, 2012. 44(1 
Suppl 1): p. S39-49. 
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
int pageIndex = 0; // Move cursor to (400F, 100F). String outputFilePath = Program.RootPath + "\\" output.pdf"; doc.Save(outputFilePath);
how to move pages in pdf converter professional; reorder pages in pdf document
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
Get image information, such as its location, zonal information, metadata, and so on. Able to edit, add, delete, move, and output PDF document image.
rearrange pages in pdf file; reorder pdf pages
12.  Freedson, P., D. Pober, and K.F. Janz, Calibration of accelerometer output for 
children. Med Sci Sports Exer, 2005. 37(11 Suppl): p. S523-30. 
13.  De Cocker, K.A., et al., Non-traditional wearing positions of pedometers: validity 
and reliability of the Omron HJ-203-ED pedometer under controlled and free-
living conditions. J Sci Med Sport Australia, 2012. 15(5): p. 418-24. 
VB.NET PDF insert text library: insert text into PDF content in vb
Dim pageIndex As Integer = 0 ' Move cursor to (400F, 100F). Dim outputFilePath As String = Program.RootPath + "\\" output.pdf" doc.Save(outputFilePath).
how to move pages in pdf files; reorder pdf pages reader
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Rapidly and multiple PDF document (pages) creation and edit methods file formats; merge, append, and split PDF files; insert, delete, move, rotate, copy
how to move pdf pages around; reordering pages in pdf document
CHAPTER 2  
LITERATURE REVIEW 
Introduction 
Physical activity provides substantial health benefits and is a vital factor for the 
prevention of disease. Over the years, studies have provided details supporting the roles 
of physical activity in various health conditions and their overall benefits to public health. 
Research evidence indicates physical activity helps prevent several major health 
conditions, such as cardiovascular diseases [1], diabetes [2], hypertension [3], chronic 
kidney disease [4], and dyslipidemia [5]. There are also numerous studies to support the 
importance of cardiovascular fitness for improved health and reduced mortality [6, 7].  
The United States Department of Health and Human Services provided the first 
formal U.S. government physical activity guidelines (USDHHS, 2008). The basic 
guidelines are similar to the 2007 AHA-ACSM recommendations, but focus on total 
weekly activity. Specifically, adults should participate in at least 150 minutes per week of 
moderate intensity, 75 minutes of vigorous intensity, or a combination of moderate and 
vigorous activity. Additional health benefits are possible for those who double the 
recommendations (300 minutes of moderate, 150 minutes of vigorous, or an equivalent 
combination of physical activity). This guideline included recommendations for children 
through older adults and other special populations (e.g., people with disabilities, pregnant 
women, etc.). The broad concepts of these guidelines are some activity is better than no 
activity, health benefits increase with increased physical activity (i.e., intensity, duration, 
and frequency), and the benefits of physical activity minimize the risks. 
The recommended amounts of physical activity to improve fitness and promote 
health have been described and well publicized. However, the majority of U.S. adults do 
not meet physical activity recommendation guidelines [8], which is a pattern that holds 
true in other developed and developing nations [9]. Based on physical activity 
surveillance research, the prevalence of individuals who did not engage in leisure-time 
physical activity, declined from 29.8% in 1994 to 23.7% in 2004 (Center for Disease 
Control and Prevention (CDC), 2005). The prevalence of people, who met moderate-
vigorous physical activity (MVPA) guidelines for leisure-time PA, has remained static at 
about 25% [10].  
Moreover, national surveys using representative samples from the U.S. population, 
show the prevalence of obesity and overweight has dramatically risen to more than 30 
and 65.7% in the United States, respectively [11, 12]. Overweight and obesity are viewed 
as critical public health concerns and also cause a large number of health problems [13], 
such as cardiovascular disease, type II diabetes mellitus, osteoarthritis, and an increased 
risk of some forms of cancer. Engaging in physical activity has the potential to attenuate 
the risk of adverse obesity-related health outcomes [14] and has proven health benefits, 
which have led to several organizations establishing national guidelines for physical 
activity recommendations.  
Public health researchers have sought to develop behavioral interventions and 
methods to promote physical activity in the population. While there has been some 
progress in this area, a promising development is the increased availability of consumer-
based tools and resources that may help individuals monitor their own behaviors. For 
example, there are a number of consumer-based physical activity monitors and 
10 
Smartphones with built-in technology designed to help people become more physically 
active.  
An advantage of these tools is they are actively marketed and promoted by 
companies in the consumer marketplace. A number of factors have contributed to the 
convergence toward consumer-based activity monitor technology, including the 
availability of a low-cost accelerometer, increased utility of wireless data transfer, as well 
as widespread use of Smartphones and social media applications. These approaches 
present an exciting opportunity to advance public health, but it is important to validate 
existing monitoring systems (i.e., consumer-based activity monitors) and develop novel 
health monitoring technologies to study an individual’s physical activities and sedentary 
behaviors.  While some devices have been developed, based on established research 
devices, most monitors have been released into the marketplace without any formalized 
evidence of accuracy. 
The first section of this literature review summarizes the progression of research 
with traditional accelerometry-based physical activity monitors. The second section 
describes the measurement basis and features for various consumer-based activity 
monitors. The third section summarizes the available technology within Smartphones that 
would enable them to monitor physical activity, as well as promising approaches used for 
calibrating and validating Smartphone applications. The final section reviews the 
methods used for calibration i
n this dissertation’s studies. 
Progression of Research on Accelerometry-Based Physical Activity Monitors  
Overview of accelerometry-based physical activity monitors 
11 
Accelerometry-based physical activity monitors have been used to monitor and 
provide a description of physical activity behavior in laboratory settings and free-living 
populations [15]. These devices contain accelerometers to assess the accelerations of 
objects in motion, along with reference axes. Acceleration is proportional to the net 
external force, which can then be used to estimate intensity and frequency of physical 
activity [16]. 
Accelerometers measure acceleration of the body up to three planes, depending on 
the device. There are three different types of technology to capture the direction of the 
accelerations. If the accelerometer is uniaxial, the device can detect accelerations in just 
one plane, such as side-to-side movements, and it can miss activities with high vertical 
accelerations. Biaxial and tri-axial accelerometers can detect accelerations in two and 
three planes, respectively (i.e., horizontal, vertical, or lateral), and an omnidirectional 
accelerometer is sensitive to accelerations in all directions [17]. 
Acceleration can be measured electrically with the physical changes in 
displacement of the proof mass (also referred to as seismic mass) with respect to the 
reference frame. Piezoresistive, piezoelectric, and differential capacitive accelerometers 
are the most commonly used types, utilizing the same basic principle of the spring mass 
system [18].  Piezoresistive accelerometers consist of a cantilever beam. Its proof mass is 
formed by a surface micromachined polysilicon structure with polysilicon springs, whose 
electrical resistance produces a voltage proportional to the applied acceleration. The main 
disadvantages of piezoresistive sensing are the temperature-sensitive drift [16] and the 
lower level of the output signals, but is useful for acquiring vibration information at low 
frequencies [19]. When the sensors in a piezoelectric accelerometer receive acceleration, 
12 
the sensing element bends, due to applied acceleration. This causes a displacement charge 
to build on one side of the sensor and results in a variable output voltage signal 
proportional to the applied acceleration.  
Differential capacitive accelerometers typically use a differential capacitor with 
central plates attached to the moving mass and fixed external plates. The applied 
acceleration unbalances the capacitor, resulting in the output wave for the accelerometer. 
The advantages of differential capacitive accelerometers are low power consumption, 
large output level, and fast response to motions. Currently, this type of accelerometer 
uses a micro-electromechanical system (MEMS) technology commonly used in most 
applications, such as portable mobile systems and consumer electronics [18]. In addition, 
accelerometry data can be used to derive velocity and distance signals information by 
integrating accelerometry data with respect to time. Some accelerometry-based devices 
can respond to gravity to provide tilt sensing with respect to reference planes when 
accelerometers rotate with objects. The resulting inclination data can be used to classify 
body posture.  
Accelerometry-based activity monitors also have other measurement challenges 
regarding the raw activity count data produced by each accelerometer. Commercial 
accelerometers usually produce output in the form of activity counts (i.e., counts/min) per 
defined time period (epoch). The units represent the estimated intensity of measured 
activities during each time period. However, there are discrepancies in cut-points 
converting the counts into meaningful outcome measures (e.g., VO
2
or EE) due to 
differences in the regression models used to generate point estimates of EE and cut-points 
from accelerometer counts. For instance, it is difficult to directly compare the estimation 
Documents you may be interested
Documents you may be interested