c# render pdf : How to move pages in pdf acrobat control application system azure web page winforms console viewcontent11-part665

103 
103
Figure 2. Classification accuracy for 5s window with all features using Random Committee.  
*Smartphone
’s accelerometer data and gyroscope data
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
94.2%  94.1% 
94.6% 
96.8% 
97.4% 
98.7% 
87.6% 
98.5% 
86.3% 
97.6% 
84.7% 
94.9% 
88.2% 
93.3% 
How to move pages in pdf acrobat - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
reorder pages in pdf online; how to reorder pages in pdf
How to move pages in pdf acrobat - 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 move pages in a pdf document; how to reorder pdf pages
104 
104
Figure 3. Results from 95% equivalence testing for agreement in total MET between Smartphone and OM (left), and in AEE 
(MET) between Actigraph and OM (right).  
*Black solid bar: Equivalence zone of measured MET, Grey solid line: 90% CI of predicted MET  
-2
0
2
4
6
8
10
12
Walking 2.5 mph
Walking 3.5 mph
Running 5.5 mph
Running 6.5 mpjh
Supine
Typing
Climbing Stairs up/down
Stationary Bike
Overground Walking
Elliptical
Walking with Backpack
Will Tennis
Basketball
Activity Energy Expenditure (MET) 
-2
0
2
4
6
8
10
12
Walking 2.5 mph
Walking 3.5 mph
Running 5.5 mph
Running 6.5 mpjh
Supine
Typing
Climbing Stairs up/down
Stationary Bike
Overground Walking
Elliptical
Walking with Backpack
Will Tennis
Basketball
Total Energy Expenditure (MET) 
T) 
C# PDF Converter Library SDK to convert PDF to other file formats
manipulate & convert standard PDF documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat.
rearrange pages in pdf online; reorder pages in pdf
C# powerpoint - PowerPoint Conversion & Rendering in C#.NET
documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. PowerPoint to PDF Conversion.
switch page order pdf; reorder pages in pdf preview
105 
105
Figure 4. Root mean square error comparison between ActiGraph and Smartphone.  
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
ActiGrpah
Smartphone
C# Word - Word Conversion in C#.NET
Word documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Word to PDF Conversion.
reorder pdf pages online; how to reorder pages in pdf online
C# Excel - Excel Conversion & Rendering in C#.NET
Excel documents in .NET class applications independently, without using other external third-party dependencies like Adobe Acrobat. Excel to PDF Conversion.
how to move pages around in a pdf document; how to reorder pdf pages in
106 
106
Figure 5. Correlation between measured MET/5s vs. Vector magnitude of vertical + horizontal counts/5s.
R
²
= 0.7951 
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0
2
4
6
8
10
12
14
Measured MET/5s
Oxycon Mobile  
Vector magnitude of vertical + horizontal counts/5s  
Developed Equation = 1.856 + (0.803 × VM) + (-0.091 × BMI) 
107 
107
Figure 6. Correlation between measured MET and estimated MET (Freedson 2011) from ActiGraph.  
R
²
= 0.6509 
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Measured MET from Oxycon
Moblie  
Estimated MET from ActiGraph 
108 
108
Figure 7. Correlation between measured MET from the Oxycon Mobile and estimated MET from the Smartphone.  
R
²
= 0.6163 
0
2
4
6
8
10
12
14
16
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
16
Estimated MET from developed equation using the smartphone  
Measured MET from Oxycon Mobile
109 
109
Figure 8. Bland-Altman plots measured MET from Oxycon Mobile vs. predicted MET from Smartphone (left) and measured MET 
from Oxycon Mobile and predicted MET from Actigraph (Freedson 2011) (right).  
* Intercept: -1.39, Slope: 0.34 
* p > 0.001 
* Intercept: -1.55, Slope: 0.66 
* p > 0.001 
110 
110
CHAPTER 5  
GENERAL CONCLUSION 
Summary 
The focus of this dissertation research was on finding more practical and 
functional tools for assessing physical activity. The first study evaluated the utility of 
various consumer-based, physical activity, monitoring tools (Chapter 3) and the second 
explored the feasibility and utility of using embedded sensors in smart phones for 
objective activity monitoring.   
Consumer-based physical activity monitors allow individuals to objectively track 
their daily physical activity. Various types of these self-monitoring devices have been 
released into the market, but there is little information available to help consumers 
determine the relative effectiveness of the utility of these different devices. Therefore, it 
was important to directly evaluate them. While many devices exist, the technology in 
these devices pales in comparison to the sophistication and functionality already available 
in current Smartphones. In theory, the accelerometer-enabled Smartphone should be able 
to perform the same functions as traditional, physical-activity assessment devices (i.e., 
accelerometry based activity monitors) in free-living conditions. Considering the growth 
in popularity of the Smartphone, this platform may ultimately be the most practical 
approach for free-living activity monitoring. The aim of this dissertation was to provide 
information for researchers and consumers regarding the accuracy of consumer-based, 
physical activity monitors in estimating energy expenditure and explore the utility of a 
commercially-available Smartphone as a physical activity assessment tool.  
111 
111
Study 1 of this dissertation assessed the accuracy of various consumer-based, 
physical activity monitors currently available on the market. The results of the study 
supported the utility of the Bodymedia FIT and also revealed promising findings for the 
FitBit. The most noteworthy finding is that almost all of the consumer-based monitors 
produced estimates that were comparable to the widely used Actigraph research-grade 
monitor. This new class of monitors offers considerable potential to advance the science 
and practice of physical activity promotion. Major strengths of Study 1 were that it tested 
the most currently-available monitors on the market in the semi-structured free-living 
conditions, employed a novel statistical method to examine agreements, and compared 
the results with the commonly-used research-based activity monitor.   
Study 2 of this dissertation investigated procedures for classifying physical 
activity (and the accuracy of energy expenditure algorithms), utilizing a currently 
available Smartphone device placed in a pocket. The results from the second study 
support the feasibility of incorporating data from embedded Smartphone sensors to detect 
and classify physical activity patterns. The results also provided evidence that data from a 
Smartphone can be calibrated to estimate EE with accuracy comparable to the widely 
used Actigraph monitor..     
Progress in physical activity assessment research has been driven by systematic 
evaluation of new monitoring technologies. The series of papers presented in this 
dissertation provides a better understanding of the validity of consumer-based physical 
activity monitors and also evaluates the potential for estimating energy expenditure using 
built-in technology in the Smartphones. Therefore, the results from these studies provide 
112 
112
important insight of the current physical activity monitor technology and open a new 
frontier, as well as advanced methods for physical activity assessment. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested