c# render pdf : How to rearrange pages in a pdf file Library control API .net azure windows sharepoint viewcontent2-part668

of moderate and vigorous physical activity (MVPA) from one set of cut-points to MVPA 
estimates using different cut-points, even when the same outcome units are reported [20]. 
In addition, a well-recognized disadvantage of accelerometers is the devices are 
unable to account for the increased energy costs associated with walking up stairs or an 
incline, and do not accurately estimate non-locomotive activities. The cost of these 
devices may also limit the use of accelerometers in large-scale surveillance research [21]. 
Other disadvantages include subject compliance, altered physical activity patterns, and a 
cost of approximately $400 per monitor [22]. 
Calibration research with accelerometry-based activity monitors 
As described above, accelerometry-based physical activity monitors provide raw 
acceleration data, but for this information to be useful, it must be calibrated [23]. There 
have been a number of calibration and validation studies for using commercially-
available accelerometers and their associated prediction equations to measure energy 
expenditure in both laboratory and free-living conditions. 
The first accelerometer calibration study linking accelerometer counts per minute 
to energy expenditure (e.g., VO
, or Kcal
) was performed in a laboratory 
setting by Montoye et al. [24]. The researchers used dynamic activities, such as walking 
and running, and analyzed the relationship between energy expenditure and activity 
counts. They fit a linear regression to the data so they could predict energy expenditure 
related to activity counts. Since then, numerous studies have used similar approaches to 
calibrate other monitors. The Caltrac
[Caltrac Personal Activity Computer (Muscle 
Dynamics, Torrance, CA, USA)] accelerometer has been validated during level walking 
in a laboratory setting against indirect calorimetry [25]. The Caltrac
How to rearrange pages in a pdf file - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
pdf reorder pages; reorder pages pdf
How to rearrange pages in a pdf file - 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
reordering pages in pdf; change pdf page order reader
tended to underestimate EE at higher intensities and overestimate EE across a full range 
of speeds [26, 27] because the Caltrac
was factory-calibrated, based on walking [28].  
The ActiGraph 7164 (ActiGraph LLC, Pensacola, FL) accelerometer, formerly 
known as the Computer Science and Application (CSA), was first calibrated by Freedson 
et al. [29] against indirect calorimetry during treadmill walking and running. A regression 
equation to estimate energy expenditure from the counts was developed and cross-
validated on a subset of participants. A high correlation in estimating EE was achieved, r 
=.88 with the developed equation. They also developed equations used to identify cut-
points representing the lower and upper bounds to classify intensity categories (i.e., light, 
moderate, and vigorous physical activity). Chu, Lawson, and Naughton [30] examined an 
ActiGraph (CSA) accelerometer for predicting activity energy expenditures, while 34 
adolescents worked on a treadmill. The researchers found the developed equation 
explained 72% of the variability in Kcal
(adjusted R
= .72, SEE = 0.91 kcal
These results indicated the equation is suited for groups of adolescents rather than 
individuals, due to the high standard error of estimate (SEE). 
The Tritrac (Tritrac R3D
(Professional Products, Madison, WI USA) and the 
(Maastricht, The Netherlands) accelerometers have been compared to indirect 
calorimetry [31, 32] and doubly labeled water (DLW) [33, 34]. Tracmor
[35] The 
studies demonstrated a high correlation (r = 0.95) between EE and device output on a 
treadmill, and the test-to-test repeatability was within ~0.5% [31]. The intra-class 
correlation coefficient [36] for slow-paced walking was 0.93 (p < .001) and 0.82 (p 
< .001). For fast-pace walking, Bonomi et al. [33] reported a standard error of the 
estimated total energy expenditure of 0.9MJ/day, or 7.4% of the measured total energy 
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
C# TIFF - Sort TIFF File Pages Order in C#.NET. Reorder, Rearrange and Sort TIFF Document Pages in C#.NET Application. C# TIFF Page Sorting Overview.
move pages in pdf file; move pages in a pdf
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
out of order, you need to rearrange the PDF on creating, loading, merge and splitting PDF pages and Files deleting unnecessary page from PDF file and changing
change page order in pdf online; rearrange pdf pages in preview
expenditure. They suggested that the Tracmor
was a highly accurate device for the 
prediction of free-living energy expenditure. Total energy expenditure could be explained 
for 76%, when the sleeping metabolic rate and counts per day were included in the 
prediction model. However, the monitor failed to predict energy expenditure of up/down 
hill walking compared to indirect calorimetry. Chen and Sun [37] examined the Tritrac
with 125 subjects, while they performed activities of daily living and light exercise, and 
compared with the total EE to whole room calorimetry for two 24-h periods. The results 
demonstrated the estimated EE correlated with the measured total EE for the 2 days (r 
=.925 and r =.855; p < .001). The Tritrac
demonstrated a significant underestimation of 
energy expenditure in most studies [38-40]. However, a few other studies [41-43] 
reported large overestimations of energy expenditures in various activities. The accuracy 
of the measurement is highly influenced by the study population, type of accelerometer, 
and the activity monitored.  
The Actical (Philips Healthcare, Amsterdam, The Netherlands) single regression 
equation [44] accurately predicted activity energy expenditure in sedentary activities and 
slow running, while overestimated walking and underestimated all other activities. Puyau 
et al. [45] analyzed Actical and Actiwatch (Philips Healthcare, Amsterdam, The 
Netherlands) accelerometer counts with treadmill and daily living activities in children to 
predict activity-related energy expenditure. A clear, non-linear relationship was 
determined between counts and oxygen uptake measured via whole room calorimetry, 
utilizing a graphical examination. Therefore, Puyau et al. developed a prediction equation 
that included a power function of accelerometer counts as the observed relationship. The 
results indicated a correlation coefficient of R
= .81 and SEE = .01 kcal
VB.NET TIFF: Modify TIFF File by Adding, Deleting & Sort TIFF
you want to change or rearrange current TIFF &ltsummary> ''' Sort TIFF document pages in designed powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to move pages in pdf acrobat; move pages in pdf reader
C# PowerPoint - How to Process PowerPoint
you can load PowerPoint from existing file or stream to move out useless PowerPoint document pages simply with solution to sort and rearrange PowerPoint slides
change page order in pdf reader; change page order pdf acrobat
Puyau et al. suggested accelerometers can be best applied to groups versus individual 
estimations of energy expenditures. However, the sensitivity was higher when 
participants performed vigorous activities.  
Crouter et al. [46] examined several published regression equations for Actical, 
the ActiGraph, and an AMP-331 accelerometer (Dynastream Innovations Inc., Cochrane, 
Canada) and reported the accuracy for each equation compared to indirect calorimetry 
over a wide range of activities. A major finding was each regression equation tended to 
be valid for the activities for which it was calibrated. However, a linear regression model 
developed on locomotion activities underestimated lifestyle activities [46]. Leenders et al. 
[34] reported the ActiGraph accelerometer underestimated total energy expenditures by 
59% over seven days compared to doubly labeled water. Later, Crouter et al. [47] 
developed a method to distinguish between lifestyle and locomotion activities with the 
ActiGraph. In this case, pattern recognition algorithms were used to classify activities 
into three categories before estimating energy expenditure. After the activities were 
recognized, different regression models were applied for each activity mode to estimate 
energy expenditure. This method improved EE estimates for unconstrained lifestyle 
activities, especially improving estimates across a wider range of activity types and 
intensities [48].  
Over the past several decades, much research has been achieved on developing 
regression equations for accelerometry-based activity monitors. However, there is 
considerable variability in the equations and little consensus on which equation is best. A 
reason may be it is not possible to develop a single equation to accurately capture the 
diverse array of movements performed in daily life. Some researchers have suggested 
VB.NET Word: How to Process MS Word in VB.NET Library in .NET
well programmed Word pages sorter to rearrange Word pages in extracting single or multiple Word pages at one & profession imaging controls, PDF document, image
change page order pdf preview; reordering pdf pages
Online Merge PDF files. Best free online merge PDF tool.
By dragging your pages in the editor area you can rearrange them or delete single pages. We try to make it as easy as possible to merge your PDF files.
how to move pages around in pdf; reorder pages of pdf
that to account for the variation seen, separate regression relationships should be 
developed for different activities. Developing different regression equations would 
necessitate the ability to accurately distinguish different types and intensities of physical 
Consumer-Based Physical Activity Monitors 
In recent years, many companies have released a variety of consumer-based 
monitors designed to facilitate physical activity behavior change. The release of these 
new devices presents both challenges and opportunities for researchers, fitness educators, 
and practitioners. These consumer-based devices are generally marketed to provide 
personal information on levels of physical activity, but there is considerable variability in 
the features and characteristics of these new monitors. Some devices are based on 
standard, research-based devices with documented reliability and validity. Other devices 
have been developed specifically for the consumer market with typically little or no 
evidence documenting their accuracy or utility. A number of factors have contributed to 
the convergence toward consumer-based activity monitor technology, including the 
availability of low-cost accelerometers, the increased utility of wireless data transfer, as 
well as the widespread use of Smartphones and social media applications.   
Increased competition in this market provides consumers with choices, but it has 
also made it difficult to determine the relative value or utility of these various tools. The 
increased availability of monitoring technology provides consumers with options for self-
monitoring, but little information is available to help consumers determine the relative 
effectiveness or utility of these different devices. This section summarizes some of the 
features of this newer class of consumer-based activity monitors. As described above, 
Process Images in Web Image Viewer | Online Tutorials
used document types are supported, including PDF, multi-page it quite easy to process image and file pages with the a thumbnail, and you can rearrange the file
how to rearrange pages in a pdf document; reverse page order pdf
VB.NET PowerPoint: Sort and Reorder PowerPoint Slides by Using VB.
page will teach you to rearrange and readjust amount of robust PPT slides/pages editing methods and powerful & profession imaging controls, PDF document, image
change pdf page order reader; how to move pages around in a pdf document
there are a number of approaches for monitoring and assessing activities, including 
devices based on step counts (pedometers), heart rate (heart rate monitors), and location 
(GPS monitors); however, accelerometry-based monitors represent the most common 
platform. Therefore, the focus in this review is on accelerometry-based monitors. 
Features of eight different monitors are summarized below (in alphabetical order). 
Basis B1 band (BB) 
The Basis B1 band (Basis Science Inc., San Francisco, USA) is a wrist watch-
style activity monitor with multiple sensors that integrates movement data from a 3-
dimensional accelerometer and magnitude (g-force) with various heat-related variables, 
such as skin surface temperature, ambient temperature, and galvanic skin response to 
estimate energy expenditure. The unique feature of the Basis band is its advanced optical 
sensing technology, which accurately measures heart rate and blood flow. The battery life 
in the Basis B1 band lasts up to five days and is waterproof. In addition, it carries a 
digital watch packed in an LCD touch screen interface. No published research has been 
reported on the Basis B1 band.  
BodyMedia FIT (BMF) 
The BodyMedia FIT (BodyMedia Inc., Pittsburgh, PA, USA) is a consumer 
version of a research-based accelerometer known as the SenseWear Armband. The 
SenseWear is a well-validated, multi-sensory activity monitors worn on the upper arm as 
an armband. It integrates movement data from a 3-dimensional accelerometer with 
various heat-related variables (e.g., heat flux) and galvanic skin response to estimate EE. 
FIT uses the same technology as the SenseWear device, but is designed to facilitate 
personal self-monitoring and weight control. The device comes with a watch interface 
and can connect wirelessly through Bluetooth with Smartphone apps for data monitoring. 
The monitor has rechargeable batteries that can be used to collect and store data for two 
weeks.  Data can be downloaded through a USB cable and viewed through a personalized 
web-based software tool (ProConnect) to monitor results over time. The software also 
features an integrated tool for reporting calorie intake, which enables participants to track 
energy balance, and to set and monitor weight loss goals (the software interface also 
enables users to connect with health coaches for guidance and support). Numerous 
studies [49-51], have validated the SenseWear, but studies to date have not evaluated the 
FIT monitor.   
DirectLife (DL) 
The DirectLife (DirectLife, Philips Lifestyle Incubator, Amsterdam, The 
Netherlands) monitor is a triaxial accelerometer that uses the same technology as a 
research-based device
Tracmor. The DirectLife monitor is a small (3.2 × 3.2 × 0.5 cm), 
light-weight (12.5g) monitor designed to enhance wearability. It can be worn on the belt, 
attached as a necklace, or carried in a pocket. It is also waterproof to 3 m in depth. The 
DirectLife has a battery life of three weeks and an internal memory that can store data for 
up to 21 days. Data are directly downloaded to the website using a USB cable. The 
website provides users with an online health coach and personalized summary results. No 
studies have been performed to report the validity of the DirectLife. 
One (FO) 
The Fitbit (Fitbit Inc., San Francisco, CA, USA) is a triaxial accelerometer 
designed to be clipped to a belt or waistband. The monitor is a small (19.5 × 5.5 × 14 
mm), light-weight (12 g) instrument that provides information about steps, stair climbing, 
distance traveled, and calories burned. The battery in the Fitbit lasts five to seven days 
and has an internal memory that can store data for up to 24 days. The function of wireless 
data transfer to the website does not necessitate connecting the monitor to the computer. 
The unique feature of the Fitbit is it provides information about sleep efficiency, but one 
study [52] found Fitbit had the high intra-device reliability, but overestimated both sleep 
time and quality. Limited published research has been reported on the Fitbit associated 
with the validation of the device as a physical activity monitor.  
Jawbone UP (JAWBONE, San Francisco, CA, USA) 
The Jawbone UP band is a wrist-worn, 3-dimensional accelerometer that can 
measure sleep patterns, physical activity time, and food intake throughout the day. The 
UP band corresponds with an iOS device (iPhone 3GS or higher) via a 3.5 mm standard 
cable to synchronize data. The UP is water-resistant up to 1-meter and has a battery life 
span of 10 days. Comparable to the Gruve, the vibration function is also incorporated to 
prompt users to move. No published research has been reported on the UP band.   
Nike+ Fuel Band. (Nike Inc., Beaverton, OR, USA)  
The Nike Fuel band is a wrist-worn, 3-dimensional accelerometer, which assesses 
body movement, steps taken, distance, and calories burned. Data can be synchronized to 
the Nike+ Connect (website) via the clasp, which doubles as a USB cable or the 
accompanying application for an iOS device (iPhone) using Bluetooth. The Fuel band’s 
battery life lasts up to four days and the band uses a series of 100 mini-LED lights to 
provide a clear presentation of physical activity data (i.e., steps, distance, and activity 
energy expenditure). No published research has been reported on the UP band.   
Personal Activity Monitor (PAM, PAM B.V. Doorwerth, The Netherlands)  
The PAM is a small (5.8 × 4.2 × 1.3 cm), lightweight (28g), tri-axial 
accelerometer that builds upon technology and coding from a previously validated 1-
dimensional monitor [53]. The new PAM provides wireless communication with a 
computer and Bluetooth links to Smartphones (iOS and Android) applications. The 
unique feature of the PAM monitor is the battery life (i.e., 12 months) of the PAM is far 
greater than for other monitors. Data can be stored for up to three months.  
Advanced Activity Monitors and Calibration Methods  
Innovations in monitoring technology and methods 
The limitations of standard accelerometry-based activity monitors have been well 
described, and a number of alternative methodologies and technologies have been 
proposed to help overcome them. A key advance in activity monitor evolution has been 
the development of multi-sensor devices that utilize pattern recognition algorithms to 
estimate EE. The availability of multiple sensors has provided researchers with more 
comprehensive data on movement, postural changes, and time spent in activities of 
varying intensities.  Multiple sensors simultaneously record integrated information from 
various combinations of physical, biological, and physiological variables, which allows 
for more customized and specific prediction algorithm applications.  
There is evidence that a combination of heart rate monitoring and accelerometer 
can improve precision of estimating of free-living energy expenditure, and type or 
intensity of physical activity. For instance, heart rate-derived estimation of energy 
expenditure is highly variable and unable to make reliable predictions of EE. Strath et al. 
[54] examined the comparison of EE from combined heart rate and accelerometry to 
estimate EE from indirect calorimetry. A non-significant difference was discovered in EE 
for the combined method when compared to indirect calorimetry. A separate examination 
indicated the accelerometry data alone underestimated EE by an average of 1.1 METs (p 
< .001), while heart rate alone significantly overestimated EE by an average of 0.4 METs 
(p < .001). The combination of these two methods exhibited a stronger correlation with 
indirect calorimetry (r = 0.81) than individual data from a heart rate monitor (r = 0.67) 
and an accelerometer (r = 0
.54). Similar results were determined by Treuth et al.’s 
study. They examined the validity of this method for children by comparing energy 
expenditure estimated by a combination of heart rate and accelerometry data to energy 
expenditure measured by whole-room calorimetry.  The mean level of error related to the 
estimation of EE was 2.9% ± 5.1. The results of these studies suggest the combination of 
heart rate and accelerometry may provide a method to accurately estimate energy 
expenditure in free-living conditions. However, additional validation studies are needed 
to determine the practicality and validity of this technique to estimate energy 
expenditures during a wider variety of free-living activities.  
The SenseWear armband (SWA) is a portable, multi-sensor monitor, which 
incorporates information from a 3-axis accelerometer with a multiple of heart-related 
sensors (i.e., heat flux, skin temperature, near-body ambient temperature, and galvanic 
skin response). The monitor can continuously monitor physiological data, such as 
physical activity duration and intensity (METs), steps per minute, sleep duration, and 
estimated EE. The advantage of the SWA is the minimal burden on participants and 
researchers. The monitor is 
worn on the back of an individual’s upper arm with an elastic 
Velcro strap, making it easy and comfortable to wear. In addition, the monitor also 
automatically detects and records an individual’s wear time. The integration of multiple 
Documents you may be interested
Documents you may be interested