c# render pdf : Change pdf page order preview control software system web page windows .net console viewcontent3-part669

23 
channels may enable the SWA to overcome the limitations observed in traditional 
assessment devices. For example, the heat sensors may allow the device to better measure 
estimates of EE for non-weight bearing activities, activities involving upper body 
movement, cycling, resistance exercise, and non-locomotive physical activities. 
Compared to traditional accelerometry-based monitors, the SWA more accurately 
estimates EE across a wide range of activities [56]. The SWA has been shown effective 
for assessing and monitoring physical activity in a variety of age groups, as well as in 
samples with adverse health conditions [26, 51, 57-59].  
Pattern recognition monitors (e.g., SenseWear Armband) calculate EE from each 
minute of data, using a Na
ï
ve Bays classifier that matches the sensor data to the activity 
class that best describes the current minute. The different activity classes include walking, 
running, stationary bike, road bike, rest, resistance exercise, and other activities. Each 
activity class is linked to a linear regression model, mapping sensor values, and body 
parameters to EE. Separate regression algorithms are used for subjects 18 years of age or 
younger, and for those older than 18 years. The study conducted by Corder et al. [60] 
revealed pattern-recognition monitors (e.g., SenseWear Armband) provide more accurate 
estimates of physical activity than traditional accelerometry-based activity monitors. 
However, studies have found discrepancies when pattern recognition was used with 
children [61] and the obese population [62].  
Recently, machine learning techniques or pattern recognition approaches, such as 
artificial neural networks (ANN), decision trees, and hidden Markov models (HMM) 
have been developed as feasible alternatives to simple regression methods or two 
regression models with commercially-available accelerometer monitors (e.g., ActiGraph). 
Change pdf page order preview - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
pdf reverse page order; reordering pages in pdf document
Change pdf page order preview - 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
change page order in pdf reader; rearrange pdf pages online
24 
Several groups have successfully implemented various machine-learning techniques. 
Ruch et al. [63] examined the utility of three pattern recognition algorithms trained to 
recognize physical activity patterns of children in free-living conditions. The results 
demonstrated the overall recognition rate of the classification procedure was 67%. The 
machine-learning technique was able to classify 90% of the stationary activities, 83% 
walking, 81% running, and 61% jumping activities. Pober et al. [64] applied hidden 
Markov models to predict activity patterns and estimate EE, using data from an MTI 
actiGraph worn by six healthy adult subjects during four activities. They found the HMM 
approach was able to identify activity patterns with an accuracy of 80.8%.  
De Vries et al. [65] used artificial neural networks [50] to predict physical activity 
patterns using second-by-second count data from the hip or the ankle, utilizing the 
ActiGraph GT1M and GT3X accelerometers with children. Their results indicated the 
models, based on hip accelerometer data, correctly classified the activities 72 and 77% of 
the time using uniaxial (GT1M) and tri-axial accelerometer (GT3X) data, respectively; 
while the data from the ankle accelerometer was correct 57 and 68% of the time, 
respectively, accuracy across the seven activities. This study supported the ANNs 
exhibited better classification accuracy with hip tri-axial accelerometer output. 
Trost et al. [66] developed and examined artificial neural networks to predict the 
physical activity type and energy expenditure from processed accelerometer data 
collected from children and adolescents. Their results showed the ANN improved the 
accuracy of physical activity patterns from 81.3 to 88.4% and improved the MET 
prediction 30 to 40% compared to traditional regression-based approaches. 
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
control, developers can swap or adjust the order of all or several PowerPoint document pages, or just change the position of certain one PowerPoint page in an
reorder pages pdf; how to rearrange pages in pdf document
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
library control, developers can swap or adjust the order of all or several Word document pages, or just change the position of certain one Word page in an
how to change page order in pdf acrobat; how to reverse pages in pdf
25 
These previous studies demonstrate the promise of applying pattern recognition 
approaches or machine learning techniques to processing accelerometer data. 
Potential for Calibration of Smartphones 
The increasing popularity, power, and low cost of portable handheld computers, 
such as mobile phones, provide numerous opportunities for developing innovative 
technologies. The inclusion of accelerometers in Smartphones makes it possible for cell 
phones to perform the same functions as many of the previously mentioned activity 
monitoring devices. Smartphones provide a new technology for activity assessment, but 
different calibration approaches are needed to provide estimates of activity and energy 
expenditure. 
To date, Smartphones incorporated with accelerometers have become very 
common. Estimates suggest, worldwide, more than 6.2 billion people carry a Smartphone 
throughout the day. In the United States, 114 million Americans were estimated using 
Smartphones (as of July 2012) [67]. Most Smartphones have many powerful and diverse 
sensors including GPS sensors, vision sensors (i.e., cameras), audio sensors (i.e., 
microphones), light sensors, temperature sensors, direction sensors (i.e., magnetic 
compasses), gyroscope, and acceleration sensors (i.e., accelerometer). The array of 
sensors is impressive, considering the types used in many commercially-available activity 
monitors. With calibration and development, these sensors could potentially be used to 
identify an individual’s activity, context, and situation.  Among these sensors, an 
accelerometer and gyroscope would likely have the most utility for classifying physical 
activity patterns.  
C# Word - Process Word Document in C#
various Word document processing implementations using C# demo codes, such as add or delete Word document page, change Word document pages order, merge or
switch page order pdf; move pages in pdf document
C# Image: View & Operate Web Page Using .NET Doc Image Web Viewer
Support multiple document and image formats, like PDF and TIFF; Change Web Document Page Order. document image viewer, you can easily achieve page re-arranging
change page order pdf acrobat; pdf reverse page order online
26 
Built-in accelerometers in Smartphones utilize MEMS (Micro-electro-mechanical 
systems), which record acceleration at three axes, perpendicular to each other, and 
provide three real time values
X, Y, and Z. In contrast to commercially-available 
accelerometers, Smartphones have a gyroscope sensor to record the speed of movements, 
the acceleration of rotation, and three real time values that indicate acceleration of rolling, 
whirling, and rotation. This sensor could be used to evaluate relative location, direction, 
and angle of the Smartphone.    
A variety of activity pattern classification algorithms or machine learning 
techniques have been evaluated for potential to classify activity. Noticeable success using 
body-worn accelerometry-based monitors and combined accelerometry output has been 
observed by various machine learning techniques, including the Na
ï
ve Bayes classifier, 
Hidden Markov Models [68], k-nearest neighbor (e.g., kNN), neural networks [69], 
Gaussian Mixture Model, and C4.5 decision tree classifier [70].   
Previous activity classification studies have used a wide range of approaches 
from simple threshold-based schemes to more advanced algorithms, such as artificial 
neural networks or hidden Markov models [71]. Xiuxin et al. [72] studied a wearable 
real-time system using the Na
ï
ve Bayes algorithm to recognize physical activity utilizing 
two wearable accelerometers. The Na
ï
ve Bayes classifier is based on the likelihood of the 
single patterns available for each activity class. Given such conditions, the probability of 
a new unknown pattern produced by a specific activity can be estimated directly. These 
researchers suggested one sensor, attached to the thigh, provides 87% overall accuracy 
compared to the sensor located on the chest. The Na
ï
ve Bayes algorithm had advantages 
C# Excel - Sort Excel Pages Order in C#.NET
library control, developers can swap or adjust the order of all or several Excel document pages, or just change the position of certain one Excel page in an
moving pages in pdf; how to reorder pages in pdf preview
C# PDF: How to Create PDF Document Viewer in C#.NET with
image and outline preview for quick PDF document page navigation; requirement of this C#.NET PDF document viewer that should be installed in order to implement
how to reorder pdf pages in reader; how to move pages in a pdf
27 
in both accuracy performance and processing time, compared with other commonly used 
algorithms, such as artificial intelligence algorithms, Neural Network, and Decision Tree.  
However, Bao et al. [73] developed and evaluated algorithms to detect physical 
activities utilizing five small, body worn, biaxial accelerometers with 20 subjects. The 
subjects randomly performed a sequence of 20 lifestyle activities. Their results indicated 
a low level of classification accuracy with the Na
ï
ve Bayes classifier. The authors 
suggested decision tree classifiers showed the best performance for recognizing everyday 
activities, such as walking, sitting, standing, running, folding laundry, bicycling, and 
vacuuming. The models achieved an overall accuracy of 84%, consistent with 
performance in a previous study [74] that used decision tree algorithms to classify 
reclining, sitting, standing, and locomotion to achieve 89.30% overall accuracy. Despite 
this accuracy, wearing multiple sensors distributed across the body is not very practical.  
Decision tree algorithms have been applied to a wide range of classification 
issues[75]. The C4.5 decision tree algorithm is widely used to recognize activities from 
wearable accelerometers, due to ease of interpretation, fast classification, and real-time 
implementation. The algorithm is a decision support tool that uses a tree-like model for 
decisions. Kwapisz et al. [76] examined an Android-based Smartphone, while performing 
certain everyday activities to classify activity patterns with 29 subjects. These subjects 
carried the Android phone in their front pant-leg pocket and performed walk, jog, 
ascend/descend stairs, sit, and stand activities for specific periods of time. The 
researchers examined the predictive accuracy associated with each of the activities for 
each of the three machine learning algorithms. In most cases, the results demonstrated 
C# PowerPoint - How to Process PowerPoint
For developers who want to delete unnecessary page from PowerPoint document, this C#.NET PowerPoint processing control is quite C# Codes to Sort Slides Order.
how to reorder pdf pages; reorder pdf pages in preview
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
Ability to change text font, color, size and location and string to a certain position of PDF document page. C#.NET Project DLLs: Insert Text Content to PDF.
change pdf page order preview; reorder pdf pages online
28 
they achieved a high level of accuracy. Walking and jogging, two common activities 
were accurately identified above 90%, when utilizing decision tree algorithms (i.e., J48).  
An artificial neural network, often called a neural network, is a mathematical 
model configured to represent complex relationships between inputs and outputs to 
discover patterns in data [71]. Khan et al. [77] employed Kernel Discriminant analysis to 
extract the significant non-linear discriminating features and used artificial neural 
networks for the final classification. Their study recruited six subjects and placed the 
Smartphones on five 
different positions: shirt’s top pocket, jean’s front
left pocket, jean’s 
front 
right pocket, jean’s rear pocket, and coat’s inner pocket. Activity data were 
collected from five activities
sitting, walking, walk-upstairs, walk-downstairs, and 
running. The results demonstrated the average recognition rate was 96% for five activity 
classes in any pocket without firm attachment to a specific body part in this study
resting (99%), walking (95%), walk upstairs (95%), walk down-stairs (92%), and running 
(99%).   
Consistent with Khan’s study, Sun et al. 
[78] conducted experiments to classify 
activities using a Smartphone (i.e., Nokia N97) with seven subjects. The subjects placed a 
Smartphone in their preferred pocket and performed seven typical physical activities that 
people commonly conduct daily
stationary (standing, sitting, and reclining), walking, 
running, bicycling, ascending/descending stairs, and driving. The authors compared the 
recognition accuracies with different machine-learning algorithms, such as Na
ï
ve Bayes, 
C4.5 decision tree, random forest, logistic regression, RBF network, and support vector 
machines (SVM). The recognition accuracy was 97.7% for the SVM technique and 96.5% 
with random forest. Na
ï
ve Bayes and RBF network yielded the worst accuracy (around 
29 
70%). This research recognized an individual’s physical activity can be accurately 
classified with a Smartphone carried in a pocket near the pelvic region.  
In addition to these studies, Wu et al. [79] examined the validity of the iPod Touch 
(Apple, Inc., Cupertino, CA). Their study sought to understand the utility of gyroscopes 
to classify physical activity patterns with the goal of developing a measurement and 
feedback system that easily integrates into an individual’s daily activity.  The researchers 
recruited 16 healthy participants, who performed 13 activities, such as sitting, walking, 
jogging, and going up/down stairs at different paces. The subjects carried the iPod touch 
device in an armband for jogging and in a front short pocket for all other activities. The 
analyses evaluated the performance of a variety of algorithms, including C4.5 (J48) 
decision tree, multilayer perception, Na
ï
ve Bayes, logistic, and k-nearest neighbor (kNN). 
The results indicated among a variety of machine learning techniques (C4.5 decision tree, 
multilayer perception, Na
ï
ve Bayes, logistic, and k-nearest neighbor 
kNN), kNN 
generally produced better classification accuracy for walking at different paces (90.1-
94.1%), jogging (91.7%), and sitting (100%). Lower classification accuracy was 
determined with stair walking (ranging from 52.3 to 79.4%). However, this study 
supports the idea that utilizing an accelerometer and gyroscope for activity recognition 
provides advantages for classifying individual’s activity patterns.
The studies cited above have demonstrated the potential for utilizing the built-in 
accelerometer and gyroscope sensors in a Smartphone to capture physical activity 
patterns in daily life. The research conducted in Study 2 will advance work in this area by 
evaluating the accuracy of energy expenditure estimates from different machine learning 
techniques.  
30 
Summary and Specific Justification for Dissertation Studies 
The literature reviewed in this section provided an overview of accelerometry-
based activity monitors and described how they have been used in research to objectively 
assess physical activity. The popularity of these devices has also led many companies to 
release a variety of consumer-based monitors; however, most are focused on facilitating 
physical activity behavior change. Some devices are based on standard, research-based 
devices with documented reliability and validity. However, other devices have been 
developed specifically for the consumer market and have been released with little or no 
evidence documenting their validity. It is important to formally evaluate the validity of 
these devices so consumers (and researchers) can make informed choices when selecting 
a monitor.  Therefore, the purpose of Study 1 is to examine the validity of various 
consumer-based physical activity monitors to estimate energy expenditure. A key feature 
of this study is the direct comparison with data from a standard accelerometry-based 
activity monitor. This enables the accuracy of the consumer-based monitors to be directly 
compared with standard research monitors. 
The evaluation of the consumer-based monitors will help to determine the relative 
validity of various commercially-available monitors. However, as described, a limitation 
of all of these devices is a person must wear something on the body. Accelerometer-
enabled mobile phones have built-in sensors and data storage features that can be used to 
perform the same functions as most of the consumer-based monitors. However, this work 
is still in its early phases, and considerable development work is needed to understand 
how to detect and characterize movement with these sensors. The use of cell phones for 
monitoring activity prevents additional challenges, since they are typically carried in a 
31 
pocket instead of attached to a belt. However, these challenges can be overcome by using 
current machine-learning techniques. Therefore, the purpose of Study 2 was to test 
different approaches for classifying physical activity and to determine the potential utility 
for use in activity monitoring research. A unique feature of the present study is prediction 
algorithms will be developed to estimate energy expenditure, based on cell phone data. 
This has not been previously achieved and provides new insights into the potential for 
using Smartphones as objective, physical activity monitoring.  
32 
References 
1. 
Brien, S.E., et al., Physical activity, cardiorespiratory fitness and body mass index 
as predictors of substantial weight gain and obesity: the Canadian physical 
activity longitudinal study. Can J Public Health, 2007. 98(2): p. 121-4. 
2. 
Avery, L., et al., Changing Physical Activity Behavior in Type 2 Diabetes: A 
systematic review and meta-analysis of behavioral interventions. Diabetes Care, 
2012. 35(12): p. 2681-9. 
3. 
Walker, R.L., et al., Health behaviour advice from health professionals to 
Canadian adults with hypertension: results from a national survey. Can J Cardiol, 
2011. 27(4): p. 446-54. 
4. 
Stump, C.S., Physical Activity in the Prevention of Chronic Kidney Disease. 
Cardiorenal Med, 2011. 1(3): p. 164-173. 
5. 
Laaksonen, D.E., et al., Low levels of leisure-time physical activity and 
cardiorespiratory fitness predict development of the metabolic syndrome. 
Diabetes Care, 2002. 25(9): p. 1612-8. 
6. 
Lee, D.C., et al., Long-term effects of changes in cardiorespiratory fitness and 
body mass index on all-cause and cardiovascular disease mortality in men: the 
Aerobics Center Longitudinal Study. Circulation, 2011. 124(23): p. 2483-90. 
7. 
Liu, R., et al., Cardiorespiratory fitness as a predictor of dementia mortality in 
men and women. Med Sci Sports Exerc, 2012. 44(2): p. 253-9. 
8. 
Brownson, R.C., T.K. Boehmer, and D.A. Luke, Declining rates of physical 
activity in the United States: what are the contributors? Annu Rev Public Health, 
2005. 26: p. 421-43. 
9. 
Katzmarzyk, P.T. and C. Mason, The physical activity transition. J Phys Act 
Health, 2009. 6(3): p. 269-80. 
10.  Trost, S.G., School Physical Education in the Post-Report Era: An Analysis from 
Public Health. J Teach Phys Educ, 2004. 23(4): p. 318-337. 
Documents you may be interested
Documents you may be interested