c# render pdf : Reorder pages of pdf SDK control service wpf web page winforms dnn viewcontent4-part670

33 
11.  Hedley, A.A., et al., Prevalence of overweight and obesity among US children, 
adolescents, and adults, 1999-2002. JAMA, 2004. 291(23): p. 2847-50. 
12.  Ogden, C.L., et al., Prevalence of overweight and obesity in the United States, 
1999-2004. JAMA, 2006. 295(13): p. 1549-55. 
13.  Kopelman, P., Health risks associated with overweight and obesity. Obes Rev, 
2007. 8 Suppl 1: p. 13-7. 
14.  Pate, R.R., et al., Physical activity and public health. A recommendation from the 
Centers for Disease Control and Prevention and the American College of Sports 
Medicine. JAMA, 1995. 273(5): p. 402-7. 
15.  Freedson, P.S., et al., Evaluation of artificial neural network algorithms for 
predicting METs and activity type from accelerometer data: validation on an 
independent sample. J Appl Physiol, 2011. 111(6): p. 1804-12. 
16.  Chen, K.Y. and D.R. Bassett, Jr., The technology of accelerometry-based activity 
monitors: current and future. Med Sci Sports Exerc, 2005. 37(11 Suppl): p. S490-
500. 
17.  Mathie, M.J., et al., Classification of basic daily movements using a triaxial 
accelerometer. Med Biol Eng Comput, 2004. 42(5): p. 679-87. 
18.  Godfrey, A., et al., Direct measurement of human movement by accelerometry. 
Med Eng Phys, 2008. 30(10): p. 1364-86. 
19.  Mathie, M.J., et al., Accelerometry: providing an integrated, practical method for 
long-term, ambulatory monitoring of human movement. Physiol Meas, 2004. 
25(2): p. R1-20. 
20.  Bornstein, D.B., et al., Equating accelerometer estimates of moderate-to-vigorous 
physical activity: in search of the Rosetta Stone. J Sci Med Sport, 2011. 14(5): p. 
404-10. 
21.  Welk, G.J., et al., A comparative evaluation of three accelerometry-based 
physical activity monitors. Med Sci Sports Exerc, 2000. 32(9 Suppl): p. S489-97. 
Reorder pages of pdf - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
pdf change page order acrobat; move pages in pdf acrobat
Reorder pages of 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
rearrange pdf pages in reader; reorder pages in pdf document
34 
22.  Lamonte, M.J. and B.E. Ainsworth, Quantifying energy expenditure and physical 
activity in the context of dose response. Med Sci Sports Exerc, 2001. 33(6 Suppl): 
p. S370-8; discussion S419-20. 
23.  Bassett, D.R., Device-based monitoring in physical activity and public health 
research. Physiol Meas, 2012. 33(11): p. 1769-83. 
24.  Montoye, H.J., et al., Estimation of energy expenditure by a portable 
accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 1983. 15(5): p. 403-7. 
25.  Balogun, J.A., D.A. Martin, and M.A. Clendenin, Calorimetric validation of the 
Caltrac accelerometer during level walking. Phys Ther, 1989. 69(6): p. 501-9. 
26.  Papazoglou, D., et al., Evaluation of a multisensor armband in estimating energy 
expenditure in obese individuals. Obesity (Silver Spring), 2006. 14(12): p. 2217-
23. 
27.  Pambianco, G., R.R. Wing, and R. Robertson, Accuracy and reliability of the 
Caltrac accelerometer for estimating energy expenditure. Med Sci Sports Exerc, 
1990. 22(6): p. 858-62. 
28.  Welk, G.J., Principles of design and analyses for the calibration of 
accelerometry-based activity monitors. Med Sci Sports Exerc, 2005. 37(11 Suppl): 
p. S501-11. 
29.  Freedson, P.S., E. Melanson, and J. Sirard, Calibration of the Computer Science 
and Applications, Inc. accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 1998. 30(5): p. 777-
81. 
30.  Chu, B.B., D. Lawson, and G. Naughton, Validation of the Computer Science and 
Applications (CSA) activity monitor as an objective measure of activity energy 
expenditure in Vietnamese adolescents. Pediatr Exerc Sci, 2003. 15(1): p. 56-66. 
31.  Bouten, C.V., et al., A triaxial accelerometer and portable data processing unit 
for the assessment of daily physical activity. IEEE Trans Biomed Eng, 1997. 
44(3): p. 136-47. 
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Reorder, Rearrange and Sort TIFF Document Pages in C#.NET Application. C# TIFF Page Sorting Overview. Reorder TIFF Pages in C#.NET Application.
move pdf pages online; how to rearrange pages in a pdf file
VB.NET PowerPoint: Sort and Reorder PowerPoint Slides by Using VB.
Sort and Reorder PowerPoint Slides Range with VB amount of robust PPT slides/pages editing methods powerful & profession imaging controls, PDF document, image
rearrange pdf pages; pdf move pages
35 
32.  Levine, J.A., P.A. Baukol, and K.R. Westerterp, Validation of the Tracmor 
triaxial accelerometer system for walking. Med Sci Sports Exerc, 2001. 33(9): p. 
1593-7. 
33.  Bonomi, A.G., et al., Estimation of free-living energy expenditure using a novel 
activity monitor designed to minimize obtrusiveness. Obesity (Silver Spring), 
2010. 18(9): p. 1845-51. 
34.  Leenders, N.Y., et al., Evaluation of methods to assess physical activity in free-
living conditions. Med Sci Sports Exerc, 2001. 33(7): p. 1233-40. 
35.  Bouten, C.V., et al., Assessment of energy expenditure for physical activity using 
a triaxial accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 1994. 26(12): p. 1516-23. 
36.  Levine, J., et al., Tracmor system for measuring walking energy expenditure. Eur 
J Clin Nutr, 2003. 57(9): p. 1176-80. 
37.  Chen, K.Y. and M. Sun, Improving energy expenditure estimation by using a 
triaxial accelerometer. J Appl Physiol, 1997. 83(6): p. 2112-22. 
38.  Rodriguez, G., et al., Comparison of the TriTrac-R3D accelerometer and a self-
report activity diary with heart-rate monitoring for the assessment of energy 
expenditure in children. Br J Nutr, 2002. 87(6): p. 623-31. 
39.  Jakicic, J.M., et al., The accuracy of the TriTrac-R3D accelerometer to estimate 
energy expenditure. Med Sci Sports Exerc, 1999. 31(5): p. 747-54. 
40.  Sherman, W.M., et al., Evaluation of a commercial accelerometer (Tritrac-R3 D) 
to measure energy expenditure during ambulation. Int J Sports Med, 1998. 19(1): 
p. 43-7. 
41.  Campbell, K.L., P.R. Crocker, and D.C. McKenzie, Field evaluation of energy 
expenditure in women using Tritrac accelerometers. Med Sci Sports Exerc, 2002. 
34(10): p. 1667-74. 
42.  Nichols, J.F., et al., Validity, reliability, and calibration of the Tritrac 
accelerometer as a measure of physical activity. Med Sci Sports Exerc, 1999. 
31(6): p. 908-12. 
Read PDF in Web Image Viewer| Online Tutorials
from PDF documents; Extract images from PDF documents; Add, reorder pages in PDF files; Save and print PDF as you wish; More PDF Reading
move pages in pdf file; reorder pages of pdf
VB.NET TIFF: Modify TIFF File by Adding, Deleting & Sort TIFF
Users can use it to reorder TIFF pages in ''' &ltsummary> ''' Sort TIFF document pages in designed powerful & profession imaging controls, PDF document, image
reorder pages pdf file; move pages in pdf reader
36 
43.  Welk, G.J. and C.B. Corbin, The validity of the Tritrac-R3D Activity Monitor for 
the assessment of physical activity in children. Res Q Exerc Sport, 1995. 66(3): p. 
202-9. 
44.  Heil, D.P., Predicting activity energy expenditure using the Actical activity 
monitor. Res Q Exerc Sport, 2006. 77(1): p. 64-80. 
45.  Puyau, M.R., et al., Prediction of activity energy expenditure using 
accelerometers in children. Med Sci Sports Exerc, 2004. 36(9): p. 1625-31. 
46.  Crouter, S.E., J.R. Churilla, and D.R. Bassett, Jr., Estimating energy expenditure 
using accelerometers. Eur J Appl Physiol, 2006. 98(6): p. 601-12. 
47.  Crouter, S.E., et al., A refined 2-regression model for the ActiGraph 
accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 2010. 42(5): p. 1029. 
48.  Lyden, K., et al., A comprehensive evaluation of commonly used accelerometer 
energy expenditure and MET prediction equations. Eur J Appl Physiol, 2011. 
111(2): p. 187-201. 
49.  Drenowatz, C. and J.C. Eisenmann, Validation of the SenseWear Armband at high 
intensity exercise. Eur J Appl Physiol, 2011. 111(5): p. 883-7. 
50.  Johannsen, D.L., et al., Accuracy of armband monitors for measuring daily 
energy expenditure in healthy adults. Med Sci Sports Exerc, 2010. 42(11): p. 
2134-40. 
51.  Calabro, M.A., G.J. Welk, and J.C. Eisenmann, Validation of the SenseWear Pro 
Armband algorithms in children. Med Sci Sports Exerc, 2009. 41(9): p. 1714-20. 
52.  Montgomery-Downs, H.E., S.P. Insana, and J.A. Bond, Movement toward a novel 
activity monitoring device. Sleep Breath, 2012. 16(3): p. 913-7. 
53.  Slootmaker, S.M., et al., Concurrent validity of the PAM accelerometer relative to 
the MTI Actigraph using oxygen consumption as a reference. Scand J Med Sci 
Sports, 2009. 19(1): p. 36-43. 
C# PDF Page Rotate Library: rotate PDF page permanently in C#.net
page, it is also featured with the functions to merge PDF files using C# .NET, add new PDF page, delete certain PDF page, reorder existing PDF pages and split
change page order pdf; reorder pdf pages
C# PDF: C# Code to Process PDF Document Page Using C#.NET PDF
just following attached links. C# PDF: Add, Delete, Reorder PDF Pages Using C#.NET, C# PDF: Merge or Split PDF Files Using C#.NET.
how to move pages in pdf reader; change pdf page order
37 
54.  Strath, S.J., et al., Simultaneous heart rate-motion sensor technique to estimate 
energy expenditure. Med Sci Sports Exerc, 2001. 33(12): p. 2118-23. 
55.  Treuth, M.S., A.L. Adolph, and N.F. Butte, Energy expenditure in children 
predicted from heart rate and activity calibrated against respiration calorimetry. 
Am J Physiol, 1998. 275(1 Pt 1): p. E12-8. 
56.  Welk, G.J., et al., Field validation of the MTI Actigraph and BodyMedia armband 
monitor using the IDEEA monitor. Obesity (Silver Spring), 2007. 15(4): p. 918-28. 
57.  Cereda, E., G. Pezzoli, and M. Barichella, Role of an electronic armband in motor 
function monitoring in patients with Parkinson's disease. Nutrition, 2010. 26(2): p. 
240-2. 
58.  Almeida, G.J., et al., Physical activity measured by the SenseWear Armband in 
women with rheumatoid arthritis. Phys Ther, 2011. 91(9): p. 1367-76. 
59.  Smith, K.M., et al., Validity of the SenseWear(R) Armband to predict energy 
expenditure in pregnant women. Med Sci Sports Exerc, 2012. 44(10): p. 2001-8. 
60.  Corder, K., et al., Comparison of two methods to assess PAEE during six 
activities in children. Med Sci Sports Exerc, 2007. 39(12): p. 2180-8. 
61.  Arvidsson, D., et al., Energy cost of physical activities in children: validation of 
SenseWear Armband. Med Sci Sports Exerc, 2007. 39(11): p. 2076-84. 
62.  Papazoglou, D., et al., Evaluation of a multisensor armband in estimating energy 
expenditure in obese individuals. Obesity, 2006. 14(12): p. 2217-23. 
63.  Ruch, N., M. Rumo, and U. Mäder, Recognition of activities in children by two 
uniaxial accelerometers in free-living conditions. Eur J Appl Physiol, 2011. 
111(8): p. 1917-1927. 
64.  Pober, D.M., et al., Development of novel techniques to classify physical activity 
mode using accelerometers. Med Sci Sports and Exer, 2006. 38(9): p. 1626. 
.NET Multipage TIFF SDK| Process Multipage TIFF Files
SDK, developers are easily to access, extract, swap, reorder, insert, mark up and delete pages in any multi upload to SharePoint and save to PDF documents.
how to rearrange pdf pages; how to move pages around in pdf file
C# Word: How to Create Word Document Viewer in C#.NET Imaging
in C#.NET; Offer mature Word file page manipulation functions (add, delete & reorder pages) in document viewer; Rich options to add
how to reorder pages in pdf reader; change pdf page order online
38 
65.  de Vries, S.I., M. Engels, and F.G. Garre, 
Identification of children’s activity type 
with accelerometer-based neural networks. Med Sci Sports Exerc, 2011. 43(10): 
p. 1994-9. 
66.  Trost, S.G., et al., Artificial Neural Networks to Predict Activity Type and Energy 
Expenditure in Youth. Med Sci Sports Exerc, 2012. 
67.  McCarra, D., Android and Samsung rule the Smartphone 
market, but Apple’s the 
fastest riser. 2012. 
68.  He, J., H. Li, and J. Tan, Real-time daily activity classification with wireless 
sensor networks using Hidden Markov Model. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc, 
2007. 2007: p. 3192-5. 
69.  De Vries, S.I., et al., Evaluation of neural networks to identify types of activity 
using accelerometers. Med Sci Sports Exerc, 2011. 43(1): p. 101-7. 
70.  Bonomi, A.G., et al., Detection of type, duration, and intensity of physical activity 
using an accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 2009. 41(9): p. 1770-7. 
71.  Preece, S.J., et al., Activity identification using body-mounted sensors--a review of 
classification techniques. Physiol Meas, 2009. 30(4): p. R1-33. 
72.  Xiuxin, Y., D. Anh, and C. Li. Implementation of a wearerable real-time system 
for physical activity recognition based on Naive Bayes classifier. in 
Bioinformatics and Biomedical Technology (ICBBT), 2010 International 
Conference on. 2010. 
73.  Bao, L. and S. Intille, Activity recognition from user-annotated acceleration data. 
Pervasive Computing, 2004: p. 1-17. 
74.  Aminian, K., et al., Physical activity monitoring based on accelerometry: 
validation and comparison with video observation. Med Biol Eng Comput, 1999. 
37(3): p. 304-308. 
75.  Quinlan, J.R., C4. 5: programs for machine learning. Vol. 1. 1993: Morgan 
kaufmann. 
39 
76.  Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore, Activity recognition using cell phone 
accelerometers. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2011. 12(2): p. 74-82. 
77.  Khan, A.M., et al. Human activity recognition via an accelerometer-enabled-
Smartphone using kernel discriminant analysis. in Future Information 
Technology (FutureTech), 2010 5th International Conference on. 2010. IEEE. 
78.  Sun, L., D. Zhang, and N. Li, Physical activity monitoring with mobile phones. 
Toward Useful Services for Elderly and People with Disabilities, 2011: p. 104-
111. 
79.  Wu, W., et al., Classification accuracies of physical activities using Smartphone 
motion sensors. J Med Internet Res, 2012. 14(5): p. e130. 
80. 
Győrbíró, N., Á. Fábián, and G. Hományi, 
An activity recognition system for 
mobile phones. Mobile Networks and Applications, 2009. 14(1): p. 82-91. 
81. 
Fábián, Á., N. Győrbíró, and G. Hományi. 
Activity recognition system for mobile 
phones using the MotionBand device. in Proceedings of the 1st international 
conference on MOBILe Wireless MiddleWARE, Operating Systems, and 
Applications. 2008. ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics 
and Telecommunications Engineering). 
40 
CHAPTER 3
VALIDITY OF CONSUMER-BASED PHYSICAL ACTIVITY MONITORS 
DURING SEMI-STRUCTURED FREE-LIVING CONDITIONS 
Abstract 
Background: Accelerometry-based physical activity monitors are commonly used in 
research, but recently, many consumer-based monitors have emerged in the market.  
These devices are marketed to provide personal information on the levels of physical 
activity and daily energy expenditure (EE), but little or no information is available to 
substantiate their validity. Purpose: The present study examines the validity of EE 
estimates from a variety of consumer-based, physical activity monitors under free-living 
conditions. Methods: Sixty (26.4 ± 5.7 years) healthy males (n=30) and females (n=30) 
wore eight different activity monitors simultaneously, while completing a 69-minute 
protocol, involving a diverse array of both free-living and structured activities. The 
monitors included the BodyMedia FIT armband worn on the left arm, DirectLife monitor 
around the neck, Fitbit One, Fitbit Zip, and ActiGraph worn on the belt, as well as 
Jawbone Up and Basis B1 band monitor on the wrist. The validity of the EE estimates 
from each monitor was evaluated relative to criterion values concurrently obtained from a 
portable metabolic system (Oxycon Mobile). Differences from criterion measures were 
expressed as a mean absolute percent error (MAPE) and were evaluated using 95% 
equivalence testing. Results: For overall group comparisons, MAPE values (computed as 
the average absolute value of the group level errors) were 9.3, 10.1, 10.4, 12.2, 12.6, 12.8, 
13,0 and 23.5% for BodyMedia FIT, Fitbit Zip, Fitbit One, Jawbone Up, ActiGraph, 
DirectLife, NikeFuel Band, and Basis B1 band respectively. The results from the 
41 
equivalence testing showed the estimates from the BodyMedia FIT, Fitbit Zip, and 
NikeFuel Band (90% CI: 341.1, 359.4) were each within the 10% equivalence zone 
around the indirect calorimetry estimate. Conclusions: The indicators of agreement 
clearly favored the BodyMedia FIT armband but promising preliminary findings were 
also observed with the Fibit Zip. The other consumer-based monitors yielded estimates 
that were generally comparable to the widely used Actigraph monitor. However, some 
findings should be interpreted with caution due to some inconsistencies in the pattern of 
results.  
42 
Introduction 
Accelerometers have become the standard method for assessing physical activity 
in field-based research[1]. They are small, non-invasive, easy-to-use, and provide an 
objective indicator of physical activity (PA) over extended periods of time. They have 
been used almost exclusively for research but advances in technology have led to an 
explosion of new consumer-based, activity monitors designed for use by individuals 
interested in fitness, health, and weight control. Examples include the BodyMedia FIT, 
Fitbit, DirectLife, Jawbone Up, NikeFuel band, as well as the Basis Band. The 
development of these consumer-based monitors has been driven in large part by the 
increased availability of low cost accelerometer technology in the marketplace. The 
refinement of other technology (e.g., Bluetooth) and the increased sophistication of 
websites and personalized social media applications have also spurred the movement. 
These new accelerometry-based monitors provide consumers with the ability to estimate 
PA and energy expenditure (EE), and track data over time on websites or through cell 
phone apps.  
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 [2]. 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 the activity. Heart rate monitors, 
originally marketed to athletes, have also been modified and marketed to appeal to most 
recreational athletes interested in health and weight control. While the functions and 
Documents you may be interested
Documents you may be interested