c# render pdf : Rearrange pdf pages control SDK system web page wpf asp.net console viewcontent7-part673

63 
63
Tables 
Table 1. Physical characteristics of male (n = 30) and female (n = 30) subjects. 
Male 
Range 
Female 
Range 
Age (yrs) 
28.6 
±
6.4 
18.0 
43.0 
24.2 
± 4.7
18.0 
38.0 
Height (cm) 
176.1 
±
5.4 
166.4 
186.5 
166.0 
± 7.0
154.2  - 187.0 
Weight (kg) 
75.4 
± 9.5
56.3 
93.1 
60.3 
± 8.6
47.6 
85.2 
Body Fat (%) 
17.7 
±
6.2 
5.7 
31.7 
20.4 
± 5.8
8.3 
35.6 
BMI (kg
·
m
-2
24.3 
± 2.6
19.5 
28.0 
21.8 
± 2.7
18.1 
31.2 
Rearrange pdf pages - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
change page order in pdf file; reorder pdf pages reader
Rearrange pdf pages - 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
reorder pages pdf; change pdf page order online
64 
64
Table 2. Estimated total energy expenditure (kcal) with added measured resting energy expenditure.  
Minimum 
Maximum 
Mean 
Std. Deviation 
RMSE (Kcal) 
OM 
60 
263.3 
594.0 
356.9 
67.6 
Basis B1 Band 
59 
137.5 
397.5 
271.1 
53.8 
68.0 
NikeFuel Band* 
58 
281.6 
488.0 
350.2 
41.8 
64.0 
DirectLife* 
59 
231.0 
481.8 
320.4 
51.8 
47.0 
Fitbit One 
60 
248.0 
470.0 
330.9 
55.0 
40.1 
Fitbit Zip 
60 
275.0 
526.0 
370.1 
51.5 
40.8 
Jawbone Up* 
60 
218.3 
535.8 
333.8 
66.1 
45.8 
BodyMedia FIT 
60 
250.9 
533.8 
338.9 
59.4 
36.8 
ActiGraph* 
59 
170.0 
496.6 
326.2 
64.7 
47.1 
*
Added measured resting energy expenditure.
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.
rearrange pages in pdf document; pdf reverse page order preview
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
move pages in pdf online; how to move pages within a pdf document
65 
65
Table 3. Correlation matrix with added measured resting energy expenditure. 
Oxycon 
Mobile 
Basis B1 
Band 
NikeFuel 
Band
a
DirectLife
a
Fitbit One 
Fitbit Zip 
JawBone 
Up
a
BodyMedia 
FIT 
ActiGraph
a
Oxycon 
Mobile 
0.136 
.346** 
.729** 
.808** 
.807** 
.741** 
.842** 
.722** 
Basis B1 
Band 
0.254 
0.122 
.309* 
0.161 
0.135 
0.24 
0.174 
NikeFuel 
Band 
.361** 
.353** 
0.218 
.401** 
.308* 
.402** 
DirectLife 
.720** 
.642** 
.729** 
.756** 
.768** 
Fitbit One 
.868** 
.745** 
.884** 
.796** 
Fitbit Zip 
.741** 
.895** 
.772** 
Jawbone Up 
.797** 
.648** 
BodyMedia 
FIT 
.818** 
ActiGraph 
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). 
= denotes that resting EE was added to the estimates. 
VB.NET PDF File & Page Process Library SDK for vb.net, ASP.NET
page directly. Moreover, when you get a PDF document which is out of order, you need to rearrange the PDF document pages. In these
how to move pages around in a pdf document; reorder pdf pages
Online Merge PDF files. Best free online merge PDF tool.
Then press the button below and download your PDF. The perfect conversion tool. By dragging your pages in the editor area you can rearrange them or delete
move pdf pages online; how to reorder pdf pages in
66 
Figure Captions and Figures 
Figure 1. Mean absolute percentage error (± SD) for all monitors with measured resting 
energy expenditure (n = 60). 
Figure 2. Results from 95% equivalence testing for agreement in total estimated EE 
between Oxycon mobile and all monitors. 
Figure 3. Bland Altman plots using measured resting energy expenditures. 
C# PowerPoint - How to Process PowerPoint
pages simply with a few lines of C# code. C# Codes to Sort Slides Order. If you want to use a very easy PPT slide dealing solution to sort and rearrange
pdf change page order online; move pages in pdf document
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
pdf change page order acrobat; pdf reorder pages
67 
67
Figure 1. Mean absolute percentage error (± SD)  for all monitors with measured resting energy expenditure (n = 60). 
*Fitbit One, Fitbit Zip, and BodyMedia FIT provide total energy expenditure (REE+AEE). 
*Add measured resting EE to Activity EE provided by Basis, NikeFuel Band, DirectLife, Jawbone Up, and ActiGraph (Freedson 2011, Equation).   
9.3% 
10.1% 
10.4% 
12.2% 
12.6% 
12.8% 
13.0% 
23.5% 
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
Bodymedia Fit
Fitbit Zip
Fitbit One
Jawbone Up
Actigraph
Directlife
Nike Fuel Band
Basis Band
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
reverse page order pdf online; pdf rearrange pages
Process Images in Web Image Viewer | Online Tutorials
used document types are supported, including PDF, multi-page easy to process image and file pages with the deleting a thumbnail, and you can rearrange the file
move pages in pdf acrobat; move pages in pdf
68 
68
Figure 2. Results from 95% equivalence testing for agreement in total estimated EE between Oxycon mobile and all monitors. 
3. Results from 95% equivalence testing of the agreement in total estimated EE between Oxycon Mobile and all monitors
*Within the equivalent zone 
69 
Figure 3. Bland Altman plot using measured resting energy expenditure. 
Measured resting value combined 
Measured resting EE combined 
Measured resting value combined 
Intercept:-14.25, slope: -0.03, p-value: 0.800   
Intercept:-13.11 slope: -0.05, p-value: 0.654   
Intercept:69.30, slope: -0.31, p-value: 0.003   
Intercept: 47.47, slope: -0.42, p-value: 0.086   
Measured resting value combined 
70 
Figure3. Bland Altman plot using measured resting energy expenditure (Cont.) 
Measured resting value combined 
Intercept: 51.78, slope: -0.22, p-value: 0.010   
Intercept: 235.82, slope: -0.68, p-value: 0.001   
Intercept: 30.36, slope: -0.13, p-value: 0.074   
Intercept: 121.89, slope: -0.29, p-value: 0.001   
71 
CHAPTER 4
COMPARISONS OF PHYSICAL ACTIVITY PATTERN RECOGNITION 
CLASSIFIERS AND CALIBRATION OF BUILT-IN ACCELEROMETERS IN 
SMARTPHONES  
Abstract 
Background: The popularity of Smartphone technology provides new opportunities for 
free-living physical activity monitoring. In fact, the inclusion of both accelerometer and 
gyroscope sensors in Smartphones may make them more effective than traditional 
accelerometry-based activity monitors. Objective: The primary purpose of this study was 
to compare different physical activity pattern recognition classifier options to determine 
the most effective approach for detecting physical activity. A secondary purpose was to 
develop algorithms to predict energy expenditure and to evaluate their utility compared to 
existing accelerometer technology. Method: Twenty-one healthy males (n=21) and 
twenty-three healthy females (n=23) wore an ActiGraph (GT3X+) monitor on a waist 
belt and placed the Samsung Galaxy S2 Smartphone in a front trouser pocket, while 
completing a variety of lifestyles and sporting physical activities (13 activities and 69 
minutes). Oxygen consumption was simultaneously measured throughout the activity 
routine by indirect calorimetry using an Oxycon Mobile (OM) metabolic analyzer. 
Accelerometer and gyroscope data from the smartphone were downloaded after each trial 
along with raw ActiGraph counts (100Hz). The mean, coefficient of variance (CV), 
absolute, mean + vector magnitudes, and standard deviation for each activity were first 
extracted from each axis of acceleration and the gyroscope. The WEKA machine learning 
toolkit was then utilized to evaluate various methods available to detect and classify 
72 
patterns in the data. A variety of machine learning techniques were directly compared 
including NaiveBayes, Support Vector Machine, Random Tree, REPtree, Random 
Subspace, and Random Committee. Preliminary testing was executed with all classifiers 
offered in the WEKA software to determine the best pattern recognition classifiers with 
and without inclusion of various characteristics. Energy expenditure prediction equations 
were developed, using standard regression methods. The vector magnitude of standard 
deviation of horizontal and vertical (i.e., 5s-counts) and BMI were employed to develop 
the prediction equation. This equation was then tested on a separate holdout sample using 
equivalence testing to evaluate accuracy. Results: In the overall classification 
comparison, the best accuracy rate  (93%) was observed with Random Committee 
algorithm utilizing all features together in 5s window lengths. The estimated METs from 
Smartphone in walking 2.5 mph (90% CI: 2.85, 3.50 kcal/min) and running 5.5 mph (90% 
CI: 7.64, 8.25 kcal/min) were significantly equivalent to measured METs. None of the 
estimated MET values from the ActiGraph prediction equation (Freedson 2011) were 
significantly equivalent. The corresponding correlation coefficient was R
2
= 0.616 for 
Smartphone and R
= 0.650 for ActiGraph. Conclusions: The study demonstrated the 
Random Committee algorithm can accurately recognize physical activity patterns. The 
study also demonstrated estimates of energy expenditure from a Smartphone have 
comparable or better accuracy than a common research-grade monitors.  
Documents you may be interested
Documents you may be interested