XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Número: 50802
Nº da Certificação: 1521397/CA Data da Certificação: 10/07/2020
Título: USING BODY SENSOR NETWORKS AND HUMAN ACTIVITY RECOGNITION CLASSIFIERS TO ENHANCE THE ASSESSMENT OF FORM AND EXECUTION QUALITY IN FUNCTIONAL TRAINING
Autor(es): RAFAEL DE PINHO ANDRE
Orientador(es): ALBERTO BARBOSA RAPOSO Instituição: PUC-RIO - PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa: GRADUATE PROGRAM IN COMPUTER SCIENCE
Título Outorgado: DOCTOR IN COMPUTER SCIENCE
Área de Concentração: MAN-COMPUTER INTERACTION
Banca: SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - PUC-RIO , ALBERTO BARBOSA RAPOSO - PUC-RIO , HUGO FUKS - PUC-RIO , DENISE DEL RE FILIPPO - UERJ , ANDRE SOARES MONAT - UERJ
Vocabulário: HEALTH AND ERGONOMICS, HUMAN ACTIVITY RECOGNITION, IOT DEVICES, MOBILE SENSING APPLICATIONS, PHYSICAL EDUCATION, WEARABLE COMPUTING AND SENSING
E-Publisher: MAXWELL
Apresentação: 30/01/2020
Aceitação: 30/01/2020
Sistema de biblioteca: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO-SISTEMA PERGAMUM
Número de chamada:
Patrocínio: PUC-RIO - PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
CAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROEX - PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
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Nº da Certificação: 1521397/CA Data da Certificação: 10/07/2020
Título: USING BODY SENSOR NETWORKS AND HUMAN ACTIVITY RECOGNITION CLASSIFIERS TO ENHANCE THE ASSESSMENT OF FORM AND EXECUTION QUALITY IN FUNCTIONAL TRAINING
Autor(es): RAFAEL DE PINHO ANDRE
Orientador(es): ALBERTO BARBOSA RAPOSO Instituição: PUC-RIO - PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa: GRADUATE PROGRAM IN COMPUTER SCIENCE
Título Outorgado: DOCTOR IN COMPUTER SCIENCE
Área de Concentração: MAN-COMPUTER INTERACTION
Banca: SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - PUC-RIO , ALBERTO BARBOSA RAPOSO - PUC-RIO , HUGO FUKS - PUC-RIO , DENISE DEL RE FILIPPO - UERJ , ANDRE SOARES MONAT - UERJ
Vocabulário: HEALTH AND ERGONOMICS, HUMAN ACTIVITY RECOGNITION, IOT DEVICES, MOBILE SENSING APPLICATIONS, PHYSICAL EDUCATION, WEARABLE COMPUTING AND SENSING
E-Publisher: MAXWELL
Apresentação: 30/01/2020
Aceitação: 30/01/2020
Sistema de biblioteca: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO-SISTEMA PERGAMUM
Número de chamada:
Patrocínio: PUC-RIO - PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
CAPES - COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR
PROEX - PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA
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