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In this paper, we present (i) a computational model of Dynamic Symmetry of human movement, and (ii) a system to teach this movement quality (symmetry or asymmetry) by means of an interactive sonification exergame based on IMU sensors and the EyesWeb XMI software platform. The implemented system is available as a demo at the workshop.
A system to support the learning of movement qualities in dance: A case study on dynamic symmetry / Camurri, Antonio; Canepa, Corrado; Ferrari, Nicola; Mancini, Maurizio; Niewiadomski, Radoslaw; Piana, Stefano; Volpe, Gualtiero; Matos, Jean Marc; Palacio, Pablo; Romero, Muriel. - (2016), pp. 973-976. (Intervento presentato al convegno 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, UbiComp 2016 tenutosi a Heidelberg) [10.1145/2968219.2968261].
A system to support the learning of movement qualities in dance: A case study on dynamic symmetry
In this paper, we present (i) a computational model of Dynamic Symmetry of human movement, and (ii) a system to teach this movement quality (symmetry or asymmetry) by means of an interactive sonification exergame based on IMU sensors and the EyesWeb XMI software platform. The implemented system is available as a demo at the workshop.
2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, UbiComp 2016
Hardware and Architecture; Software; Information Systems; Computer Networks and Communications; Human-Computer Interaction
04 Pubblicazione in atti di convegno::04b Atto di convegno in volume
A system to support the learning of movement qualities in dance: A case study on dynamic symmetry / Camurri, Antonio; Canepa, Corrado; Ferrari, Nicola; Mancini, Maurizio; Niewiadomski, Radoslaw; Piana, Stefano; Volpe, Gualtiero; Matos, Jean Marc; Palacio, Pablo; Romero, Muriel. - (2016), pp. 973-976. (Intervento presentato al convegno 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, UbiComp 2016 tenutosi a Heidelberg) [10.1145/2968219.2968261].
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11573/1528293
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
