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Biomechanics BIOEN 520 | ME 527 Mini-Lab 4 Mee>ng - PowerPoint PPT Presentation

Musculoskeletal Biomechanics BIOEN 520 | ME 527 Mini-Lab 4 Mee>ng Presenta>ons Laboratory 4 Overview... Tradi>onally, two types of presenta>ons:


  1. Musculoskeletal ¡ Biomechanics ¡ BIOEN ¡520 ¡| ¡ME ¡527 ¡ Mini-­‑Lab ¡4 ¡ Mee>ng ¡ Presenta>ons ¡

  2. Laboratory ¡4 ¡Overview... ¡ • Tradi>onally, ¡two ¡types ¡of ¡presenta>ons: ¡ • Posters ¡and ¡podiums ¡ • Thema>c ¡posters ¡ • Poster ¡>ps ¡ • Podium ¡>ps ¡

  3. Poster ¡vs. ¡podium ¡ • Podium ¡is ¡more ¡pres>gious, ¡usually ¡beLer ¡ scoring ¡abstracts ¡ • Podiums ¡definitely ¡more ¡stressful ¡ • Similar ¡amounts ¡of ¡work ¡ • Posters ¡afford ¡more ¡1-­‑on-­‑1 ¡discussions ¡ ¡

  4. Thema>c ¡posters ¡ • best ¡of ¡both ¡worlds ¡ ¡ ¡poster ¡in ¡room ¡ ¡ ¡1 ¡or ¡2 ¡or ¡3 ¡slides ¡ ¡ ¡open ¡forum ¡discussion ¡ ¡ ¡really ¡depends ¡on ¡having ¡a ¡good ¡moderator ¡

  5. Posters ¡ • follow ¡instruc>ons! ¡ ¡ § especially ¡on ¡the ¡dimensions ¡ • use ¡university ¡colors ¡ • add ¡university ¡/ ¡ins>tu>on ¡logos ¡ • follow ¡abstract ¡format ¡ § intro, ¡methods, ¡results, ¡discussion ¡ • acknowledge ¡your ¡funding ¡sources ¡ • prepare ¡a ¡1-­‑minute ¡elevator ¡talk, ¡as ¡well ¡as ¡a ¡ 5-­‑minute ¡overview ¡ • think ¡of ¡poten>al ¡ques>ons ¡

  6. Posters ¡ • format ¡well ¡– ¡make ¡sure ¡things ¡are ¡symetric, ¡ tabs ¡line ¡up, ¡etc. ¡ • bring ¡printed ¡copies ¡of ¡posters ¡to ¡hand ¡out ¡ ¡

  7. Poster ¡Tips ¡ • light ¡(+) ¡vs. ¡dark ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡

  8. Posters ¡

  9. Posters ¡

  10. Poster ¡Tips ¡ • light ¡(+) ¡vs. ¡dark ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡vs. ¡ugly ¡ backgrounds ¡(-­‑-­‑-­‑-­‑) ¡

  11. Posters ¡

  12. Poster ¡Tips ¡ • light ¡(+) ¡vs. ¡dark ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡paragraphs ¡(-­‑) ¡

  13. Posters ¡

  14. Posters ¡

  15. Poster ¡Tips ¡ • light ¡(+) ¡vs. ¡dark ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡paragraphs ¡(-­‑) ¡ • large ¡(+) ¡vs. ¡small ¡(-­‑) ¡text ¡ § 100% ¡size, ¡read ¡4 ¡feet ¡away ¡

  16. Posters ¡

  17. Posters ¡

  18. Podium ¡presenta>ons ¡ • follow ¡instruc>ons! ¡ ¡ § especially ¡on ¡the ¡>ming ¡ • use ¡university ¡colors ¡ • add ¡university ¡/ ¡ins>tu>on ¡logos ¡ • follow ¡abstract ¡format ¡ § intro, ¡methods, ¡results, ¡discussion ¡ • acknowledge ¡your ¡funding ¡sources ¡ • prac>ce, ¡prac>ce, ¡prac>ce ¡– ¡get ¡>ming ¡down ¡ • do ¡not ¡read ¡from ¡hand ¡held ¡notes! ¡

  19. Podium ¡presenta>ons ¡ • laser ¡pointer ¡ ¡ • number ¡of ¡slides ¡– ¡1 ¡to ¡3 ¡per ¡minute ¡ § how ¡fast ¡do ¡you ¡want ¡to ¡talk? ¡ • think ¡of ¡poten>al ¡ques>ons ¡ • format ¡well ¡– ¡make ¡sure ¡things ¡are ¡symetric, ¡ tabs ¡line ¡up, ¡etc. ¡ • Ums, ¡ahs, ¡etc. ¡ • Jokes? ¡Baby ¡pictures? ¡Nature ¡pictures? ¡ ¡

  20. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡

  21. Podium ¡

  22. Podium ¡

  23. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡vs. ¡ugly ¡ backgrounds ¡(-­‑-­‑-­‑) ¡

  24. Podium ¡

  25. Podium ¡

  26. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡text ¡(-­‑) ¡

  27. Podium ¡

  28. Podium ¡

  29. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡text ¡(-­‑) ¡ • proper ¡(+) ¡vs. ¡improper ¡(-­‑) ¡text ¡to ¡image ¡ra>o ¡

  30. Podium ¡

  31. Podium ¡

  32. Podium ¡

  33. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡text ¡(-­‑) ¡ • proper ¡(+) ¡vs. ¡improper ¡(-­‑) ¡text ¡to ¡image ¡ra>o ¡ • choose ¡colors ¡wisely ¡(+) ¡vs. ¡unwisely ¡(-­‑) ¡

  34. Podium ¡

  35. Podium ¡

  36. Podium ¡Tips ¡ • dark ¡(+) ¡vs. ¡light ¡(-­‑) ¡backgrounds ¡ • bullets ¡(+) ¡vs. ¡text ¡(-­‑) ¡ • proper ¡(+) ¡vs. ¡improper ¡(-­‑) ¡text ¡to ¡image ¡ra>o ¡ • choose ¡colors ¡wisely ¡(+) ¡vs. ¡unwisely ¡(-­‑) ¡ • small ¡(+) ¡vs. ¡big ¡(-­‑) ¡tables ¡

  37. Podium ¡

  38. Podium ¡

  39. Podium ¡

  40. Poster ¡and ¡Podium ¡Presenta>ons ¡ ¡ • No silly fonts!!!! • No silly fonts!!!! • No silly fonts!!!! • And never, • never, • never, use… � • Comic sans !!!!!!

  41. Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ • good ¡and ¡bad ¡ones ¡ ¡ • why… ¡

  42. Predictable behavior from internal models Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ – theoretical and empirical evidence for pairing of • Prof. ¡Sam ¡Burden's ¡(UW ¡EE) ¡presenta>on ¡for ¡ forward + inverse models the ¡UW ¡Robo>cs ¡Colloquium ¡2015 ¡ Bhushan, Shadmehr Bio. Cybern. 1999; Sanner, Kosha Bio. Cybern. 1999 + forward model inverse model – parallels in control theory, robotics, artificial intelligence: adaptive control, internal model principle, learning Francis, Wonham Automatica 1976; Sastry, Bodson Prentice Hall 1989 Sutton, Barto, Williams IEEE CSM 1992; Atkeson, Schaal ICML 1997 Papavassiliou, Russell IJCAI 1999

  43. Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ • 18th ¡European ¡Congress ¡of ¡Physical ¡& ¡ Rehabilita>on ¡Medicine ¡in ¡2012 ¡

  44. Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ • Arizona ¡Physiological ¡Society ¡Annual ¡Mee>ng ¡ (2014) ¡

  45. Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ • TED ¡talk ¡

  46. Student ¡selected ¡presenta>ons ¡ • University ¡of ¡Minnesota ¡Design ¡of ¡Medical ¡ Devices ¡Compe>>on ¡

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