enyGO es una app exclusivamente para atletas de AGMT2.club.
Instalación en dispositivos Android
Dado que la app aun no esta firmada para instalarla desde Google PLAY su dispositivo
debe aceptar aplicaciones no firmadas.
Una vez realizado esto debes hacer click en el link de descarga como muestra el video
Ingreso de credenciales
Cuando usted es miembro de agmt2.club recibe un usuario y password
estas credenciales son validas para todas las versiones y dispositivos que ejecutan enyGO.
Windows 10 , Android 64 bits y iOS
En los dispositivos Windows y Android esta clave sera recordada una vez que ingresa por primera vez.
Para cambiar de usuario debe proceder al LOGOUT de esa forma la clave almacenada se borra.
Ingresando y cargando EDNacore AI
enyGO tiene como motor a EDNacore AI 2.0 una red neuronal que se ejecuta en la nube pero parte de ella en su dispositivo. Por dicha razón
tarda unos segundos en procesar todo el entorno.
Si no cambia esta pantalla pasados los 30seg puede ser que su conexión a internet esta cortada o bien es muy lenta.
Si esta seguro que la conexión a internet es buena póngase en
contacto con un agente de soporte técnico
Descripción de botones
Botonera superior
Solicitud EDNa Please , para que sincronice todo lo grabado en Garmin connect hacia la base de datos EDNacore AI
Refresco de pantalla , si este botón no se presiona la pantalla se refresca cada 60 segundos.
Muestra las variables criticas, como son CP, VC de cada actividad.
Ingresa al perfil de usuario.
Botonera inferior C
Muestra el plan de los últimos siete días.
Muestra el timeline.
Plan anual de entrenamiento, aca programara las carreras o eventos que desea correr,
Modelos de performance individuales.
Solapas B
En estas solapas se encuentran las tablas de zonas de cada actividad si usted entra a cada una de las solapas SWIM, BIKE, RUN vera una tabla como esta
Como interpretar los widget dentro de la app
enyGO analiza los entrenamientos y base a los KJ estima la siguiente información que puede ser muy útil para que su nutricionista modele un plan acorde a las demandas presentes y futuras.
La distribución de macro-nutrientes es estimada y base a la literatura científica publicada, puede ser que su nutricionista cambie estos valores dado que la individualidad esta presente.
enyGO utiliza el modelo IR modificado por Gabriel Della Mattia 2017 e incorpora procesos de Machine Learning (ML) para poder separar las cargas de las intensidades y dar un enfoque no lineal al proceso de carga-adaptacion de un ciclo deportivo.
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