XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System服装设计
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
基于加固学习的动态风格生成的服装
摘要。本文旨在为服装风格的生成建立和验证动态模型，以增强服装设计领域的快速风格创新和个性化定制。这项研究利用了基于CAD（计算机辅助设计）技术的服装模型，并与RL（增强学习）算法配对，用于风格生成。通过编译和分析综合的服装CAD信息和样式参考样本的数据集，为模型培训和评估创建了模拟环境。研究结果表明，与传统的CAD设计技术和基于规则的样式生成方法相比，本研究中提出的动态服装样式生成模型表现出了卓越的风格一致性，独创性和美学吸引力。该模型能够根据指定的设计元素和样式参考来生产量身定制的服装设计，从而证明了高水平的灵活性和适应性。总而言之，这项研究介绍了一种创新的设计工具和服装行业的模型，并准备简化设计过程，最大程度地降低成本并促进可持续的行业增长。
Cia® 如何帮助 Next plc 的法律团队。
我的团队处理各种各样的事务：从小型商业协议到价值数百万英镑的软件合同，以及介于两者之间的几乎所有事务。此外，还要检查服装设计是否符合知识产权规定、管理我们的商标组合（涉及多个司法管辖区的数百个商标）、提供劳动法建议、就数据保护问题提供建议……应有尽有！更广泛的合规性也是我们团队寻求专业知识的一个领域。然而，尽管有所有这些要求，我们的团队还是一支相当精干的团队（三名律师），因此我们必须专注于真正紧急的事情。
从3D服装的人类数据
本文解决了任意目标服装几何形状重建的问题。我们提出了一种估计动画副本及其正确2D老板的方法。基于可区分的服装模拟器，我们的方法执行了一个优化过程，旨在最大程度地减少服装的模拟形状和目标几何形状之间的差距，同时保留了理想的特性，例如左右对称性。，我们实施了一个反向服装设计链，以与时装行业和仿真软件标准化的服装建模过程保持一致。该系统旨在通过修改2D模式并调整材料的特性来重建服装的几何形状，然后允许将衣服放置在载体的身体模型周围，并通过模拟恢复。
sub：IST SEM新生（SEP方案）和I SEM（中继器）的行为。 II＆V SEM（Fresher＆Repeater's）（NEP方案）BA / BA（表演艺术） / BVA / BVA < / div < / div < / div < / div>
sub：IST SEM新生（SEP方案）和I SEM（中继器）的行为。ii＆v sem（Fresher＆Repeater's）（NEP方案）BA / BA（表演艺术） / BVA / BVA（动画与多媒体） / bfa / bfa / bsw / b.sc / b.sc / b.sc（时尚与服装设计） / b.sc（Interior Design） （生物科学） / b.sc（地理） / bca / b.com./b.com（保险和精算师） / b.com（物流与供应链管理） / b.com（旅游与旅行管理） / bba / bba（航空管理） / ddm / ddm / bhm＆bva＆bva＆bva vii vii sem（新生）和1月至2025年1月至2025年的其他说明。1 BCWD通知号BCK/SS/CR-34/2014-15，日期：14.08.2014。2号ACA-I/A4/UG-CALENDAR/2024-25，日期：08.07.2024。
性能和设计中个人冷却服装的定量比较：评论
摘要：个人冷却服装（PCG）越来越多地引起人们的注意，作为缓解热应力并在炎热和潮湿条件下增强热舒适性的有希望的解决方案。但是，对服装设计对冷却性能的影响有限。这篇评论高光设计因素的影响，并为不同类型的PCG的冷却性能进行了定量比较，包括空气冷却服，蒸发冷却服装，相位变化的冷却服装和液体冷却服。根据可用文献提供了有关设计因素与每种冷却技术的冷却性能之间关系的详细讨论。此外，还探索了PCG设计中的潜在改进和挑战。本评论旨在为各种PCG的属性提供全面的见解，并促进跨学科的合作，以改善PCG在冷却效率和服装舒适性方面，这对于进一步的研究和创新非常有价值。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
功能性服装回顾：太空服
制药创新杂志 2023；12(5): 1082-1086 ISSN (E): 2277-7695 ISSN (P): 2349-8242 NAAS 评级：5.23 TPI 2023； 12(5): 1082-1086 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期：2023-02-01 接受日期：2023-04-06 Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 Sudha babel 博士 教授，纺织与服装设计系，MPUAT 社区与应用科学学院，乌代布尔，拉贾斯坦邦，印度 通讯作者：Radhika Damuluri 助理教授，服装与纺织品系，社区科学学院，Jayashankar 特伦甘纳邦农业大学教授，拉金德拉纳加尔，海得拉巴，特伦甘纳邦，印度