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auvisma：医疗服装的自动紫外线辐照系统
广泛的研究表明，医疗工人（HCW）的服装经常被微生物和病原体污染，对感染带来了重大风险（Mitchell等，2015）。类似的设备也利用Arduino微控制器来管理紫外线和消毒过程（Albayyat等，2024）。UV-C辐射在200至270 nm的波长范围内运行，有效地破坏了DNA分子键，使微生物无活性（Buonanno等，2020）。此外，HEPA过滤器在去除空降病原体方面表现出显着的疗效，达到了99.97％以上的病毒捕获率（Ueki等，2022）。医疗服装（AUVISMA）自动紫外线辐照系统通过有效消除医疗制服，从而整合UV-C辐射和HEPA过滤，以增强医疗保健中的卫生标准，从而保护医疗保健工作者和患者。
11/2022 德国联邦国防军全副装备服装和……
科布伦茨。到2025年底，德国联邦国防军将全副配备防护背心、作战头盔、作战服和背包。今天，德国联邦国防军装备、信息技术和在职支持办公室（BAAINBw）与内部公司 Bw Bekleidungsmanagement (BwBM) GmbH 签署了所需的修改协议。根据 BAAINBw 过去已发起的订单和今天签订的合同，到 2025 年底，所有现役士兵将配备多达 351,000 套模块化防弹及携带设备 (MOBAST)、313,000 套武装部队作战服装 (KBS SK)、338,000 个容量为 110 升的背包和 313,000 顶新型作战头盔。这包括适合不同尺寸的库存数量和再生的比例储备。 BAAINBw 部门负责人 Marko Dietzmann 中校强调：“这项投资对部队来说是一个巨大的里程碑。由于预算资金不足，最初的计划是2031年，但现在我们将能够在2025年之前为部队提供全面装备。”这种快速签订合同的做法确保了德国联邦国防军在原材料供应有限、世界市场需求不断增加的情况下拥有足够的工业生产能力。为了应对联邦总理朔尔茨宣布的联邦国防军专项基金带来的挑战，同时联邦政府的临时预算管理也同时生效，联邦国防部（BMVg）提前通知联邦财政部（BMF），需要批准计划外支出，以及承担超过23亿欧元债务的必要授权。德国联邦议院预算委员会在2022年4月7日第10次会议上获悉了这一消息。联邦国防部长克里斯蒂娜·兰布雷希特在委员会会议上表示：“我们将很快看到部队的初步改善，并希望在2025年底前为部队配备防护背心、作战服和背包。个人防护设备
使用生成对抗的自定义服装生成...
钦奈印度大学摘要：在本文中，我们建议将Cyclegan用于定制服装生成。Cyclegan是一种生成对抗网络（GAN），可以学习从一个域将图像映射到另一个域而不需要配对的训练数据。我们的目标是根据来自其他源域的现有图像生成新的，逼真的图像。我们提出了一种新颖的方法，该方法将Cyclean和使用一小部分配对数据结合在一起。我们的方法能够生成既现实又具有视觉吸引力的自定义服装，并具有高质量的细节和纹理。我们使用服装数据集评估了我们的方法，并证明它在图像质量和视觉相似性方面表现优于其他最先进的方法。索引条款 - Cyclean，Gan。
英国服装经济的物质流量分析
从历史上看，大多数英国公民的服装占年收入的很大比例，因此物品经过精心保存并经常传给世代相传。在21世纪，最低工资仅40分钟的工作就足以购买一件衣服，衬衫或一条裤子，这些裤子可能会在少量用途后被丢弃。英国每年服装的消费量是全球平均水平的2 - 3倍，依靠与许多环境和社会问题相关的国际供应链。将服装系统转向生态可持续性需要广泛的策略，但是缺乏服装流的数据使得很难量化当前生产和消费的影响，更不用说设计和评估SUS可耐受性干预了。在这里，我们使用材料流量分析来跟踪穿越英国经济的服装，以此作为考虑体现碳和整个系统经济价值的变化的前奏。我们的结果表明，该系统的特征是相对较高的重复使用率，但回收率非常低。比重复使用和回收利用更多的衣服被摧毁（通过垃圾填埋场和焚化）。因此，将新衣服的消耗减少约4％，对于减少废物的有效性与当前回收活动的两倍一样有效。英国进口的服装的进口量是其生产的八倍，但相关纺织品废物的一半以上。提高当前流量和影响数据的准确性对于了解如何最有效地转向循环系统至关重要。在我们的碳分析中，不确定性是关键主题 - 估计将与2018年英国服装消耗相关的摇篮到消费者的排放量从9吨2 e到30 mt.co 2 e。我们的经济分析表明，在经济流动时，服装的经济价值造成了巨大但毫不奇怪的损失，并带有一些意想不到的细微差别。
自动服装样式识别和基于计算机的采矿
摘要。本文主要研究在服装样式识别中使用计算机辅助设计（CAD）技术，并探讨了如何将CAD技术与计算机视觉算法相结合以提高识别的准确性和效率。在本文中，开发了自动服装样式识别系统，包括图像预处理，功能检测，分类器设计和其他模块。此外，数据挖掘（DM）技术用于深入分析已确定的服装样式数据并提取有价值的信息。为了验证自动服装样式识别系统的性能和效果，本文设计了一系列实验。分析和比较实验结果后，已经发现该系统在识别精度，MAE和处理速度方面擅长。这些出色的性能使该系统具有很高的价值和潜力。此外，该系统已由用户对可用性，功能满意度，响应速度，接口美学，稳定性和可靠性进行了高度评估。用户认为系统界面是直观的，易于操作，功能齐全且稳定的，与此同时，系统响应迅速，视觉体验令人愉快，性能也很棒。调查结果证实了系统的功效和实用性，为未来的增强和优化奠定了基础。
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。
关闭：3D服装细分数据集和模型
3D服装建模和数据集在娱乐，动画和数字时尚行业中起着至关重要的作用。现有工作通常缺乏详细的语义理解或使用合成数据集，缺乏现实主义和个性化。为了解决这个问题，我们首先介绍Close-D：一个新颖的大型数据集，其中包含3167扫描的3D服装分割，涵盖了18种不同的服装类别。此外，我们提出了封闭式网络，这是第一个基于学习的3D服装分割模型，用于从彩色点云中进行细粒度分割。封闭式网络使用局部点特征，身体贴相关以及基于服装和点特征的注意模块，从而提高了基准和先前工作的表现。提出的注意模块使我们的模型可以从数据中学习外观和几何学依赖性服装。我们通过成功分割了服装人员的公开可用数据集来确认方法的功效。我们还引入了Close-T，这是一种用于完善的3D交互工具
EORNA 围手术期服装最佳实践
声明 进入手术室的禁区和半禁区时，人员必须穿着围手术期服装。这一做法对于保护手术患者免受可能导致疾病或手术部位感染的外部微生物污染至关重要。由于工作人员的皮肤和日常衣物上可能携带有害细菌，因此换上合适的服装有助于将这种潜在风险降至最低。
管理难以服装区域感染风险的伤口
持久细胞和生物膜持久细胞发现在生物膜内，表现出对抗生素的抗性，并与慢性感染的持续存在有关。 虽然抗菌剂杀死了大多数细胞，但即使存在抗菌剂，持久细胞仍然可行，并在抗菌剂浓度降低时会促进生物膜的再现（Lewis，2010; Wood，2013）。 减少AMR的方法：•提高识别感染的能力并首先防止感染的能力•改善抗生素和抗真菌剂的使用，以降低抵抗力发展的风险•预防，诊断和管理生物膜，同时牢记并不是所有生物膜都有害处和对系统的差异•一旦建立了差异的知识•一旦建立了差异的知识•一旦建立了差异•了解•一旦了解系统的差异••一旦了解系统的差异•多学科团队 - 例如 微生物学，糖尿病学和药房，以帮助复杂病例持久细胞和生物膜持久细胞发现在生物膜内，表现出对抗生素的抗性，并与慢性感染的持续存在有关。虽然抗菌剂杀死了大多数细胞，但即使存在抗菌剂，持久细胞仍然可行，并在抗菌剂浓度降低时会促进生物膜的再现（Lewis，2010; Wood，2013）。减少AMR的方法：•提高识别感染的能力并首先防止感染的能力•改善抗生素和抗真菌剂的使用，以降低抵抗力发展的风险•预防，诊断和管理生物膜，同时牢记并不是所有生物膜都有害处和对系统的差异•一旦建立了差异的知识•一旦建立了差异的知识•一旦建立了差异•了解•一旦了解系统的差异••一旦了解系统的差异•多学科团队 - 例如微生物学，糖尿病学和药房，以帮助复杂病例
陆军推出全新“终身士兵”服装系列！
在美国陆军装饰、家庭照片和旅行纪念品中，可以看到她对陆军的强烈热爱，这一点从我环顾她的办公室中可以看出来。玛丽亚·本廷克来自南卡罗来纳州哥伦比亚，杰克逊堡就位于这里。在南卡罗来纳州立大学，本廷克加入了预备役军官训练团 (ROTC)。她认为 ROTC 教官的努力帮助她做出了决定，她的座右铭是：“让你的成功几率翻倍”，她想，“是的，那就是我！”毕业后，本廷克加入了陆军，在副官团服役 20 年，以中校军衔退役。在身穿军装为国家服务后，本廷克退役并继续激励人们，她在堪萨斯州 Junction City 的 Junction City 高中担任初级预备役军官训练团 (JROTC) 教官，教授和指导美国青年。 2016 年，本廷克加入陆军退休服务处担任副主任，最近，他成为陆军退休服务处主任，隶属于陆军部 G-1 部门总部。我想您可能想了解一下我们的新主任玛丽亚·本廷克，她非常慷慨地与我坐下来讨论她对陆军退休服务处的愿景和目标。以下是我们谈话的一些亮点。