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信息科学与工程，Visvesvaraya Technological University摘要：此项目使用计算机视觉和机器学习来创建虚拟试用室和推荐系统，以改善电子商务时尚体验。cnns用于预测身体形式以获得更精确的建议，并且建议引擎使用基于协作和内容的过滤来根据用户偏好，过去的购买和样式提供时尚项目。为了根据每个用户的口味，样式和车身类型提供服装建议，建议引擎将使用协作过滤和基于内容的过滤算法。同时，一个由计算机视觉驱动的虚拟试用室让客户可以通过将合奏叠加在用户提供的图像或头像上并根据车身测量来修改尺寸，以创建逼真的拟合模拟。通过分析用户提供的图片，我们可以增强身体形式检测，提高拟合精度和建议精度。，由于响应迅速的Web界面，用户将能够上传照片，查看建议并几乎可以实时尝试服装。数据处理将由烧瓶或Django-Built Backend处理，该后端还将毫不费力地与PostgreSQL或MySQL数据库进行交互以存储用户和建议数据。该系统是为了高性能和可扩展性而构建的，并托管在云基础架构上。通过提供个性化的建议并以精确的拟合可视化降低回报，该集成系统旨在提高用户幸福感。本网站允许用户以数字方式尝试服装并进行购买，这最终改善了消费者的幸福感并降低回报率。
不当适合个人防护服和随后的女性消防员身体调节的对策：叙事评论
摘要本文的目的是1）使用探索性文献概述，以确定与女性消防员的不合适服装和职业装备有关的问题，以及2）使用感应方法来开发可推广的运动专业人员，以通过与行动和伤害风险相关的出版同伴审查的重要主题来识别出可利用的锻炼专业人员。研究，包括定性方法和定量方法，都表明，当前的大多数个人防护服（PPC）和操作装备都是为了适应有限的男性体形而开发的。因此，PPC和Gear的不当拟合提出了许多担忧，如果没有解决，将继续向消防员，尤其是女性消防员面临不必要的职业挑战和风险。这些问题包括但不限于增加危险物质暴露的风险，较高的温度调节挑战，较高的损伤风险，由于职业任务期间的代偿性生物力学运动以及降低的自我效能感和情感健康状况。针对身体状况的对策，与PPC和齿轮拟合不当相关的靶向伤害风险因素或其他问题可能包括增强和稳定身体的特定关节或区域（例如核心，肩膀和背部），从而减少与健康相关的风险因素，从而减少对问题进行扩大问题（例如，身体成分）（例如身体成分），以及咨询专业人员（E. e.g.-g.-g.-f），TOKAC-F.F.-F.-F.-F），TOC-F），T），T），T），T），T），T）。尽管仍需要进行持续的研究，但提供的数据和随后的建议可能会对女性消防员的伤害风险减少风险和个性化锻炼训练的注意事项提出宝贵的见解，而女性消防员考虑了不当PPC的拟合度。
带有分层头发和衣服的仿真准备头像
1。引言创建照片现实和动态的人类化身具有广泛的应用，包括虚拟试验，电影和游戏制作，虚拟助手，AR/VR以及远程介绍。传统上，此过程需要培训，这使得普通用户无法访问。最近，基础扩散模型的进步加速了旨在使3D Human Avatar创建民主化的研究工作，从而可以通过文本[16、46、51、88]或图像[39]易于用户控制。早期的3D人头像创作的方法将头发，身体和衣服作为单层表示，因此由于其纠缠的几何形状，很难独立模拟或编辑每个区域。为了解决这一限制，重新制作的工作使用了分层结构来分别反映身体，服装或头发[27，36，82，96]。，这些方法中的许多方法都依赖于nerf [58]等隐性代表来定义服装或毛发地理。尽管隐式表示有助于从基础扩散模型中利用先验知识，但它们在现有模拟器中进行动画挑战，这是由于身体运动而引起的头发和服装的现实运动。结果，这些方法难以生产动画时看起来很现实的化身。因此，出现了一个自然的问题：我们可以设计3D化身生成管道，该管道可以利用图像扩散模型中的丰富的先验知识，同时与现有的模拟管道兼容？解决此问题的关键挑战在于连接当前模拟器和文本驱动的头像生成管道中使用的不同表示。前者通常会重新使用平滑清洁的非紧密网格或特定设计的头发链，其拓扑是可以优化的，并且很难约束。十大的后者采用隐式表示（例如NERF [58]或SDF [83]），尽管它们可通过嘈杂的监督信号来优化来自扩散模型的嘈杂监督信号，但不能轻易地转换为适合模拟的开放网格或发束。为了解决这些问题，我们提出了一个新颖的框架Simavatar，该框架从文本提示中生成了3D人体化身，可以很容易地通过现有的头发和服装模拟器来动画。关键思想是为不同的人类部位（例如头发，身体和服装）采用合适的代表，并利用图像扩散模型和模拟器的先验知识。为此，我们提出了使用头发束代表人头发，身体和饰物的几何形状，参数身体模型SMPL [55]，
服装品牌公司供应链效率
服装行业处于一个动态的环境中，其特点是时尚趋势快速变化、全球采购和季节性需求波动，因此供应链效率对于保持竞争优势至关重要。本研究调查了供应链效率如何通过技术创新、可持续性和战略管理实践来提高服装品牌公司的业绩。该研究采用了定性方法，对服装行业的供应链专业人士进行了半结构化访谈。通过定性内容分析 (QCA)，该研究确定了关键挑战，包括需求不可预测性、供应商可靠性问题、物流瓶颈以及供应链职能之间的沟通差距。研究结果凸显了人工智能 (AI)、区块链和物联网 (IoT) 等技术的变革作用。人工智能可以实现精确的需求预测，减少库存过剩和缺货，而区块链可以确保全球供应链的透明度和道德规范。物联网有助于实时库存跟踪和增强运营可见性。然而，这些技术的整合带来了挑战，尤其是对于资源有限的小品牌而言。可持续性已成为一个关键因素，公司采用绿色和循环经济实践来适应不断变化的消费者偏好。精益管理、跨职能协作和供应商关系发展等策略被认为是优化供应链效率的关键。这项研究为管理者提供了实用的见解，帮助他们实施创新技术、促进协作并在供应链战略中优先考虑可持续性。它还强调了未来需要研究适合中小企业的可负担解决方案和弹性供应链设计，以应对全球中断。
纳米技术在服装纺织领域的应用
纳米技术已被证明是一个多学科研究领域，其在人类活动多个领域的应用范围不断扩大。随着工程、工业、技术和医疗纺织品多功能性的不断提高，纳米技术在纺织材料方面取得了进展。由于光子晶体、等离子体、发光、建筑着色剂、全息术、LED 显示器和超材料等尖端技术的融合，纺织材料现在有多种用途 [1]。此外，客户对以可持续方式生产的耐用和功能性服装的需求不断增加，为将纳米材料整合到纺织基材中创造了机会。纳米材料提供了更广泛的应用潜力，可以创造能够通过电、颜色或生理信号感知和响应外部刺激的联网服装 [2]。
获取 Reel：阿肯色州费耶特维尔小型独立服装精品店 Facebook 和 Instagram Reel 使用情况的定量分析
如今，精品店越来越多地在其 Reels 中使用“快照美学”，而非传统的“工作室美学”（Noonan，2019 年）。快照美学提供了一种相对轻松、亲切的吸引力，对许多日常消费者来说更具个性和吸引力。快照美学“看起来好像它 [照片] 是由普通消费者拍摄的”，而传统的工作室美学则更具摆拍性，不太自然（Noonan，2019 年）。阿肯色州费耶特维尔的小型独立服装精品店费耶特维尔人口为 95,230（美国人口普查局，2021 年），是阿肯色大学旗舰校区的所在地，是一座繁荣的大学城。费耶特维尔也是快速发展的时尚产业的所在地。很大程度上得益于阿肯色大学的服装项目和 NWA 时装周（体验费耶特维尔），费耶特维尔已成为时尚品牌和设计师的中心。无论顾客想要可持续和符合道德标准的服装，还是高档优雅的时装，费耶特维尔的精品店都可以满足各种各样的客户的需求。
使用PMC的石墨烯平台的船员服装客户体验转换
采用现代商业的设计主导的方法不必依靠单个变更程序，也不需要替代已经有效的一切。零售商越来越多地采用快速开发，集成和包装软件方法来实现快速变化的融合。
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。