Shein

智能移动应用程序，用于使用机器学习和生成AI

Pomona，CA 91768 A BSTRACT本文解决了快节奏的时装行业中可持续性的关键问题，其特征是过度消费和浪费。我们提出了一种创新的解决方案，即慢速时尚应用程序，该应用程序利用高级人工智能（AI）技术来分析用户的身体测量结果，提供个性化的，包括性别的服装建议[4]。这种方法旨在通过鼓励更多周到的购买决策来最大程度地减少过度消费并减少环境足迹。我们程序的核心技术包括用于身体比率分析的AI，安全且符合隐私的数据处理框架以及旨在增强用户体验的直观用户界面。尽管挑战，例如确保身体测量的准确性并保持数据隐私，但我们通过严格的测试和实施加密协议来解决这些问题。跨不同用户场景的实验证明了该应用程序在减少不必要的购买和促进可持续性方面的有效性。服装浪费的显着减少和增加的用户满意度突出了缓慢的低时装的潜力，作为促进可持续时尚消费的工具。我们的项目强调了将技术和个性化整合到应对时装行业带来的环境挑战时的必要性和可行性。k eywords推荐系统，机器学习，人工智能，移动应用程序1。随着现代社会与快速前进的数字世界的发展，许多面对面的经历正在过渡到在线领域。例如，借助商店（例如Shein）的服装商品不断供应，这引起了过度消费和产品浪费的重要问题[5]。消费者可以轻松地以低价获得时尚的衣服，从而导致人们在壁橱中堆积了不质量和低品质的产品，更糟的是垃圾填埋场。平均而言，美国每年的每个人每年都有70件衣服（彭博，2022年），而2012年全球生产的约1.5亿件服装中有60％在生产后仅几年（Shukla，2022年）就被丢弃了。这种过多的废物造成了全球环境危机，而我的应用程序“慢速时尚”旨在应付对快速产品的需求。此应用程序通过先进的人工智能技术分析用户的身体，以找到其身体比率。然后，开放AI的GPT-3.5-Turbo Engine使用这些指标来生成定制的，包括性别的服装建议，这些建议同样允许男性，女性和性别中立用户可以深入了解其体格[6]。缓慢的低级时尚的高效和个性化允许用户在帮助环境过度消费的同时保持自信。