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人工智能在塑造纺织行业电子商务消费者行为中的作用
人工智能正在通过改变消费者行为和改善购物体验来改变纺织电子商务行业的面貌。基于讨论，该研究确定了人工智能工具如何通过解决主要痛点（例如准确的尺寸和合身度、个人推荐和退货）来影响消费者的偏好、决策过程和满意度。研究证明，人工智能对未来的感知有效性与包括减少退货在内的实际优势之间存在巨大的相关性。它表明消费者越来越认识到人工智能可能有助于解决与在线纺织品购买相关的传统问题，例如尺寸不合适和对产品的普遍不满。研究证明，人工智能对未来的感知有效性与包括减少退货在内的实际优势之间存在巨大的相关性。它表明消费者越来越认识到人工智能可能有助于解决与在线纺织品购买相关的传统问题，例如尺寸不合适和对产品的普遍不满。
纺织艺术和图形艺术如何相互作用？
首先，在图形作品中，材料或纺织技术的价值中的所有价值，因为我们可以看到他们的弊端，可以说Sarbacane在2023年在2023年编辑的BéaLema（场景和图纸）[A] [A]，Vera，在父亲的陪同下，他的母亲Adela向海滩陪同，渴望在水中结束它。遵循一份医学报告的摘录，该报告突出了阿德拉（Adela）的心理健康状况。然后，维拉记得她的出生，童年和陷入母亲地狱的下降……贝拉·莱玛（BéaLema）所说的邪恶的工作，将场景和图纸相关联，探索了图形工作中物质或纺织技术的使用。在这种特定情况下，使用纺织品的特殊性可以基于几个元素。通过将纺织品元素集成到他的图纸中，BéaLema可以为他的作品增添触觉维度。织物，电线或其他纺织品材料可以为他的图纸提供纹理，浮雕或明显的感觉，为读者提供更丰富的感官体验。即使扫描了刺绣，它也会在其内存中调用，并回忆着刺绣周围的整个宇宙。也有一种象征主义和视觉隐喻形式。纺织品可以具有符号或隐喻含义。可以使用特定的纺织品材料或技术（例如刺绣，编织或缝纫）的使用，以象征性的方式使用，以增强或说明工作中解决的主题或情感。例如，织物的脆弱性可以象征字符或情况的脆弱性。艺术家可以创建视觉上丰富而复杂的作品，从而为作品的美学增加了一个额外的维度。混合技术的集成，例如绘制刺绣，使艺术家可以推动绘画的传统限制，并探索创建令人回味和表现力的图像的新方法。简而言之，贝亚·莱玛（BéaLema）图形工作中材料或纺织技术的整合提供了探索传统图纸与纺织品的切实元素之间融合的可能性。这也可以构建一个故事，在过去与现在的现实和虚构之间进行回程，这要归功于刺绣，这使得传递记忆是可能的。这通过为插图提供了其他维度，同时增强了历史上解决的主题和情感，从而丰富了读者的美学和感官体验。
为生命科学、材料科学和纺织科学行业设计新型纳米粒子。
EVŌQ Nano 联合创始人兼首席技术官 William Niedermeyer 是一位终身科学家，拥有应用物理学背景，他重视专注研究。他领导了私营和企业领域的多个仪器离子物理学研究和开发项目，将他的物理学背景应用于多项突破性技术。当 9/11 事件中断他在犹他州大学的高能物理学博士学位研究时，Niedermeyer 转向了蓬勃发展的纳米技术领域，对其在医学、可再生能源和微电子领域的潜在应用很感兴趣。
服装交换：维多利亚州的循环经济、服装和纺织品零浪费战略。
通过换衣派对，用循环经济文化取代时尚一次性文化。在郊区、城镇、城市和州内，通过图书馆、市政厅、大学、公园、节日等组织和设施，将定期和持续的换衣活动作为一项标准社会活动引入，每两周举办一次换衣活动，让人们赠送和接收二手服装，而不是将它们扔进垃圾填埋场。每个郊区都可以有自己指定的场地。此外，联邦政府可以向学校、社区团体、宗教团体、育儿团体、办公室、企业和其他组织介绍、推广和支持这一概念，以便他们也能举办自己的内部和小众换衣活动。
为生命科学、材料科学和纺织科学行业设计新型纳米粒子。
EVŌQ Nano 联合创始人兼首席技术官 William Niedermeyer 是一位终身科学家，拥有应用物理学背景，他重视专注研究。他领导了私营和企业领域的多个仪器离子物理学研究和开发项目，将他的物理学背景应用于多项突破性技术。当 9/11 事件中断他在犹他州大学的高能物理学博士学位研究时，Niedermeyer 转向了蓬勃发展的纳米技术领域，对其在医学、可再生能源和微电子领域的潜在应用很感兴趣。
洗涤过程中纺织品组成，结构和处理对微塑料释放的影响：评论
摘要这项研究严格审查了纺织特征的影响，包括纺织品含量（纤维组成），纱线构造，材料结构和处理类型，对清洗过程中纺织品的微塑料释放。迄今为止，研究的主要重点是洗涤参数而不是纺织品的内在特征。这篇综述的发现表明，与纯合成织物相比，天然，人造和混合组合织物往往会释放更多的超细纤维。不同的结果。编织织物释放较少的微型塑料。但是，显然，纱线构造对微塑料释放的影响比纺织品组成或结构更大，而高扭丝纱则减少了微塑料的形成。机械饰面倾向于增强微塑性释放，而合成和可生物降解则减少了它，但是它们的可持续性和耐用性方面需要进一步进行。不同类型的染料对微塑料释放的影响尚不清楚。本文规定的所有纺织特征在微塑料研究中至关重要。忽略这些细节中任何一个的重要性都可能使微塑性缓解策略的发展变得复杂。
使用基于图像的机器学习方法在纺织行业中的缺陷检测：简短评论
摘要。传统上，用于检测感兴趣要素的计算机视觉解决方案（例如，缺陷）是基于严格的上下文敏感的实现，以解决包含一组明确条件的问题。另一方面，几种机器学习方法证明了它们的概括能力，不仅是为了不断地改善分类，而且还基于基本方面从新示例中学习：从算法设置中分离数据。有关向后传播的发现以及基于图形卡技术建立的进步，可以提高机器学习的进步，这是一个被称为深度学习的子领域的进步，由于人类通常由人类处理的地图和交易知识，它在许多工业领域都变得非常流行，并具有令人难以置信的可伸缩性。织物缺陷检测是已逐渐自动化的手动过程之一，它是上述方法，因为它是质量控制的重要过程。目标是多种多样的：减少人体错误，疲劳，人体工程学问题和相关成本，同时改善所涉及任务的迅速性和准确性，并直接影响利润。遵循纺织行业的特定重点之后，这项工作旨在简要审查缺陷类型和自动化光学检查（AOI）（AOI），主要基于机器学习技术，这些技术已经证明了它们在识别纺织品材料分析中识别异常方面的有效性。基于已知体系结构（例如Alexnet或视觉几何组）（VGG16）等卷积神经网络（CNN），允许在98％以上的精确度上达到准确性。还提供了简短的讨论，并分析了当前表征这一干预领域的状态以及一些未来的挑战。
使用石墨烯和碳纳米管的丝网印刷纺织电极，带有柔性超级电容器应用的银
摘要环保导电棉纺织品是可穿戴设备中柔性底物的有希望的替代方法，因为棉花是一种廉价的天然织物材料，并且在现代便携式电子设备中兼容，具有足够的电导率。在这项工作中，使用碳质纳米材料（例如碳纳米管（CNT））和石墨烯和额外的导电银（AG）粉末和纺织墨水的碳质纳米材料（例如碳纳米管（CNT）），通过屏幕打印方法制备了柔性导电棉电极。制备的导电棉电极以及较高的质量负载（20-30 mg cm -2）表现出较低的板电阻（<10Ω）。在制备的棉电极的性能下，成功制造了全纤维状态的柔性超级电容器装置，该设备表现出高度特异性的677.12 MF cm -2，在0.0125macm-2时，使用AG和40％CNTOLE的电极组合物（60％），使用AG和40％Cntole）。使用不同的弯曲角度（0，30，45，45，60和90）在严重的机械变形下稳定的电化学性能稳定，并且即使在3000 CV循环后，电容保持范围即使在〜80％的情况下具有出色的环状稳定性，并且具有出色的循环稳定性。