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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
质子泵抑制剂：它是绵羊衣服的狼吗？
众所周知，质子泵抑制剂（PPI）的使用可能会改变肠道菌群或直接对免疫系统作用并导致感染。但是，这个理论经常是辩论，但从未令人信服。Lassalle等人评估了PPI使用与儿童的严重感染，整体，感染部位和病原体之间的关联。作者使用了法国健康数据系统。他们包括所有出生的2010-18岁儿童，他们接受了胃食管反流疾病或其他相关疾病的治疗。它们包括PPI，组胺2受体拮抗剂或抗酸剂/藻酸盐。索引日期定义为第一个日期，这些药物中的任何一种已分发。儿童被跟进，直到入院严重感染，随访，死亡。通过PPI暴露状态（分类为未暴露或暴露），PPI暴露史（无，过去，正在进行）以及任何正在进行的PPI暴露的持续时间（未持续的PPI暴露（≤6个月，7-12个月，7-12个月，> 12个月），PPI暴露状态（归类为未暴露或暴露），PPI随着时间的推移是随着时间的流逝而使用的。治疗提取是在暴露最后一天后的90天间隙定义的，而没有任何新的PPI被分配。，由于感染的发展和限制原始偏见，他们在暴露中应用了30天的滞后（当启动感兴趣的药物以治疗该疾病的症状时，在诊断出该疾病的症状时）。PPI暴露与总体上严重感染的风险增加有关（AHR，1.34; 95％CI，1.32-1.36）。质子泵抑制剂不应在该人群中明确指示使用[1]。质子泵抑制剂不应在该人群中明确指示使用[1]。严重的感染是通过部位（消化道；耳朵，鼻子和喉咙[Ent]；下呼吸道；肾脏或尿路；皮肤；肌肉骨骼系统；神经系统）以及病原体，病毒或细菌的。研究人群包括162424名儿童（中位数[IQR]随访，3.8 [1.8-6.2]年），其中包括606 645年，他们接受了PPI（323 852男性[53.4％]；中位数[IQR [IQR]年龄[IQR]年龄，索引日期为88 [44-282]天和655 779的男性，并没有接受[52.2％];也观察到消化道感染的风险增加（AHR，1.52; 95％CI，1.48-1.55）;耳，鼻子和喉咙球（AHR，1.47; 95％CI，1.41-1.52）;下呼吸道（AHR，1.22; 95％CI，1.19-1.25）;肾脏或尿路（AHR，1.20; 95％CI，1.15-1.25）;和神经系统（AHR，1.31; 95％CI，1.11-1.54）和细菌（AHR，1.56; 95％CI，1.50-1.63）和病毒感染（AHR，1.30; 95％CI，1.28-1.33）。作者得出的结论是，PPI使用与幼儿严重感染的风险增加有关。
使用AI
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。
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。
无花果广告规则竞赛服装 - 2022年版
不时，当地的组织委员会确保了配件的赞助，这些配件在活动中分配给运动员和其他人，并可能被带入比赛领域。在这种情况下，这些项目必须免费分发，并且可以在证明下分发的文档中清楚概述所有使用和显示的说明。例子是水瓶，毛巾，小型吉祥物等。接收这些配件的参与者可能会在游戏领域而不是自己的物品中使用它们。如果在任何类别中都存在品牌冲突，则组织委员会有权掩盖或录制互冲突的品牌。
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。
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。
pylosy -GC/MS服装纤维 - 棉和聚酯聚酯聚酯纤维（乙二醇乙二醇）
因为纤维素和PET在化学上是完全不同的，因此对这两种聚合物的分析是通过溶液 - 气相色谱法分析是一项简单的任务。当材料（尤其是一个太大的分子而无法通过GC分析）的材料被毒死时，它会分解成较小的分子，该分子保留了原始聚合物的化学信息。这些较小的分子可以通过GC分析，产生代表父材料诊断片段的峰的模式。图1显示了从加热至750°C的棉线产生的热解色谱图（图片）15秒。当纤维素热降解时，它会产生水和二氧化碳，以及许多其他有机材料，包括醛和酮。PET降解以产生芳香剂，包括苯，苯甲酸和聚合物的低聚片段。图2显示了宠物服装线的图2，其中苯甲酸在大约11分钟时洗脱。棉花和聚酯纤维的混合物将在图1和2中显示在同一灵性图中的两个峰，因为每个聚合物都基本上是独立的。
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。