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服装阻力和潜在蒸散量作为热气候指标——以喀尔巴阡地区为例
自20世纪30年代以来，人们就已认识到服装在人类生物气象学研究中的重要性（例如，Winslow等人，1937年；Gagge等人，1938年；Winslow等人，1938年；Gagge等人，1941年）。在这些研究中，人们运用实验和理论工具研究了服装的作用，将其作为人体-大气界面的一个重要输入变量。在20世纪下半叶（例如，Auliciems和de Freitas，1976年；de Freitas，1979年），服装被视为并被解读为人类对环境条件的“反应”，并被分析为一个决定性模型的输出。如今，服装对生物气象热调节的影响通常以两种方式考虑：作为热生理模型（例如，Fiala 等人，2012）的输入参数（例如，Havenith 等人，2012）或作为代表热适应行为的模型输出（Lin，2009；Potchter 等人，2018）。在这种情况下，r cl 可用作表示人体热交换不平衡程度的量度。当热量过剩时，人体需要冷却以达到能量平衡。此时 r cl 值为负。请注意，在迄今为止发表的研究中根本没有考虑负服装阻力值，而只是将其等于零，理由是“由于在公共场合裸体是不可接受的，因此 clo 值 ≤ 0 被设置为零”（Yan，2005）。本研究中也使用了负的服装阻力值，因为当服装被视为一种热调节器而忽略其对人体行为的依赖性时，这些值是可以解释的。相反，当存在热量不足时，人体需要变暖才能达到能量平衡。在这种情况下，r cl 值为正。当人体处于能量平衡状态时，既不需要冷却也不需要变暖，感觉这种状态很舒适。在这种情况下，r cl 非常接近或等于零。服装阻力参数是一个复数，因为它取决于人和环境的特征。在人类特征中，个人、社会方面以及活动类型是最具决定性的。活动类型决定代谢活动率，该率在 40 到 600 Wm − 2 之间变化
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。
研究文章使用 PLS-SEM 和 fsQCA 了解消费者购买智能服装的意图
随着人工智能（AI）和物联网（IoT）的发展，智能服装具有巨大的增长潜力，以满足各个领域消费者的个性化需求。本文旨在构建一个集成技术接受模型（TAM）和功能-表现力-美学（FEA）模型的模型，以探讨影响消费者智能服装购买意愿（PI）的关键因素。采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）分析数据，并辅以模糊集定性比较分析（fsQCA）。PLS-SEM 结果表明，功能性（FUN）、表现力（EXP）和美学（AES）特征对感知易用性（PEOU）有显着的正向影响，并且只有 EXP 会影响感知有用性（PU）。PU 和 PEOU 对消费者态度（ATT）有正向影响。随后，PU 和消费者的 ATT 对 PI 产生正向影响。 fsQCA 揭示了影响消费者智能服装购买行为的因素之间的非线性复杂相互作用，并揭示了消费者智能服装购买意愿的五个必要条件和六个充分条件。本文通过将 FEA 模型整合到 TAM 中，进一步加深了理论理解。此外，在实践层面，它为消费者购买智能服装的意图提供了重要的见解。这些发现可为企业和设计师制定智能服装设计和推广策略提供宝贵工具。结果验证了有关智能服装智能服装购买意愿的理论概念，并为智能服装的实施和发展提供了有用的见解和营销建议。此外，本研究首次使用对称（PLS-SEM）和非对称（fsQCA）方法来解释智能服装智能服装购买意愿。
抗菌个人保护服：开发非织造聚丙烯纤维的可见光激活抗菌涂层
在COVID-19大流行期间，基于聚丙烯基的个人保护设备（PPE）的使用显着增加到超过一千万吨。通常，一次使用后，大多数PPE都会被丢弃，以防止用户自感染和传播剂的传播。但是，为了在不损害PPE保护性能的情况下最小化塑料废物，探索新的可重复使用或寿命更长的材料至关重要。在这里，提出了PPE的可见光可见抗菌光动力染料涂层。在这种情况下，发现通过引入两个硫酚单元衍生而来的硫酚甲基甲基蓝（TMB）涂层，发现显示出较高的抗菌活性。TMB被整合到旋转印刷悬浮液中，这是一种基于硝酸盐的商业印刷矩阵。优化了粘合剂中TMB的浓度，并发现5％TMB适用于涂层PPE，可在白光光辐照6小时后将革兰氏阳性和阴性细菌的数量降低99.99％。根据EN 14683测试的细菌效果效率和透气性，证实了TMB涂层不会影响过滤器的性能。因此，这种抗菌光动力染料涂层技术为PPE的更安全，更扩展的使用以及PPE产生的塑料废物的减少提供了有希望的解决方案。
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。
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。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
网络环境促进的是充足消费还是过度消费？在线广告和社交媒体对服装、数字设备和航空旅行消费的影响
图 2 验证性因子分析模型。注：服装调查 — 模型拟合度： χ 2 ( N = 883, df = 158) = 489.4, p < .001; RMSEA = 0.052; 90% CI = [0.047, 0.057]; CFI = 0.953, TLI = 0.937; SRMR = 0.042。数字设备调查 — 模型拟合度： χ 2 ( N = 860, df = 159) = 476.1, p < .001; RMSEA = 0.051; 90% CI = [0.046, 0.056]; CFI = 0.956, TLI = 0.942; SRMR = 0.038。为解决 Heywood 案例，将两个个人规范项目的因子载荷设置为相等（遵循 Chen 等人，2001 年）。休闲航空旅行调查 - 模型拟合度：χ 2（N = 976，df = 237）= 624.2，p < .001；RMSEA = 0.044；90% CI = [.039, .048]；CFI = .964，TLI = .955；SRMR = .038。虚线框中的项目仅在休闲航空旅行调查（sc3、sc4、pn3 和 pn4）中测量。在休闲航空旅行调查中，愿望水平分为两个潜在因素：充足消费水平和理想消费水平。模型规范 — 由于并非所有测量都具有共同的独特内容，因此允许四个误差项在“促进消费的内容感知”因素内相关（snc1-snc2：0.45、0.55、0.40；snc1-snc3：0.25、0.24、0.18；snc2-snc3：0.21、0.28、0.17；测量广告感知的项目的误差项；snc3 – snc4：0.21、0.28、0.11；测量“社交媒体”感知的误差项）。此外，在休闲航空旅行模型中，测量充分性导向广告感知的两个项目的误差项是相关的（0.33）。有关因子之间的相关性，请参阅表 3。有关因子载荷，请参阅附录 A 中的表 A1-A3
对孟加拉国RMG部门的定量分析-IJRPR
实际上，短期孟加拉国变成了北美市场的第六大提供商。After unfamiliar organizations started fabricating an instant article of clothing industry, Bangladeshi entrepreneurs showed up, and a genuine surge of them started to sort out organizations in Dhaka, Chittagong, and more modest towns, where fundamental articles of clothing - men's and young men's cotton shirts, ladies' and young ladies' pullovers, shorts, and child garments - were cut and collected, pressed, and sent向国外客户（大部分在美国）。根据一些评估，大约80％是女士，这是现代劳动力从未见过的。在残酷的情况下，其中大量的悲惨陷入困境。孟加拉国经济的净优势只是商品收据的一小部分，因为进口了一件衣服制造的所有材料；本质上，包括孟加拉国的所有价值都是工作。
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服装与时尚 63 古希腊服装 63 古罗马服装 63 中世纪英国和法国服装 64 16 世纪服装 67 17 世纪服装 68 18 世纪服装 70 19 世纪服装 71 20 世纪和 21 世纪服装 74 便帽和帽子 74 外套 76 衣领 77 连衣裙 77 面料和面料设计 79 时尚风格 83 鞋类 85 靴子 85 鞋的各个部件 85 凉鞋 85 鞋 86 眼镜和太阳镜 86 夹克 87 珠宝 87 裤子 95 衬衫 96 裙子 96 运动夹克 97 毛衣 98 上衣 98