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行业技术4.0的下一个时尚革命
摘要 - 随着时间的流逝，随着时间的推移，随着时间的推移发生了重大变化，这是由于世界各地客户的感知，紧急情况和活动的差异。由于波动和需求不断增长，相关活动的主要关注点之一是污染，尤其是水和空气污染。对此，一些工业4.0技术的技术可能有助于减轻时装行业的负面影响。基于这一挑战，本文旨在确定行业4.0最相关的技术应用，以增强生产和服务过程中的可持续性。为实现这一目标，使用了两种方法（PICOC和PRISMA）来搜索和选择研究文章。通过包含和排除标准，选择了Scopus数据库中的30个开放式文章。如今，众所周知，时尚行业的活动约占全球碳排放量的8％至10％，这会导致工业废水污染（20％），并产生大量材料和能源的浪费。因此，可以合并各种行业4.0技术，以改善时装行业不同流程的可持续性（纺织制造，供应链管理，商店管理，用户体验）。在分析后，得出结论，属于工业4.0的虚拟现实，数字双胞胎和人工智能等技术提供了一种潜在的解决方案，以减轻时尚行业的负面环境影响，从而丰富了客户企业企业的交互。进一步的工作必须探讨这些技术的收益和局限性，重点是中小型企业（SME）。
生成AI在时尚中针对针织纺织品设计的应用
摘要近年来，人工智能（AI）的形式是深度学习模型的形式，已作为促进或在各个设计领域展现创造力的工具。在时装设计方面，AI的现有应用程序更加严重地解决了一般的时装设计元素，例如样式，轮廓，色彩，色彩和图案，并且更少注意对基本纺织品属性的关注。为了解决这一差距，本研究探讨了将生成深度学习模型专门用于时装设计过程的纺织品组成部分的效果，它是利用生成性的对抗网络（GAN）模型来为编织纺织品设计的新图像，然后基于与200名受访者的审美调查中的审美质量进行评估。结果表明，基于生成深度学习（GAN）的方法具有具有创造性和实用性的新纺织品设计的能力，从而促进了时装设计过程。
供应链透明度和非政府组织压力之间的相互作用：时装行业环境中的定量分析
抽象公司一直在越来越多地从非政府组织开始压力，以克服不道德和不可持续的行为。这项研究的目的是研究供应链透明度和非政府组织压力之间的相互作用。分析基于供应链透明度和机构压力的文献。我们进行了一项时置的多级回归分析，其中包括5年内270家时装公司的数据，以调查非政府组织对透明度的影响，反之亦然。结果表明，透明度更高的公司比透明公司更可能受到非政府组织的压力。此外，我们的发现表明，根据活动的广告系列，非政府组织的权力和沟通的数量，非政府组织的压力可以刺激公司透明度，或者变成负面影响，从而导致透明度较低。
灰色文学中循环时尚的批判性评论
在行业，学者和政策制定者之间达成共识，认为循环时尚体系可以减少污染和浪费，同时持续经济增长。灰色文学在这里被理解为在学术期刊之外发表的报告，是描述和促进循环经济和循环时尚的基础。然而，这种文献很少受到批判性审查，允许证据，主张和方法未经检查。本评论旨在了解价值和市场如何在循环时尚系统中概念化，这有什么意义。该研究对20个灰色文献文档进行了有问题的评论，其中包括循环时尚的关键文本：艾伦·麦克阿瑟基金会（Ellen MacArthur Foundation）的2017年报告了一种新的纺织品经济：重新设计了时尚的未来。文本分析用于识别文本中的假设，推论和问题框架。这些对学术理解进行了评估，表明循环时尚建议的核心概念与现有理论和知识的定义很差，并且没有联系。现有的零售实践和消费者营销信息对循环方式至关重要，而市场在设定价格中的作用被忽略。揭示了4600亿美元的错误，驳斥了循环时尚系统为增长提供机会的说法。我们对灰色文献和灰色出版商在制定决策以及随后的学术研究计划中的作用提供了关键的观点。我们认为，基于既定的知识和经过验证的模型，需要针对可持续方式的新建议。
印度时装界快速商业的兴起
技术摘要印度时装行业正在经历一种变革性的转变，这在很大程度上是由于快速商务的兴起而驱动的，这是一个以闪电交付时间为特征的型号，彻底改变了消费者在印度购买时尚的方式。本文研究了印度时尚市场上快速商业的增长，强调了导致其上升的因素，例如技术进步，改变消费者行为和竞争压力。关键参与者，包括初创企业和已建立的零售商，正在利用快速商业来提高客户满意度并在拥挤的市场中与众不同。然而，仍然存在挑战，包括后勤复杂性，消费者信任问题和监管障碍。尽管存在这些障碍，但印度迅速贸易的未来似乎很有希望，并有创新和与可持续性趋势保持一致的机会。这项研究旨在提供有关当前景观和未来快速商业前景的见解，强调其在重塑印度零售体验方面的重要性。通过分析推动其增长的因素，所涉及的主要参与者以及面临的挑战，该研究旨在为企业，政策制定者和消费者提供宝贵的见解。最终，这项研究强调了快速贸易在重塑印度零售体验方面的变革性影响，及其在满足动态印度时尚消费者不断发展的期望方面的重要性。随着消费者越来越多地要求其购物体验的便利性和速度，该模型在全球范围内都引起了人们的关注。关键字：快速商务，印度时装业，消费者行为，电子商务，零售创新简介快速商务是指在短时间内（通常在一到两个小时内）在短时间内提供产品。在印度，时尚行业快速商业的增长是由中产阶级迅速发展的，智能手机的渗透以及不断发展的消费者偏好所推动的。本文分析了这种增长的动态，重点是市场趋势，主要参与者和未来的前景。研究的目标•研究印度时装行业快速贸易的出现。•研究时尚快速商务面临的挑战。
超快速时尚研究实验室
Ultra Lab将支持下一代跨学科时尚学者的发展，以推动澳大利亚时装行业的可持续发展景观及其他地区的变化。Taylor Brydges博士将与ISF和UTS中其他教职员工的共同参与者一起监督学生。特别是，学生将受益于与UTS研究合作者，行业合作伙伴和澳大利亚和国际网络的学者的参与。在UTS，其中包括来自可持续时尚和纺织品卓越中心，Rapido，气候变化集群，国际研究与教育学院以及UTS商学院的研究人员。在UTS，其中包括来自可持续时尚和纺织品卓越中心，Rapido，气候变化集群，国际研究与教育学院以及UTS商学院的研究人员。
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•发给池参与者的UC调度水平将达到ET中提交的最低稳定发电价值。如果池参与者提交了首次结算间隔的最低稳定发电值为0 MW，则在开始时间之后由单位承诺指令，将发送2 MW的UC派遣。AESO系统无法在UC调度指令中适应0 MW的最低稳定生成，而使用2 MW的值。如果游泳池参与者更改响应单位承诺指令的最低稳定的资产的生成，则不会发送新的UC调度。AESO指出，和解将基于合格的长交货时间资产，无论UC调度指令级别如何，最高生成的最低稳定生成。
放牧死亡率是黑潮地区未培养的非蓝藻固氮菌（Gamma A）的控制因素
摘要。固氮微生物（固氮菌）通过将氮气还原为生物可利用氮，显著影响海洋生产力。最近，非蓝藻固氮菌（NCD）已被确定为海洋固氮的重要贡献者。其中，Gamma A 是研究最深入的海洋 NCD 之一，因为它无处不在；然而，控制其分布的因素仍然未知。特别是，微型浮游动物摄食作为自上而下控制的重要性尚未得到检验。在本研究中，我们使用 nifH 扩增子测序研究了固氮菌群落结构，并使用稀释实验和定量聚合酶链反应（PCR）相结合的方法量化了 Gamma A 的生长和微型浮游动物摄食死亡率，地点位于日本南部海岸黑潮北缘光照充足的水域。在研究区域，Gamma A 普遍存在并在固氮菌群落中占主导地位，而蓝藻固氮菌的相对丰度较低。Gamma A 的微型浮游动物摄食率明显高于整个浮游植物群落，并且通常与其生长率保持平衡，这表明 Gamma A 可以有效地将固定氮转移到更高的营养级。尽管 Gamma A 的生长率对营养物添加没有表现出明显的反应，但 Gamma A 的丰度与营养物浓度和微量元素含量有显著的关系。
研究AI驱动技术对Instagrammers在数字化时代购买决策的影响 - 一项对时尚和服装行业的研究
在过去的几十年中，技术进步取得了成倍的加速，尤其是在在线社交网络的领域中。人工智能（AI） - 动力数字技术应用程序继续出现，以增强和改善社交媒体平台（尤其是Instagram）上新颖的沟通方式。的确，这导致了行为和社交客户之旅的变化，客户需要接受数字体验的采用。AI应用程序主要旨在研究购物者浏览趋势，以吸引新客户并扩展业务。即使是时装界也已经在这个快节奏且竞争激烈的行业中介绍了Instagram的业务收益。以这种快速而引人注目的方式吸引购物者对时尚产品的关注，购买决定可能会有所不同。AI似乎非常有前途，并且有可能成为Instagram用户，广告客户和影响者的游戏规则改变者。这项研究应用了恩格 - 科拉特 - 布拉克韦尔（EKB）理论来研究基于AI的数字技术体验对Instagrammers时尚服装购买决策的影响 - 感知到的EWOM，感知到的情感价值，可感知的质量，感知到的风险和感知的价格。基于从Instagram用户收集的数据，使用结构方程建模（SEM）评估了这项研究的框架。半结构化的深入访谈也是研究的一部分，以使对Instagram用户的概况和行为有更深入的了解。我们从两种方法中的发现都证实，感知的情感价值，感知到的质量和感知的EWOM揭示了对Instagrammers对时尚服装的购买决策的统计学意义和积极影响。同时，重要性性能矩阵分析（IPMA）将感知的情感价值确定为Instagrammer的最重要因素，但最高的性能是感知的质量。这项研究对马来西亚在线零售商和购物者有重要影响，以适应快速变化的数字化转型。可以肯定的是，这项研究为时装行业的社交媒体贸易研究做出了值得注意的贡献。