XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtextile
摩洛哥纺织业 - 欧洲委员会
摩洛哥高等教育机构有几个与纺织技术有关的纺织机构，实验室和教育资源。精子纺织中心主要用于学术研究。没有标准化质量检查的事实导致工业纺织品部门缺乏覆盖范围。很明显，有必要通过以下方式加强高等教育与更广泛的经济和社会环境之间的关系。通过降低生产成本，提高生产率，质量和设计的发展以及除国际合规认证之外的培训，从而发展竞争力。质量和创新对于摩洛哥的纺织工业非常重要，以专注于需要主要竞争驱动因素而不是中国进口产品价格低廉的高端市场细分市场。2。与中国/亚洲产品相比，“摩洛哥制造”产品形象的发展和可靠性的保持和增长。3。开发向周围市场，主要是欧洲，美国和阿拉伯市场的出口，并探索向加拿大和非洲市场等非传统市场的新出口机会。4.开发和探索更多的利基制造机会，竞争优势不是主要价格（即专业产品，例如高级/高端纺织品）。
逻辑纺织品 - NSF-PAR
纺织品是一种柔软而耐用的材料，可用于低成本制造舒适的机器人可穿戴设备和辅助设备，具有巨大的发展前景。然而，由于缺乏可以使用传统织物材料和纺织品制造工艺实现的可行的基于薄片的逻辑架构，完全由纺织品组成的智能可穿戴设备的开发受到了阻碍。在这里，我们开发了一个完全纺织品平台，用于在可穿戴设备中嵌入气动数字逻辑。我们的逻辑纺织品支持组合和顺序逻辑功能、板载内存存储、用户交互以及与气动执行器的直接接口。此外，它们设计轻巧，易于集成到普通服装中，采用可扩展的制造技术制造，并且足够耐用，可以承受日常使用。我们展示了一种纺织品计算机，它能够通过输入驱动的数字逻辑来控制不受束缚的可穿戴机器人，帮助功能受限的用户。我们的逻辑平台将促进未来可穿戴设备的出现，这些可穿戴设备由嵌入式流体逻辑驱动，充分利用其纺织品结构的先天优势。 15
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。
时尚和纺织行业的福祉经济
• 制定制定服装、资源和污染预算或限制的方法。有机会从其他领域学习，例如碳预算和捕鱼配额制度。这些预算的制定需要与地球边界和其他现有的气候和可持续性政策明确联系，对话需要告知这些预算可以在什么水平、规模和形式上被考虑和应用。应用选项可以基于资源使用减少目标或基于消费的排放目标，或两者结合。目标将从自愿开始，以建立变革的能力和意识，但也应明确规定强制应用的途径和时间表。
时尚和纺织行业的福祉经济
时装行业当前的许多可持续发展举措都采取了绿色增长方式，面向经济机会，而非环境要求。转向更可持续的纤维和纺织品或提供所谓符合道德意识的选择等举措值得称赞，但通常只占品牌产品的一小部分，使大多数业务能够照常进行。引入认证和标签系统（在最好的情况下）寻求“绿色”，在最坏的情况下寻求“漂绿”现有做法，并不能从根本上改变许多商业模式核心的现有不可持续做法。尽管采取了这些举措，时装、纺织和服装行业仍在增加材料产量，增加服装和纺织品的处置和浪费。这反过来又导致该行业对全球碳排放、自然资源使用（水和土地）和生物多样性丧失的贡献率高得令人不安。
面向循环材料经济的先进功能性生物纺织品
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 3 月 2 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.09.22.461422 doi：bioRxiv preprint
可持续采购标准 | 可重复使用的纺织品
这些标准是与医疗保健市场转型网络 (HMTN) 的医用纺织品工作组合作起草的，旨在提供可持续性标准和指南，解决与欧洲医疗保健领域可重复使用纺织品相关的优先可持续性问题。 1 采购商可以根据自己的政策和可持续性目标自由调整这些标准。 除了广泛而均衡的可持续性标准外，我们还鼓励医疗保健采购商在产品选择中采用最佳价格质量比 (BPQR)。 2 这使得投标能够根据包括与合同目标相关的环境和社会标准的授予标准进行评估。 还必须包括价格或成本标准。 欧盟经济运营商 3 必须遵守欧盟采购医疗器械的相关法规，即《公共采购指令》 - PPD、《化学品 REACH》和《医疗器械法规》 - MDR。 本文件整合了现行立法下的要求。未完全遵守欧盟要求的非欧盟经济运营商应将本文件视为起点，该文件列出了所需的最低标准，代表了在社会、环境和化学要求范围内更全面的生产方式。这些标准的制定将与市场发展和最佳实践保持同步。我们将根据反馈、市场或监管变化以及新创新更新本文件。请将反馈发送至 europe@hcwh.org。
Self-charging power textiles integrating energy harvesting triboelectric nanogenerators with energy storage batteries/supercapacitors
摘要：在物联网和人工智能的时代，高度的轻巧和灵活的自充电系统具有同步能量收集和能量存储，这是高度满足的，可以为无效，分布式和低功率可耐磨性电子机构提供稳定，可持续性和自主的电源。然而，缺乏关于基于摩擦电纳米生成器（TENG）的最新作品的综合审查和挑战性的讨论，这些基于基于的自动充电功率纺织品，这很有可能成为未来的能源自主能力来源。在此，从纺织结构设计的方面全面总结了自动充电纺织品杂交纤维/织物型tengs和纤维/织物形状电池/超级电容器的杂交。基于当前的研究状况，最终还讨论了关键的瓶颈和更明亮的自我充电功率纺织品的前景。希望自我充电电源纺织品的最新研究的摘要和研究可以帮助相关的研究人员准确掌握研究的进度，专注于关键的科学和技术问题，并促进进一步的研究和实际应用程序。
大麻在纺织、造纸工业、绝缘和建筑材料、园艺、动物营养、食品和饮料、营养保健品、化妆品和卫生、医药、农用化学、能源生产和环境中的应用：综述
摘要 工业大麻是大麻植物 Cannabis sativa Linn，是一种高产的一年生工业作物，可从大麻茎中生产纤维，从大麻种子中生产油。尽管大麻是一种小众作物，但大麻生产目前正在复兴。有 30 多个国家种植大麻，中国是最大的大麻生产国和出口国。欧洲和加拿大也是全球大麻市场的重要参与者。传统上，大麻作为一种纤维植物被用于生产服装、织物、纸张、绳索和建筑材料。作为纤维生产的废弃副产品，麻杆被用于动物的床上用品，种子用于人类营养，例如面粉，油用于从烹饪到化妆品等各种用途。大麻在人类历史上也是一种重要的药用作物。其他较新的应用包括绝缘材料和家具、内饰应用和机动车零部件的汽车复合材料、生物塑料、珠宝和时尚行业、动物饲料、动物床上用品以及能源和燃料生产。含有大麻籽和油的食品目前在全球销售，用于动物和人类营养。它们还可用于饮料和营养产品。大麻油还用于化妆品和个人护理用品、油漆、印刷油墨、洗涤剂和溶剂。据估计，全球大麻市场包含超过 25,000 种产品。目前，建筑和绝缘行业、造纸和纺织行业以及食品和营养领域是主要市场，而化妆品和汽车行业则是增长型市场。创新应用，例如在医学和治疗领域、药妆、植物修复、声学领域、废水处理、生物燃料、生物农药和生物技术等领域，都带来了新的挑战。大麻也是众多基础研究的对象。本综述介绍并讨论了工业大麻的传统用途和新用途。