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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。
奥莱娜·克拉斯诺塞尔斯卡 (Olena Krasnoselska) 的小说《SOLpik》中人工智能对时间和空间的建模：虚构还是未来的现实？奥列克桑德拉·尼科洛娃 1 , 卡捷琳娜
3 乌克兰扎波罗热国立理工大学新闻系。摘要本文通过艺术表现人工智能建模的可能性，研究了 Olena Krasnoselska 的小说《SOLpik》中时间和空间的细节。本文证明，就现代科学技术的进步而言，小说中描绘的人工智能建模时间和空间的方法（借助人工智能进行 3D 打印）似乎在理论上是合理和可预测的。本文作者特别关注分析作家对时间和空间本质的哲学思考，以及人类与人工智能积极互动的后果。值得注意的是，Olena Krasnoselska 呈现的未来形象在 21 世纪的科学技术成就背景下似乎是完全可信的，其中人工智能可能会失控并开始建模时空连续体，创造虚拟现实。这个故事反映了现代科学的思想和对其成就的态度。本文得出结论，上述所有事实都为将乌克兰作家的这部作品认定为“预言小说”提供了依据。此外，它概述了从现代科技进步的成就角度分析“科幻人工智能”时空体的相关研究观点。关键词：人工智能（AI）、人工智能叙事、科幻人工智能、时空体、混合体裁。
技术对时尚各个方面的影响......
1 学生，工商管理学士 阿米蒂大学，勒克瑙校区 2 高级助理教授，阿米蒂大学阿米蒂商学院，勒克瑙校区 摘要：本研究通过研究时尚技术在全球时尚行业的引入和传播，探索了时尚技术这一新兴领域。通过研究市场趋势和统计数据，我深入了解了技术如何彻底改变时尚行业的多个方面，特别强调了设计创新。我根据最近的行业研究、市场分析和消费者调查，评估了 3D 打印、增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR)、人工智能 (AI) 和可穿戴技术等主要技术在设计领域的快速扩展和使用。时尚技术正变得越来越重要，数据显示它有能力颠覆行业。这体现在投资、研究项目和专利申请的指数级增长中。此外，我还探索了客户倾向、采用率和购买习惯的统计模式，以应对时尚设计技术驱动的发展。通过整合定量数据和定性见解，我对时尚技术的动态领域及其对行业参与者的影响提供了透彻的理解。本研究旨在为时尚技术应用的机遇、困难和领域提供有用的见解。 关键词：技术、颠覆、设计、整合、时尚 简介：时尚技术正在改变服装和服饰行业，影响我们设计、生产和参与纺织和非纺织产品的方式。计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助制造（CAM）软件等技术应用正在帮助设计师创造创新和独特的设计、图案和工艺品。这不仅使设计过程更高效、更精确，而且还提供了竞争优势。（tushar soliwal） 在制造和设计方面，技术通过自动化和机器人技术带来了进步，从而使得使用精密机械成为可能。这种转变带来了更快、更具成本效益的生产过程。然而，技术的影响不仅限于自动化。可穿戴技术（包括智能面料和互动服装）的出现为时尚造型增添了新的独特维度，将美学与功能融为一体。在电子商务的背景下，虚拟试穿工具让消费者可以更轻松、更高效地放心购物。时尚技术不仅塑造了时尚的未来，还让时尚对每个人都更容易获得、更令人兴奋，提高了来自
数据量大、后量子 TLS 1.3 对时间的影响......
摘要 — 事实证明，使用 NIST 的后量子算法 ML-KEM 和 ML-DSA 进行后量子密钥交换和身份验证将对 Web 或其他应用程序中使用的 TLS 1.3 性能产生影响。迄今为止的研究主要集中在抗量子算法对 TLS 首字节时间（握手时间）的开销。虽然这些工作对于量化连接建立速度的减慢非常重要，但它们并没有捕捉到现实世界中携带大量数据的 TLS 1.3 连接的全貌。直观地说，在连接协商中引入额外的 10KB ML-KEM 和 ML-DSA 交换将按比例增加连接建立时间，而不是增加携带 200KB 数据的 Web 连接的总连接时间。在这项工作中，我们量化了 ML-KEM 和 ML-DSA 对典型 TLS 1.3 连接的影响，这些连接将几百 KB 从服务器传输到客户端。我们研究了在正常网络条件下以及在数据包延迟变化性和丢失概率较高的较不稳定环境中后量子连接的最后一个字节时间的减慢情况。我们表明，在稳定的网络条件下，ML-KEM 和 ML-DSA 对 TLS 1.3 最后一个字节时间的影响低于对握手的影响，并且随着传输数据的增加而减小。对于高带宽、稳定的网络，最后一个字节时间的增幅保持在 5% 以下。在低带宽、稳定的网络条件下传输 50KiB 或更多数据时，握手时间从增加 32% 变为最后一个字节时间增加 15% 以下。即使拥塞控制影响连接建立，当连接数据增加到 200KiB 时，额外的减慢也会降至 10% 以下。我们还表明，有损或不稳定网络中的连接可能会受到后量子握手的更大影响，但这些连接的最后一个字节传输时间下降仍会随着传输数据的增加而下降。最后，我们表明，无论 TLS 握手如何，此类连接已经非常缓慢且不稳定。
量子法：应对时代的法律挑战和机遇
含义和国际最佳实践。国际法律与政策杂志，1(3)。https://doi.org/10.59022/ijlp.43 取自 https://irshadjournals.com/index.php/ijlp/article/view/43 7. Gisin, N.、Ribordy, G.、Tittel, W. 和 Zbinden, H. (2002)。量子
透明度和可追溯性对时尚供应链系统的影响
时尚消费者的意识和有关可疑消费的沟通的水平正在上升。组织正在努力提供有关时尚消费的清晰度和指导。品牌正在尝试新材料和供应链策略，供应商正在改善产品的生产过程和产品质量。但是，鉴于工业过程的规模和复杂性，这些努力在确保可持续的时尚供应链方面不足。需要在服装供应链中支持可持续和道德实践来改善时装供应链中的透明度和可追溯性。关键差距包括缺乏有关如何，何处以及由谁进行材料，加工和组装的全面和透明的信息；供应链实践和程序缺乏透明度会影响环境，工作条件和人类健康。该行业必须通过提高透明度和可追溯性作为最高目标来建立更有效，负责任地管理其供应链的能力。因此，在这种情况下，本研究论文的主要目的是研究转移性和可追溯性对时尚供应链可持续性层面的影响。研究人员采用了描述性研究方法，通过对同行评审的研究论文进行了文献综述，通过分发半结构化问卷来收集辅助数据和分析二级数据，并通过调查方法收集了主要数据。使用统计工具和技术分析数据集合。最后，讨论并提出结果。
利用机器学习对时间相关量子哈密顿量进行断层扫描
相互作用的量子汉密尔顿量是量子计算的基础。时间无关的量子汉密尔顿量的基于数据的断层扫描已经实现，但一个开放的挑战是使用从一小部分自旋局部获取的时间序列测量来确定时间相关的量子汉密尔顿量的结构。物理上，自旋系统在时间相关驱动或扰动下的动态演化由海森堡运动方程描述。受这一基本事实的启发，我们阐明了一个物理增强的机器学习框架，其核心是海森堡神经网络。具体来说，我们根据基于海森堡方程的一些物理驱动损失函数开发了一种深度学习算法，该算法“强制”神经网络遵循自旋变量的量子演化。我们证明，从局部测量中，不仅可以恢复局部汉密尔顿量，而且还可以忠实地重建反映整个系统相互作用结构的汉密尔顿量。我们在各种结构的自旋系统上测试了我们的海森堡神经机。在仅从一次自旋进行测量的极端情况下，实现的断层扫描保真度值可以达到约 90%。开发的机器学习框架适用于任何时间相关系统，其量子动力学演化受海森堡运动方程控制。
在 COVID-19 大流行期间使用人工智能对时空数据产生见解：综述
Gihan Jayatilaka a,b,1、Jameel Hassan a,c,1、Umar Marikkar a,d、Rumali Perera a、Suren Sritharan e,f、Harshana Weligampola e,a、Mevan Ekanayake e,g、Roshan Godaliyadda a 、 Parakrama Ekanayake a、 Vijitha Herath a、 G M Dilshan Godaliyadda h、 Anuruddhika Rathnayake i、 Samath D. Dharmaratne a,j、 Janaka Ekanayake a,k
在 COVID-19 大流行期间使用人工智能对时空数据产生见解：综述
Gihan Jayatilaka a,b,1、Jameel Hassan a,c,1、Umar Marikkar a,d、Rumali Perera a、Suren Sritharan e,f、Harshana Weligampola e,a、Mevan Ekanayake e,g、Roshan Godaliyadda a 、 Parakrama Ekanayake a、 Vijitha Herath a、 G M Dilshan Godaliyadda h、 Anuruddhika Rathnayake i、 Samath D. Dharmaratne a,j、 Janaka Ekanayake a,k