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人体测量、服装尺寸和设计
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我们不是服装课程计划.pdf
标准 俄勒冈州共同核心州立标准：ELA-Literacy 8.RL.4 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻、内涵和技术含义；分析特定词汇选择对含义和语气的影响，包括类比或暗示其他文本。 8.RI.3 分析文本如何在个人、观点或事件之间建立联系和区分。 8.W.1 写出论据，用明确的理由和相关证据支持主张。 8.W.2 撰写信息性/解释性文本来探讨某个主题，并通过选择、组织和分析相关内容来传达观点、概念和信息。 8.SL.1 与不同的伙伴就 8 年级的主题、文本和问题进行有效的一系列协作讨论（一对一、小组和教师主导），在他人观点的基础上构建并清晰地表达自己的想法。
检查服装供应链中的裁剪和缝纫纺织废料
如果没有许多个人和组织的宝贵贡献，这个项目不可能取得成功。我们特别感谢我们的客户 Natalie Banakis 和 Lyndsey Sullivan 的远见和合作。我们还衷心感谢我们的教职顾问 Matthew Potoski 博士和 David Tilman 博士以及我们的外部顾问 Roland Geyer 博士、Diana Rosenberg 和 Jennifer DuBuisson 的指导和专业知识。我们特别感谢 Jaenna Wessling 提供的指导。此外，我们还要感谢 Jaimee Redfern、Gosia Nowinka、Ciara Cates、Cassia Cameron、Kim Drenner、Mel Shank、Bennett Ray、Mitchell Maier、Rob Naughter、Laura Hoch、Luca Bonanomi、Rachel Kanter Kepnes、Wendy Savage、Matt Dwyer、Sam Hamilton、Richard Chen 和 Chau Diep 在整个项目过程中给予我们的额外支持。最后，我们感谢Dipaola基金会的慷慨赞助。
从3D服装的人类数据
本文解决了任意目标服装几何形状重建的问题。我们提出了一种估计动画副本及其正确2D老板的方法。基于可区分的服装模拟器，我们的方法执行了一个优化过程，旨在最大程度地减少服装的模拟形状和目标几何形状之间的差距，同时保留了理想的特性，例如左右对称性。，我们实施了一个反向服装设计链，以与时装行业和仿真软件标准化的服装建模过程保持一致。该系统旨在通过修改2D模式并调整材料的特性来重建服装的几何形状，然后允许将衣服放置在载体的身体模型周围，并通过模拟恢复。
auvisma：医疗服装的自动紫外线辐照系统
广泛的研究表明，医疗工人（HCW）的服装经常被微生物和病原体污染，对感染带来了重大风险（Mitchell等，2015）。类似的设备也利用Arduino微控制器来管理紫外线和消毒过程（Albayyat等，2024）。UV-C辐射在200至270 nm的波长范围内运行，有效地破坏了DNA分子键，使微生物无活性（Buonanno等，2020）。此外，HEPA过滤器在去除空降病原体方面表现出显着的疗效，达到了99.97％以上的病毒捕获率（Ueki等，2022）。医疗服装（AUVISMA）自动紫外线辐照系统通过有效消除医疗制服，从而整合UV-C辐射和HEPA过滤，以增强医疗保健中的卫生标准，从而保护医疗保健工作者和患者。
人工智能在服装行业供应链运营中的作用：系统文献评论
AI技术在过去十年中迅速发展，导致它们在包括服装在内的各个行业中广泛采用。由于行业固有的挑战，例如库存水平较高，交货时间较长以及对时尚趋势的敏捷响应的需求，因此AI在供应链管理中的应用尤其重要。作为全球可持续性的关注，AI提供了通过更有效的资源利用和最小化的服装供应链对环境的影响的潜力（Ramos等，2023）。因此，该行业中AI与可持续性的交集是研究的关键领域，尤其是鉴于消费者对道德和环保产品的需求不断增长（Giri等，2019）。
来自澳大利亚服装零售商中小企业的证据
脑电图（EEG）是众所周知的筛查测试，用于检查健康和疾病中的认知能力。EEG信号处理涉及获取，评估和治疗脑电图测量的脑电活动。在包括医疗保健，生物医学，生物医学工程，大脑 - 计算机界面和生物识别技术的广泛领域中，脑电图数据处理的信号处理和机器学习的最新进展在解决广泛的实用和要求的问题方面取得了巨大进展。本期特刊旨在介绍和讨论EEG信号分析和处理中的最新进展。提交了有关独特概念，方法，技术专长，与其他诊断的融合以及有意义的应用程序的原始研究，这些研究受到了脑电图数据分析的重大突破的有意义的应用。
深度学习的智能服装，以对日常生活中的睡眠条件进行准确而多功能的监控
睡眠障碍很普遍，并且会影响数百万的健康和生产力。传统的睡眠监控系统是复杂的，每天使用不便。我们的研究介绍了一种智能服装，该服装集成了应变传感器阵列和深度学习，以便在舒适的环境中准确监视睡眠方式。这种耐用，伪像 - 弹性和定位 - 免费诊断E-纺织品可以以高准确性和适应性为六个健康，副健康和不健康的睡眠状态分类，从而使其比现有的可穿戴技术取得了重大进步。凭借这些独特的功能，提出的解决方案标志着睡眠医学和消费者健康方面的一步，通过提供对睡眠健康的持续不感知的监测，最终改善对睡眠障碍的理解和管理。
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。
通过丝网印刷生产的电气石注入棉布制成的无味私密服装
近年来，大多数人主要对时尚的私密服装感兴趣，而不是考虑健康方面。由于繁忙的日程安排，他们穿上这些服装持续时间更长，面临许多皮肤疾病。然而，只有一个特定的消费者寻求抗菌，抗氧化剂，抗炎症和抗异常纺织品 /服装，能够促进更健康的生活方式并保留自尊心3。人们认为，身体糖果是围绕crot，生殖器，腹股沟和腋窝等地方散发出来的不良气味的主要原因。然而，发现我们体内的一些细菌会喂食或消耗汗水，从而导致汗水中的酸分解并引起体味。另一方面，某些疾病或荷尔蒙变化也会触发体味4。这样的气味主要是有机化合物，其中包含不同的官能团和化学结构。，例如胺，醇，醛酮苯酚等。5。另一方面，大蒜，洋葱，酒精和某些药物的消耗也可以增强人体产生的气味6,7。某些条件（例如运动，运动和努力工作）会产生更多的汗水，倾向于细菌生长，从而引起气味。