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关键词： 展陈设计与理念   沟通与协作   设计师视角   美术馆需求  

摘要： 在当代艺术呈现生态中，美术馆展览的展陈设计早已超越了简单的作品悬挂与灯光布置。本文以郑州美术馆“嵩山·澄怀味象”（2017）、“段正渠：情境与选择”（2020）、“王刚：何以黄河”（2022）等展览为引，结合与展陈设计师的访谈内容，探讨展陈设计在展览项目中的实践路径与核心理念。笔者聚焦展陈设计中“艺术家/策展人+美术馆+设计师”的协作模式、技术手段与艺术表达的平衡，探讨如何通过设计满足美术馆的公共性与学术性需求。

摘要： 随着人工智能（artificial intelligence, AI）技术的快速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。ChatGPT作为一种先进的大型语言模型，在文本生成、语言翻译、代码编写等方面展现出了强大的能力，为高校服装专业实践教学模式的创新提供了新的思路。本文分析了ChatGPT在服装设计、服装制版、服装工艺等方面的应用潜力，探讨了ChatGPT背景下高校服装专业实践教学模式的具体创新路径和发展趋势，以期为高校服装专业实践教学改革提供参考。

关键词： 服装推荐系统   服装风格   感性工学   知识图谱  

摘要： 随着时尚产业的快速发展,消费者对服装的需求已从功能性转向个性化、情感化和风格化表达。在此背景下,服装推荐系统作为电商平台的核心技术,承担着提升用户体验的重要任务,但现有系统仍面临显著问题:一是推荐精度不高,传统方法依赖用户历史数据和简单标签匹配,难以捕捉复杂的情感需求和个性化偏好;二是风格描述不清晰,服装风格涉及风格、设计元素、面料、色彩等多维度,现有系统缺乏深层次特征挖掘;三是时尚潮流更新滞后,难以实时反映最新趋势。为解决这些问题,感性工学被引入,通过量化用户情感反应来捕捉深层次偏好,但其依赖非结构化数据,缺乏领域知识支撑,难以系统化关联用户需求与服装特征。为此,知识图谱成为必要补充,它以结构化方式整合服装特征、用户偏好和时尚趋势,提供精准的风格描述和个性化建模。感性工学与知识图谱的结合,既能量化用户情感需求,又能通过领域知识实现精准匹配,从而提升推荐精度、清晰表达个性化偏好,并实时捕捉时尚潮流,为用户提供更精准、个性化和时效性的推荐结果。 针对这些问题,本文提出了一种基于感性工学和知识图谱的服装款式推荐系统。该系统结合了感性工学的情感分析能力和知识图谱的结构化信息表示,能够精准捕捉消费者的个性化需求和情感偏好,从而提高推荐系统的个性化和准确性。感性工学通过量化分析用户的情感倾向,帮助系统理解用户的风格需求;知识图谱则通过构建服装设计元素、风格特征和时尚趋势之间的关联网络,实现风格描述的标准化和动态更新。此外,系统还引入了实时反馈机制,能够根据用户的互动行为和时尚潮流的变化,动态调整推荐策略,从而保证推荐结果的时效性和精准性。 本研究首先构建了包含服装风格情感属性和设计元素的知识库,并基于感性认知模型建立了服装风格与设计元素之间的映射关系。其次,通过网络爬虫技术,从知名时尚电商平台获取了大量服装图片及其相关设计元素的数据,进而构建了服装知识图谱。通过对数据的知识抽取、融合与存储,确保了知识图谱的全面性和准确性。在此基础上,提出了一种基于文本相似度匹配和同类平均值计算的改进相似度计算方法,并结合Glo Ve全局词向量优化与NBFNet图神经网络嵌入方法,实现了知识图谱的深层次语义理解与结构化表达优化,提升了推荐系统的准确性和实时更新能力。基于优化后的相似度矩阵,本文设计并实现了一个个性化服装推荐系统,该系统能够通过分析用户偏好和实时反馈动态调整推荐内容。通过实验评估,该推荐系统的运行效率和用户满意度均表现良好,用户对系统的使用满意度评分为4.29分,对推荐服装的满意度为80.19%,系统的平均推荐次数为2.16次,表明该系统具有较高的可靠性和应用价值。 本文的研究意义如下:在理论层面构建了服装风格情感空间和设计元素矩阵,为服装风格的情感表达和设计元素分类提供了系统化理论框架,深化了服装风格与设计元素关系的理论认知。在工程层面,本研究构建的服装知识图谱为服装设计与管理提供了系统化的知识支持,增强了语义理解和结构化信息表达能力,实现了设计元素的智能化存储与应用,为服装设计与管理提供了智能化支持。综上所述,本研究提出的基于感性工学和知识图谱的服装款式个性化推荐系统,成功解决了传统服装推荐系统在风格描述模糊、个性化推荐不足和时尚动态更新滞后的问题。实验结果表明,该系统能够有效提高推荐准确度,能有效满足消费者的个性化需求,并且具有较高的用户满意度和实用价值。本研究为服装行业的智能化和个性化转型提供了技术支持,具有广泛的应用前景。

关键词： 数据挖掘   服装趋势预测   社交媒体分析   人工智能应用  

摘要： 随着数字化技术的快速发展，数据驱动的市场调研方法在服装行业趋势预测中发挥着越来越重要的作用。基于社交媒体平台产生的海量用户数据，通过人工智能技术进行深度挖掘和分析，能够及时捕捉消费者偏好变化和市场动态。利用抖音、哔哩哔哩等社交平台的图像识别分析，结合深度学习算法对用户评论和互动行为的文本分析，可以准确预测服装款式、色彩、面料等流行趋势。本文深入剖析人工智能技术在服装趋势预测中的应用价值，重点阐述了社交媒体数据分析方法与流程，并详细探讨了趋势预测模型的构建过程与实际应用。研究显示，相较于传统调研方式，数据驱动的预测方法在准确度和时效性方面具有显著优势。这一创新型研究方法不仅为服装企业制定产品开发和营销策略提供了科学依据，而且推动了服装行业向智能化、精准化的方向发展。

关键词： 数字化时代   服装企业   经营策略   多元化发展  

摘要： 随着数字技术深度融入消费市场,服装行业的经营环境与竞争格局发生了深刻变化,企业需要通过主动调整策略来适应行业新态势。基于此,本文深入探讨了数字化时代服装企业经营策略的多元化发展路径。研究表明,服装企业在经历线上渠道崛起、社交电商普及、消费需求个性化等变革的同时,也面临着产品存在同质化现象、供应链响应效率有待提升、线上与线下渠道协同机制有待完善等挑战。企业只有在产品、营销、渠道与供应链环节实施协同创新的多元化策略,才能更精准地捕捉市场动态,快速响应消费需求。本文阐释多元化策略的协同价值,旨在为服装企业在数字化浪潮中构建可持续竞争优势提供理论参考与实践借鉴,助力企业在行业变革中稳健发展。

摘要： 北京金缕轩商贸有限公司成立于2016年,是一家以服装设计、服装加工、服装销售为主的服装定制公司。公司位于首都北京的南大门-大兴区,地处北京中轴路主干道,东临CBD,南靠新机场,西依天津港,北靠北京最大的物流区,水陆空交通十分便利,是全国颇具规模的毛纺面料服装生产基地和国内现代化高档服装生产基地。

摘要： 中国共产党优秀党员，中国工程院院士，共和国勋章、国家最高科学技术奖获得者，全国道德模范，中国第一代核潜艇工程总设计师，中国船舶集团有限公司第七一九研究所原所长、党委书记（代理）、名誉所长黄旭华同志，因病医治无效，于2025年2月6日20时30分在湖北武汉逝世，享年99岁。试问大海碧波，何为以身许国？您的一生给了我们最好的答案。黄老千古，功勋永存。特刊载2017年1月16日《新华每日电讯》一篇旧文，怀念先生。

摘要： ~~

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关键词： 中欧   纺织服装   贸易潜力   随机前沿引力模型  

摘要： 随着经济全球化进程加速和区域经济合作深入推进,中欧双方在纺织服装领域的经贸合作持续深化。本文运用时变随机前沿引力方法,聚焦于中国对欧盟纺织服装出口贸易潜力,研究了中国纺织服装在欧盟市场的竞争地位与发展前景,并提出了系统性的针对性建议。 本文首先分析了中欧经贸合作的历史脉络和纺织服装合作的现实情况。在此基础上,结合2004至2023年的面板数据,采用时变随机前沿引力模型和贸易非效率模型相结合的方法,构建了包含经济总量、人口规模、地理距离、到中欧班列距离等核心变量的分析体系,重点展开中国对欧盟各成员国的出口贸易潜力测度。研究表明,中国自身经济实力与产能是驱动纺织服装出口欧盟的核心因素;中国对欧盟纺织服装贸易效率波动下降、贸易潜力稳步上升且呈现显著的国别异质性,需通过精准政策设计实现贸易边界持续外移。进一步研究发现,不同细分产品类型的纺织服装产品也需要根据各自的影响关系安排出口,诸如:依据国际贸易标准分类时,纺织产品出口要考虑地理距离因素的负向影响,而服装产品出口应深耕高附加值市场;依据技术附加值大小分类时,初级产品出口应加强绿色认证与原料溯源体系建设,资源密集型制成品出口要巩固纺织服装供应链的稳定性和原材料的供应能力,低技术制成品出口应以低成本海运为主,中等技术制成品出口应建立外汇对冲机制。 最后,本文从研究结论出发,提出了实施国别差异化策略、推动产品差异化竞争、提升技术含量、建立多维风险预警机制、深化产业内合作、扩大产能合作等针对性建议。