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关键词： 汽车修补涂料   汽车涂料   涂料市场   产量数据   增长速度   复苏   停滞不前  

摘要： 全球经济正在缓慢复苏,但我们还不能说已经全面复苏。主要增长在亚洲,而欧洲则停滞不前。然而,PRA公司的市场研究人员预测,到2027年,汽车原厂涂料市场将以每年4.4%的速度增长,而汽车修补涂料的增长速度为2.7%。全球汽车产量正在逐渐复苏。产量数据尚未达到2017年——超过9700万辆的峰值。在2020年疫情开始时,这一数字降至约7700万辆。然而,自那以后,这一数字又开始回升。

关键词： 香云纱   非物质文化遗产   文化传承   可持续发展  

摘要： 近年来,可持续发展成为全球共识,如何在服装设计中融入可持续发展理念成为设计领域研究的热点。香云纱承载着独特的文化价值和历史意义,是中国古老纺织技艺的代表,其设计创新不仅能够推动传统工艺的现代化转型,还能够提升其在国际文化和时尚舞台上的影响力。探讨香云纱在可持续视域下的服装设计创新有助于提升香云纱的市场竞争力。

关键词： 一针一线   纺织服装   技能   课程研究  

摘要： 通过对清远市“一针一线”纺织服装技能人才培训基地纺织服装技能人才师资培训班、职业(技工)院校“服装设计与制作(工艺)”现代学徒制师资转岗培训班、职业(技工)院校“服装设计与制作(工艺)”现代学徒制师资提升培训班、纺织服装技能人才社会人员公益技能培训班的课程研究,分析各课程设计及作用,总结课程成效,探索创新高技能人才培养。

关键词： 国家知识产权局   商标申请   商务服务   服装类   申请量   统计数据   服务类别   服装商品  

摘要： 服装商品作为衣食住行的重要一环,是人们日常生活的必需品之一,这使得与服装商品有关的商标存在巨大的市场需求。据国家知识产权局统计,2023年服装商品所属的第25类商标申请量共计2828611件(统计数据为2022年12月16日至2023年12月15日按尼斯分类的商标注册申请量),在45个商品和服务类别中申请量排名位居第二,仅次于第35类商务服务。大的申请数量导致的直接后果就是商标基数庞大,使得商标申请日越靠后获权难度越大,因此,很多注册满三年的服装类商标都面临在撤三程序中被撤销的风险。

关键词： 冲锋衣   新旧标准   差异   考核指标  

摘要： 本文通过对比GB/T 32614—2023《户外运动服装冲锋衣》与GB/T 32614—2016《户外运动服装冲锋衣》的差异,从规范性引用文件、产品号型、内在质量要求、外观质量要求、要求内容、判定规则几个方面进行了分析,为冲锋衣生产和相关检测提供了参考。

关键词： 化学纤维工业   消费品工业   产业协调   国家发改委   流行趋势   中国纺织工业   产业链  

摘要： 10月27日,桐昆·中国纤维流行趋势2024/2025总结会在北京举行。中国纺织工业联合会副会长端小平,中国化学纤维工业协会会长陈新伟,国家发改委产业协调司原巡视员贺燕丽,工信部消费品工业司纺织处副处长吴桐,东华大学材料学院研究员王华平,以及来自产业链上下游的企业代表、专家参会。

关键词： 民族服装设计   数字化保存   数字化创新  

摘要： 民族服装是民族文化的象征和身份认同的重要表现形式。随着信息技术的快速发展和文化传承的需求增加,民族服装设计的数字化保存与创新逐渐成为文化和技术领域的研究热点。深入探讨民族服装的传承与创新,借助数字化技术实现对民族服装文化价值的深入挖掘和广泛传播,以期提升民族服装在现代市场中的吸引力和竞争力。

关键词： 产业集群   服装行业   行业协会   供应链   品牌服装   服装业   国际时尚   生产力  

摘要： 11月23日,品牌服装国际供应链对接会暨2024河南服装大会在郑州举行。来自广东、江苏、浙江山东等地的行业协会、产业集群、知名企业代表和河南服装业人士900人参加大会。大会以“融入国际时尚供应链,构建服装新质生产力”为主题,意在擘画服装行业未来五年发展蓝图。

关键词： 服装专业   职业技能大赛   创业计划竞赛   教学创新大赛   赛-创-教”三元耦合   人才培养  

摘要： 服装专业“赛-创-教”三元耦合人才培养体系的核心宗旨在于通过系统地整合职业技能大赛、创业计划竞赛与教学创新大赛这三大元素,促进高等学校服装专业教师与学生的综合素质和专业技能的全面提升。文章详细介绍了该“赛-创-教”三元耦合人才培养体系的内涵,从学校以赛促建、教师以赛促教、低年级学生以赛促学和应届毕业生以赛促创等多个角度总结了一套系统性的人才培养体系构建方法,为广大高校服装与服饰设计专业建构“赛-创-教”三元耦合人才培养体系提供了参考。

关键词： 深度双分辨率   实时语义分割   跨空间多尺度   深监督   上下文提取模块  

摘要： 针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力,采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征,通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合,改进了高分辨率网络的深监督输出结构,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息,最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM,在提升准确率的同时,可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明,MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%,为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。