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关键词： Principal component analysis   Cams   Computer aided manufacturing   Finite element analysis   Complexity theory   Pixel   Measurement   Modeling   Roads   Stacking  

摘要： Class activation mapping (CAM) is widely used to interpret convolutional neural networks by highlighting image regions that drive predictions. However, conventional CAM formulations typically rely on a single late-stage layer, thereby missing complementary spatial cues distributed across earlier and intermediate layers. This letter proposes PCA-CAM, an unsupervised shell that aggregates layer-wise CAM maps from multiple spatial layers using principal component analysis (PCA). By compressing redundant multi-layer responses into a variance-driven representation, PCA-CAM produces a unified saliency map that captures consistent multi-scale evidence while suppressing layer-specific noise. We validate the proposed method on EuroSAT and AID benchmarks using a large-scale quantitative and qualitative evaluation. Results demonstrate that PCA-CAM yields substantially more compact and object-centric explanations compared to single-layer baselines, while generally improving insertion-based faithfulness and exposing a clear trade-off between focused attribution and contextual coverage. We further characterize this trade-off through complementary perturbation-based evaluation and demonstrate the robustness of the proposed framework through sensitivity analysis.

关键词： 纺织品实验室   流程管理   DMAIC模型  

摘要： 基于流程管理理论，文章以B技术检测认证公司为研究对象，引入六西格玛DMAIC模型，结合历史审核数据与鱼骨图分析，对纺织品实验室审核流程进行系统诊断与优化。文章旨在解决现有审核流程统一化管理导致未能有效区分实验室合规差异、流程周期偏长的问题，提升审核效率与资源配置水平。研究提出基于实验室历史认证情况的差异化审核流程优化方案，并在实际业务中加以应用。结果表明，在不降低审核质量与合规性的前提下，证书更新实验室的认证周期平均缩短约两周。研究结论可为第三方检测公司优化纺织品实验室审核流程提供可推广的实践参考。

关键词： 中国鹿纹   意大利   织物   影响因素   差异  

摘要： 13-14世纪，意大利凭借“蒙古和平”时期的道路优势，使得中意贸易与文化交流频繁，中国文化带动地区文化交流之风盛行，并影响到了意大利地区的的社会习惯与习俗，以及织物艺术的发展。在同时期的意大利鹿纹织物中，发现了与中国鹿纹织物的共性特性，为深入探究中意鹿纹背后的文化差异，文章采用文献考据与实物分析相结合的方法，从图案造型、纹样题材及画面构图等方面，对其纹样进行比较和分析。二者的差异性在于，中国鹿纹织物追求平面化表现与“内美”的意象表达，注重吉祥寓意的象征性和规制化的构图形式；而意大利则追求立体化表现与形体塑造，崇尚“外美”的具象化表达，强调装饰性的叙事特点与自由奔放的构图风格。

关键词： CAD/CAM   机械制图   数控加工   一体化   数据交换   工艺设计  

摘要： 在机械制造业快速发展升级的影响下，传统设计方式和数控编程方式逐渐不能满足高效率数控加工的需求，CAD与CAM的功能隔离成为制约数控加工质量提升的关键制约因素。在此基础上，促进CAD和CAM技术的同源融合，成为打通设计与制造环节的关键要素。本文基于CAD制图与CAM应用融合应用于数控加工领域，深入分析技术应用的典型特征，列举行业发展的典型技术，分析了发展的阻滞因素，给出了发展建议，以期为我国制造业高质量发展提供新思路、新借鉴。

关键词： 岗课赛证”融合   中职建筑CAD课程   教学改革   实践研究   职业教育  

摘要： 当前，中职建筑CAD课程教学存在内容与岗位需求脱节、教学模式与竞赛导向偏离、评价体系与证书认证割裂等问题，制约了学生技术技能与职业素养的发展。文章以“岗课赛证”融合理念为指导，对中职建筑CAD课程教学进行改革实践，以实现课程内容与行业标准、技能竞赛、职业认证的有机衔接，并通过构建“岗课赛证”融合课程体系、创新项目驱动教学模式、完善多元协同评价机制等策略，有效提升学生的CAD技术应用能力、创新能力和岗位适应能力，为职业教育产教融合提供可复制的实施范式。

关键词： 土壤质量诊断   挤压和激励网络模块   剪枝算法   Swin-Unet   Grad-CAM  

摘要： 为解决现有诊断方法难以捕捉矿山土壤质量的长期变化规律、复垦效果评估滞后、土壤质量诊断结果缺乏可解释性等问题，提出了一个基于Swin-Unet与梯度加权类激活映射(Grad-CAM)可视化技术的改进矿山复垦土壤质量动态诊断模型(IPSSUG模型)。该模型通过Swin-Unet提取土壤图像原始特征，借助挤压和激励网络模块抑制噪声并突出关键特征；同时采用剪枝算法优化模型结构，降低计算复杂度；最后利用梯度加权类激活映射提高诊断结果的可解释性。试验结果表明，PSSU模型土壤质量诊断的准确率和精确率分别为96.11%、97.63%;IPSSUG模型识别速效钾含量的决定系数为0.983,土壤污染区域的识别率为98.40%,试验数据均优于对比模型，充分证明了该模型的可行性与优越性。此外，通过IPSSUG模型量化了主要影响因素与土壤质量指标的关联程度，提高了土壤质量诊断结果的可靠性，为矿山复垦土壤质量诊断研究提供了新方法。

关键词： 红十字   纺织品   现代化   资源配置   效率优化  

摘要： 红十字人道主义行动中纺织品（帐篷、衣物、卫生包）的供应是生命线维持的必要。随着现代化纺织品的发展，传统的资源利用模式将会降低现代化设备的使用效率。因此，“教育”作为一种管理干预手段，融入纺织品资源的配置与效率优化过程，以提升红十字供应链的整体效能。

关键词： 五年制高职   纺织品检测   教学改革   人才需求   职业素养  

摘要： 在当前纺织产业转型升级、追求高质量发展的宏观背景下，纺织企业对纺织品检测人才的需求正发生深刻的变化。本文聚焦五年制高职《纺织品检测》课程，分析当前课程教学中存在的突出问题，深入剖析纺织企业在智能化、绿色化、品牌化发展趋势下，对纺织品检测人才在知识结构、技能水平、职业素养等方面的新要求。基于人才需求的变化，提出了课程教学改革的建议，旨在实现课程教学与企业需求的动态对接，为行业培养适配的高素质高技能人才。

关键词： 计算机辅助设计   服装制版   图案投影   数字化转型   绿色制造  

摘要： 针对传统服装制版中存在的效率偏低、尺寸偏差较大、面料利用率不高、图案定位一致性不足等问题，提出一种融合计算机辅助设计（CAD）与图案投影技术的集成制版方法。该方法基于ET服装CAD平台，构建了图案投射、关键点映射、参数化修正与智能排料的一体化闭环流程。试验结果表明，该方法可有效提高制版效率与面料利用率，降低尺寸误差及返工率，为中小服装制造企业推进数字化制版提供了可行的技术路径。

关键词： 废棉纺织品   再生纤维素   气凝胶   跨尺度设计   绿色高值化   隔热材料   闭环循环   热红外伪装  

摘要： 废旧纺织品尤其是废棉的堆积与低效回收,已成为全球纺织行业面临的严峻环境与资源挑战[1-2]。每年超过1.5亿吨的废旧纺织品中,棉废弃物约占30%,而发达国家回收率不足30%,我国再利用率却不足10%[3-4]。绝大部分废旧纺织品仍以焚烧、填埋方式处理,造成严重的资源浪费和环境污染[5-6]。然而,现实困境是混纺面料的广泛使用导致材料分离困难,化学回收技术门槛高,能耗大,尚未商业化,污染物处理复杂,主流机械回收只能获得短纤维而造成“降级回收”,经济价值低下[7-8]。因此,如何突破废棉纺织品的绿色、高值、闭环再造,成为纺织行业可持续发展亟须解决的核心命题[9]。废棉高值化再造的核心科学问题在于:如何在绿色溶剂体系中高效溶解废棉纤维素,并通过跨尺度结构调控,重建具有优异力学与功能特性的再生材料,从而打破“降级回收”的局限[10-11]。围绕上述科学问题与技术难点,本研究以废棉为唯一纤维素源,系统发展了一系列跨尺度结构调控策略,成功将废棉转化为高性能、多功能的气凝胶材料。通过构建共价交联、金属氧化物层交联与物理缠结协同的三重交联网络,显著提升了再生纤维素纤维的力学性能[12];利用溶剂梯度置换工艺,在纤维内部形成致密皮层多孔芯层的壳芯结构,制备出导热系数极低的气凝胶纤维,其隔热性能远超传统棉、毛织物[13];进一步引入双向相分离纺丝技术,构筑出具有“皮芯皮”梯度孔隙的中空结构气凝胶纤维,不仅实现了高效隔热,还可通过添加碳纳米管获得焦耳加热与电磁屏蔽功能;受自然界木质素增强机制与穿山甲鳞片结构启发,将废棉与木质素复合,并结合原子层沉积技术,制备出“吐司结构”复合气凝胶,兼具优异力学强度、隔热与热红外伪装性能[14];最后,利用废弃芳纶与废棉为原料,发展出“同步溶解物理共凝胶化”的双闭环循环策略,所制气凝胶在极端环境下具有热声隔热和热隐身特性,且自身可完全回收再制。以上成果共同证明了:废棉不仅可以被“回收”,更可以被“升级”为高附加值的气凝胶材料,在个人热管理、军事伪装、建筑节能、航天隔热、声学降噪等领域展现出广阔应用前景[15-17]。展望未来,本团队将继续致力于废棉再生纤维素气凝胶的可控制备。第一,多源废纺织品协同利用。当前研究主要聚焦于纯棉废料,但现实中的废旧衣物多为涤棉、锦棉等混纺产品。开发高选择性分离与共溶体系,实现混纺组分的高效拆分与同步再造,突破“混纺是原罪”技术瓶颈。第二,绿色制造与规模化放大。离子液体体系的回收成本、梯度置换与双向相分离工艺的连续化稳定性,是制约产业化的主要障碍。未来需结合膜分离、低温浓缩等节能技术,并设计适配的连续纺丝设备,推动实验室成果向工业生产线转移。第三,智能化与多功能集成。通过融合人工智能辅助结构设计、引入刺激响应材料（如温致变色、形状记忆、压电传感）,使再生纤维素气凝胶从“被动隔热”走向“智能热管理”,满足可穿戴、自适应伪装等前沿需求[18-21]。第四,真正的双闭环循环生态。在材料设计之初就嵌入可回收、可再制的基因,建立“废弃物→高端材料→废弃物”的全生命周期闭环体系,并结合碳足迹评估,推动纺织行业从线性消耗模式向碳中和循环经济模式根本性转变。第五,推动从实验室规模到连续化生产的工艺放大,解决梯度置换、双向相分离等技术的工程化稳定性与成本问题。唯有如此,废棉纺织品的高值化再造才能真正从学术理念走向产业实践,真正实现纺织行业的碳中和与循环经济转型,为全球纺织工业的可持续发展提供中国方案。