机器学习预测有机水污染物光催化降解速率

为了预测有机污染物的光催化降解速率,探究污染物分子结构与其降解速率之间的构效关系,设计了一种基于分子指纹的机器学习模型。该模型使用81种有机污染物的523条记录作为模型数据,将污染物MACCS分子指纹与5种实验条件(辐照度、温度、催化剂用量、污染物初始浓度和pH值)作为输入特征,采用10种机器学习算法进行建模。结果显示LightGBM算法性能最佳(R~2=0.909 4)。利用沙普利加法解释(Shapley additive explanations, SHAP)框架评估了各输入特征对光催化降解速率的贡献程度,探讨了各输入特征影响光催化降解速率的具体原因。分析表明,在光催化降解中污染物本身结构特征是影响光催化降解速率的主要原因。而且结构中含有卤素原子、N原子和不饱和碳的污染物分子降解速率最快,而结构中含有醚键或羰基的污染物分子降解速率最慢。

改进YOLACT的服装图像实例分割方法

针对服装图像实例分割精度与速度较低的问题,提出一种基于改进YOLACT的服装图像实例分割方法。以YOLACT为基础模型,首先在ResNet101网络中采用深度可分离卷积代替传统卷积,减少模型计算量和模型参数,加快模型速度;然后,在模板生成网络后引入高效通道注意力模块,优化输出特征,捕获服装图像的跨通道交互信息,加强对掩膜分支的特征提取能力;最后,训练过程采用LeakyReLU激活函数,避免反向传播时权值信息得不到及时更新,提升模型对服装图像负值特征信息的提取能力。结果表明:与原模型相比,所提方法能有效减少模型参数量,在提升速度的同时提高了精度,其速度提升了4.82帧/s,平均精度提升了5.4%。

中国古代的服制与服色——以职官“四等之服”为例

服色由于其特殊属性而与服制的制定有密切的关系。以职官的“四等之服”为例,通过梳理各类官修史书中的相关记载,结合中国传统色彩观,探讨服色在冠服制度中的表达、变化及其作用。研究表明:职官祭服和朝服在服色表达上更多反映了传统“五行-五色”的色彩观念;祭服自唐代改用青色上衣,朝服经历五色到绛色的变化,常服四等分色后为公服所借鉴;隋唐之前服色用以区分职事的作用更加凸显,品位分等则通过色相和明度区分。

服装热阻研究中的数据分析及可视化方法

为明确服装热阻研究的数据分析思路并探求更优的可视化方法,从实验设计、热阻测评、数据处理和数据分析等4个阶段对相关文献进行梳理,明确了常用的数据分析和可视化手段。研究表明服装热阻受环境、服装、人体等多方面因素影响,主要采用暖体假人或真人实验的方法获得。数据较多以二维图像或组图的形式呈现,适用3项以内影响因素结果的分析。采用人工智能方法能够纳入更多影响因素实现服装热阻的准确预测,为不同环境下服装的选择、性能优化及人体热舒适的提升提供科学指导。

不同阻燃剂对尼龙材料加工改性的研究进展

尼龙具有优异的力学性能以及耐腐蚀、耐油性、耐热性等优点,可广泛应用于军工、深海等高端领域。但尼龙材料具有可燃性,在燃烧过程中会产生大量的烟雾、有毒气体和熔体滴落,对人类的生命和财产造成损害。总结了阻燃尼龙基体的加工方式和卤系阻燃剂、磷系阻燃剂、氮系阻燃剂等常用传统阻燃剂改性尼龙材料的技术发展、应用和困境,分析不同种类阻燃剂对尼龙性能的影响机制,并重点论述了生物基阻燃剂及碳基阻燃剂2种先进尼龙阻燃改性方法的优势、发展及潜在应用。

矿用降温防护服研究进展

为进一步探究矿用降温防护服在设计开发过程中的要点和方向,讨论了矿用降温服的防护功能,以降温原理和介质特点为分类依据,概括分析了降温服的5种类型,即气体降温服、液体降温服、相变降温服、半导体降温服和混合降温服,对比总结出各类降温服的工作原理、优缺点和最新进展。得出欲提升矿用降温服的降温效果,可基于作业环境和人体活动实际散热量分析,针对不同类型降温服在提高降温效率、减轻服装重量、优化安全环保材料、灵活调节降温度数、使用新型纺织品增强穿戴舒适性、降低能耗和成本、科技赋能保障矿工作业等方面优化,以满足复杂的高温矿井环境对降温服的要求,进而为矿用降温防护服的设计开发研究提供参考。

二层多目标随机规划逼近弱有效解集的上半收敛性

为研究二层多目标随机规划逼近问题的弱有效解与精确的弱有效解之间的逼近收敛性,针对上、下层都带有约束条件的一类多目标二层随机规划的逼近问题,构建了二层多目标随机规划逼近问题的弱有效解集的上半收敛性理论框架。即在假设下层反馈到上层的最优解集函数为凸函数的前提下,借助严格凸函数的性质,利用多目标随机规划的弱有效解可以表示成相应的单目标随机规划最优解集交集的结构特征,建立了二层多目标随机规划逼近弱有效解集的上半收敛性,提供了逼近方法求解二层多目标随机规划弱有效解集可以近似替代精确的弱有效解集的理论依据。

《东大寺献物帐》所载七条刺纳树皮色袈裟

对正仓院文书《东大寺献物帐》所载七条刺纳树皮色袈裟进行考证研究,以解读袈裟的宗教及政治意义。运用多重证据法,结合原始文献、图像与实物资料,分析帐目中所载袈裟的服装制式得出:七条袈裟服用规格并不高;色彩遵循佛教教义着坏色;面料材质包含绢、绫、絁,工艺为刺纳,均精致考究;穿着样式可能不似汉制,为双肩披覆;作为自用爱物的袈裟,可为圣武天皇平衡其佛教徒、统治者2种身份。

基于深度学习的面料密度回归预测

在实际面料设计和质量检测过程中,人工检测面料密度通常需要耗费大量的时间与人力资源,效率十分低下。为了解决这一问题,提出一种基于深度学习的面料密度回归预测方法。首先,基于迁移学习在改进后的VGG19上进行训练,在卷积层后面加入自适应平均池化层使输入图像大小不受限制,在全连接层加入SVD矩阵分解来减少计算时间。其次,删除分类层,将全连接层的输出作为最终模型的输出结果。在训练过程中,选用均方差损失函数,以某纺织企业提供的面料为数据集,进行对比实验和结果分析。结果表明:提出的方法相较于传统方法更加智能化,其面料密度计算误差约为5%,准确率为95.5%,具有一定的可行性。

消费教育对服装可持续消费行为的影响:基于供给系统感知的中介作用

针对消费者的供给系统感知不足、服装可持续消费行为践行度低的问题,文章基于消费者教育视角探讨供给系统感知在消费教育与服装可持续消费行为之间的中介效应。构建了包含消费教育主体、形式、内容,服装可持续消费行为及供给系统感知的中介模型,并运用AMOS结构方程模型与BOOTSTRAP置信区间方法进行实证检验。结果表明消费教育的3个维度均能正向影响消费者服装可持续消费行为,而供给系统感知的资源感知、环境感知和技术成熟度感知在这一过程中发挥中介作用。因此通过消费教育能够使消费者产生更高的供给系统感知,进而激发消费者服装可持续消费行为,对于引导消费者实施可持续消费行为具有理论意义。

基于改进UKF的自动落布车位姿估计

自动落布车位姿估计的准确性是影响其在纺织车间内同时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)的关键因素。在进行自动落布车位姿估计时,遇到观测噪声异常变化或噪声协方差与算法不匹配等情况时,无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)难以准确估计小车的位置和姿态。针对此问题,将误差序列协方差估计与遗忘因子同时引入UKF进行改进,提出了一种改进的自适应UKF自动落布车位姿估计算法。通过误差序列协方差估计对观测噪声协方差矩阵R进行调整,引入遗忘因子对R进行自适应更新,进而得到自动落布车位姿的最优估计。实验结果表明,在高斯噪声环境下,改进的UKF算法比其他算法具有更好的鲁棒性和估计精度。改进后的UKF位姿估计算法代入Cartographer算法后建图误差值减小,表明此算法能够在室内复杂环境下达到更加精确的位姿估计。

基于知识图谱的国内女性体型分类领域前沿研究

为揭示国内女性体型分类领域的研究现状、热点及未来的发展方向,基于Citespace软件,通过绘制知识图谱对2003—2023年CNKI知网数据库筛选的198篇文献进行分析,得出国内在女性体型分类的发展趋势。研究表明:当前女性体型分类研究的热点主要集中在体型数据获取与处理、体型分类算法以及数字化技术应用等方面。随着人工智能、数字化技术的迅猛发展,未来的研究趋势和方向应侧重于对分类方法的深入探索,借助先进的科学测量手段、机器学习技术以及创新的分类方法,实现对不同年龄段女性体型特征的更精准分类。这一方向的深入研究有望为女性体型领域的科学发展提供更为创新和前瞻性的贡献。

清代服饰云纹探析

针对清代服饰云纹的形态和设计方法,采用文献考据法、实证研究法和比较研究法,梳理清代服饰云纹的形态演变脉络,归纳清代服饰云纹的造型特征、色彩特征和装饰功能。研究表明:清代服饰云纹在承袭明代样式的基础上发展演变,受清代舆服制度等的影响而形成时代风格。清代服饰云纹按造型可归纳为沉稳敦厚型、纤秀流畅型、短圆规则型3大类,这3类云纹有着明显的演变渐进关系;清代服饰云纹按色彩可归纳为五彩云纹、青云纹、金云纹3大类,这3种调式的云纹各自有着较为固定的配色程式;清代服饰云纹在整幅纹样中或充当主纹,或充当辅纹,起着点题、完善情景、丰富寓意等作用。

敦煌壁画中的鱼袋及其反映的章服制度——以供养人题记和画像为中心

针对敦煌壁画中的鱼袋及其反映的章服制度问题,以供养人题记和画像为中心,对唐至宋代相关文献和图像资料进行分析,同时结合出土实物,对此时期流行的鱼袋的形制和材质进行推理。研究表明:鱼袋佩戴者身份主要为归义军节度使及高级官员;鱼袋从皮囊木胎演变至木底金质,并最终发展定型为长方形底、顶面有连续拱形凸起且尾部翘起的物件;结合紫绯等品官服色成为唐代章服制度的主要组成部分,具有实用功能和恩荣符号的双重属性。敦煌壁画中的鱼袋以及反映的章服制度对五代宋时期产生深远影响,成为归义军政权在服制方面延续唐制、奉中原王朝为正朔的历史见证。

高昌回鹘女子花蕾冠考释

高昌回鹘壁画中有一例特殊冠饰“花蕾冠”,蕴含着独特的服饰文化。运用图像学、历史学等方法,对花蕾冠的造型特征、演变过程、佩戴者身份等级展开探讨。研究表明花蕾冠的造型是以佛教莲花为主要参考物;随着佛教的兴盛,莲花的花瓣与花苞形态也开始演变,花蕾冠由早期出现的“双支菱形”样式逐渐演变为“单只或双支花苞”样式;佩戴人群身份为官员的家人,并非皇室阶层。花蕾冠不仅完善了莲花冠饰体系,也使民族宗教、社会礼俗具象化。

敦煌于阗国王像及其舆服制度考辨

为了进一步确认敦煌石窟中4铺于阗国王像的身份及其舆服制度,以其服饰及相关史料为研究对象,采用图像学的研究方法,结合相关文献、实物和图像资料,尤其是五代宋初舆服制度及中原王朝册封于阗国等史实,分析敦煌石窟中穿戴六旒、五旒冕冠于阗国王像产生的时代背景及其准确身份。结果显示,莫高窟第98、454、4窟中穿戴六旒冕冠的于阗国王像当为李圣天,榆林窟第31窟中穿戴五旒冕冠于阗国王像当为李圣天继任者尉迟苏罗。敦煌石窟中不同冕服的于阗国王像证明了五代宋初于阗与敦煌曹氏归义军政权、中原王朝的密切关联,反映了当时中原王朝与于阗国的统属关系。

广义Kloosterman和及它的四次均值

为了研究对任意素数模p的一类广义Kloosterman和的四次均值,利用初等与解析方法、Gauss和以及三角和的转换性质引入了当素数p≡1 mod 4时该均值的计算问题,并将该类均值转化为特征和的简易形式。从计算结果上对均值的估计具有充分性,从计算方法上对广义Kloosterman和各种形式的四次均值研究具有重要的参考价值。此外,这也为指数和均值计算问题提供了一种新的转化思路与方法,必将对有关问题的进一步探索起到推动作用。

功能性蚕丝纤维研究新进展

蚕丝纤维因其优异的穿着舒适性,出色的力学性能、生物相容性、生物可降解性及其对人体无毒无炎症的特点,逐渐在多学科交叉融合应用方面表现出巨大的潜力,但同时也因其存在光致发黄、老化、细菌引起的变形甚至降解、不能机洗、难打理等缺陷,急需实现技术创新,开发具有更广阔应用场景的高性能/多功能蚕丝纤维。本文系统总结了高性能/多功能蚕丝纤维制备新技术,包括基因编辑法、添食法、物理改性法、化学改性法,并指出其所存在的问题和面临的挑战。在此基础上,进一步探讨了高性能/多功能蚕丝纤维的未来发展方向,以期为我国桑蚕产业的转型升级提供理论支撑。

明宁靖王夫人吴氏墓出土团窠双龙戏珠纹暗花缎褶裙形制考

对明代吴氏墓出土团窠双龙戏珠纹暗花缎褶裙形制进行研究推考,探讨明代命妇褶裙形制特征。运用实验考古学、文献图像查阅、个案分析与多元类比相结合的方法,对该裙的出土背景、面料、形制、裙片拼缝方式、褶裥制式及数量、裙与上衣组配方式等方面进行深入分析。结果表明:团窠双龙戏珠纹暗花缎褶裙为两片一腰样式的侧褶裙,裙片共用七幅料拼缝,裙两侧捏“四对四”抱合对褶,为明代较为典型的褶裙制式,具有明显的传承性;该裙与墓中出土短上衣组配,体现了弘治年间江南地区命妇着装的礼仪性与时尚性,代表了明中期命妇典型的生活着装配伍。

水凝胶复合织物的研究进展

水凝胶复合织物是一种由水凝胶材料与纺织材料结合而成的复合材料。水凝胶复合织物作为一种新兴的复合材料,在近年来引起了广泛关注。这种材料融合了水凝胶和纺织材料的优势,具有独特的特性和广泛的应用前景。本文在对水凝胶复合织物的制备方法及其在环境治理、淡水资源再生、生物医学、功能和智能纺织品等领域的应用进行综述的基础上,提出:增强力学性能,优化材料的配比,降低制备的成本以及推动其规模化生产是水凝胶复合织物材料未来的重要发展方向。