服装个性化定制中信息技术的应用与展望

随着人们个性化需求的不断增加,服装个性化定制已成为时尚发展趋势之一。信息技术在推动服装个性化定制发展中扮演着重要的角色,可以收集和处理用户的个性化信息,并将其转化为具体的设计和生产方案。文章首先对服装产业信息技术的研究进展进行总结,阐述新一代信息技术在服装产业的应用情况;其次分析了信息技术在服装个性化定制领域的应用现状,按照定制流程分别总结信息技术在提高生产效率、降低成本和满足用户需求方面的优势及不足;最后根据目前服装个性化定制在数据共享、协同设计和柔性生产等方面的需求,从建模技术和系统平台构建两个方面对服装个性化定制发展进行展望。

个性化时代音乐人的商业化路径探讨

互联网个性化时代的到来更好地满足了个体的个性化需求,同时也为个体提供了个性化表达的机会,从而让个体具备商业化价值。本文旨在讨论在个性化时代,音乐人如何更好地开启商业化路径。互联网开启个性化时代。“这个世界没有两片一模一样的树叶”。同样,我们每一个个体生来就与众不同,从容貌到思想,每个人都是独一无二的。回归个性化,也就是尊重个体独特性,是这个时代个体的核心需求之一。个性化,顾名思义就是非一般大众化的东西。因此,个性化也可以称为定制化,是互联网社交媒体和个性化推荐系统的关键元素,提升个性化可以更好地满足个体需求。

元宇宙理念下个性化学习空间构建研究

分析并识别学习者个性化需求,在建模个性化的特征、学习过程、学习绩效评价及推送模型基础上,创建元宇宙理念下个性化学习空间,为实现个性化教育提供理论和实践支持。个性化学习空间的构建充分满足了学习个性化发展的趋势,实现了灵活且体验感强的“学”与“教”的过程,达到了“学”与“用”相统一的学习目的。

个性化前庭康复方案对慢性单侧前庭综合征患者的影响

目的:探讨个性化前庭康复方案对慢性单侧前庭综合征患者的影响。方法:选择2021年11月1日~2022年11月1日就诊的55例慢性前庭综合征患者为研究对象,根据治疗方式不同分为个性化组31例和非个性化组24例,个性化组接受的康复方式为个性化的前庭康复方案,非个性化组接受的康复方式为非个性化的Cawthorne-Coksey康复操;比较两组8周康复治疗后头晕残障(DHI)量表、医院焦虑抑郁量表(HADS)、特异性活动平衡信心(ABC)量表的改善程度。结果:治疗后,个性化组DHI量表得分、HADS中焦虑、抑郁得分均优于基线(P<0.05),焦虑得分在个性化组与非个性化组的差异有统计学意义(P<0.05);治疗后,个性化组的头晕残障改善率高于非个性化组(P<0.05)。结论:个性化前庭康复能在短期8周内可对慢性单侧前庭综合征患者的头晕残障水平、焦虑抑郁有效的改善,是慢性单侧前庭综合征患者改善头晕残障水平、提高患者生活质量的首选治疗方法。

用户信息需求分析与个性化图书推荐系统的融合之道

现旨在探究用户信息需求分析与个性化图书推荐系统之间的密切联系。通过分析用户信息需求的概念、类型、影响因素以及如何应用个性化图书推荐系统,明确个性化推荐系统在图书领域的作用,探索个性化推荐系统如何更好地满足用户的个性化信息需求。同时,采用综合分析的方法,首先论述用户信息需求的主观性和动态性以及其在个性化推荐系统中的重要性;其次详细介绍个性化推荐系统的定义、工作原理、相关技术与算法,并探讨用户需求的建模与表示方法;最后分析如何将用户信息需求与推荐算法相结合,从而为用户提供更有效的个性化服务。研究还发现,深入理解用户信息需求对构建高效的个性化图书推荐系统至关重要。通过将用户需求的建模与推荐算法相结合,可以显著提高推荐系统的准确性和用户满意度;注重在个性化推荐系统中考虑用户信息需求的动态性和主观性,有助于提供更加精准的图书推荐服务。

AI时代人机协同,共创个性化教育环境

当前人工智能与教育深度融合成为新的教育生态。在AI的辅助下,教师的角色也在发生转变。教师不仅仅是知识的传递者,更是学习过程的引导者、设计者和情感的陪伴者。AI技术为教师提供了更多的时间和精力,技术的革新便于教师随时关注学生的个性化需求和情感发展,人工智能也逐渐成为课堂教学结构的第五要素。

人机协同的大学生个性化教育评价方法研究

大学生个性化培养是实现因材施教人才培养目标的重要内容,而个性化教育的智能化评价是衡量培养质量的有效手段,更是智能技术与教育结合的必然要求。针对传统个性化教育评价中数据采集获取难、评价过程环节多、指标数据粒度粗、实时反馈效果差,难以应对规模化、过程性、全方位、个性化发展评价难题,提出人机协同的大学生个性化教育评价方法。首先明确了人工智能技术赋能个性化教育评价的内容,然后提出了人机共建个性化教育评价指标体系与人机协同实施过程,最后展示了人机协同个性化教育评价的典型案例。人机协同的智能化评价手段,具有全天候、超时长的服务能力,可大幅提升评价的效率与质量,是新时代教育评价改革成功的重要手段,是实现教育评价现代化的有效途径。

下一代个性化学习:生成式人工智能增强智能辅导系统

长期以来,教育技术领域的研究者致力于利用计算机开展个性化自适应教学。智能辅导系统作为这一领域的核心,其目标是通过计算机技术提供个性化学习体验和支持。近年来,生成式人工智能,尤其是大语言模型的发展,为智能辅导系统带来了突破性机遇,为个性化学习开辟了新的路径。本文回顾了研究者为实现个性化学习所作的努力及其成果和局限,探讨了大语言模型在个性化学习中的潜力和影响,介绍了“苏格拉底游乐园”——一个基于对话的智能辅导系统,如何利用大语言模型实施苏格拉底式教学,揭示了生成式人工智能如何革新个性化学习方式。针对大语言模型的潜在误用,文章提出了相应的建议,并构建了框架,旨在引导研发者在生成式人工智能和大语言模型范式下开发高效的智能教育应用。

基于大模型的个性化习题推荐系统设计与实现

本文提出了一个基于大模型的个性化习题推荐系统并验证其可行性,旨在解决在线学习平台中存在的个性化教育问题。传统推荐系统存在忽略学生个人特点的问题,难以为其提供适宜难度的习题。因此,本文设计了一个基于大模型的个性化习题推荐系统,结合LangChain框架,采用Text2vec方法将知识点存储到向量数据库,利用大模型的推理能力,结合知识向量库与用户指定题目生成个性化的习题。此系统的核心在于结合了大模型的强大语言处理能力,以满足学生个性化的习题需求。实验结果表明,该系统可实现并在个性化习题推荐上具有重要价值。

个性化推荐算法的法律风险规制

信息爆发增长催生了个性化推荐算法技术的兴起。个性化推荐算法在解决信息过载和长尾问题、满足用户个性化需求、提高互联网信息服务效率的同时,也引发了用户意思自治受限、隐私泄露、信息茧房、算法歧视等诸多法律风险,亟需法律作出必要的回应。为此,应当在诚信原则、自主原则、公正原则、比例原则的指导下,树立开放的隐私保护观,强化算法告知义务与用户拒绝权利,完善算法解释权,构建算法审计制度,以降低个性化推荐算法所带来的法律风险。

基于元学习个性化推荐研究综述

推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。

个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者的影响

目的:探讨个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者的影响。方法:将2021年6月1日~2023年6月30日接受乳腺癌根治术后放疗的194例女性患者随机分为对照组和观察组各97例,对照组采用常规护理,观察组采用个性化康复治疗综合干预措施。比较两组干预效果。结果:干预后,观察组肩关节、肘关节及WHO生命质量评分均高于对照组(P<0.01);干预后,观察组心理困扰温度计(DT)评分、匹兹堡睡眠质量指数量表(PSQI)评分低于对照组(P<0.01);观察组康复优良率高于对照组(P<0.05)。结论:个性化康复治疗综合干预对乳腺癌放疗患者心理健康、术后康复及预后具有积极影响,可改善肩关节、肘关节及睡眠质量评分,减轻患者心理困扰,提高术后优良率。

在线学习个性化推荐中多维度学习者模型研究

随着在线学习平台的广泛使用,在线学习资源快速增长,“信息迷航”问题亟待解决。针对在线学习个性化推荐中以单一特征为主,多维度学习者模型研究较少的问题,文中以CELTS-11学习者模型规范为基础,以教育学相关理论为指导,对学习者的学习风格、知识状态、认知能力、兴趣偏好等多维度的个性化特征进行细化分类研究。利用教育数据挖掘等技术获得学习者特征项,进而构建出个性化的多维度学习者模型。该模型为后续在线学习个性化的推送服务提供有力的依据。

论数字时代教育与人的个性化发展

数字技术正逐步嵌入并重塑当下的教育实践。教育与数字技术具有共同的价值追求,即促成人的个性化发展。数字技术为人的个性化发展提供了时间保障和资源支持,使教育有条件演化为个性化教育;个性化教育在数字技术的支持下,呈现出全生涯化、全场景化、全要素化、全过程化的新特征,表现出从批量化生产的模制到个人化育成的定制、从经验式管理的人治到智能式服务的数治、从被动性接受的赋能到主动性探索的聚能,从单向型供给的“胎生”到双向型调适的共生的演进新趋势。强调聚焦成长需求、重视新型基建、打造智慧平台、组建敏捷组织、培育共享文化、达成媒介融合、铸就互联生态的开放式数字化转型是个性化教育从理想走向现实的关键,但也为其带来了隐忧。对数字技术不假思索地欢待与爱用,可能产生技术盲从、“对话浪漫”、线上神话、新颖崇拜与进步幻想,进而导致教育非但不能促进人的主体化、自由化、个性化、全面化发展,反而令教育中的人深陷数字部落、数字殖民、数字逼促与数字订置的时代悲剧。教育者要牢牢把握教育数字化转型的主动权,立足于受教育者的个性化发展需要,使数字技术为个性化教育服务,而不是奴役并逼促教育实践。

迈向信任的算法个性化推荐——“一键关闭”的法律反思

个性化推荐主要面临威胁人类主体自主性、“信息茧房”与“回音室”效应、大数据“杀熟”方面的质疑。“一键关闭”功能因能够实现隐私个人控制、促进信息自由流通和预防价格歧视而被推崇。然而,用户往往缺少隐私自治能力,个性化推荐造成群体极化之前首先具有议程凝聚、促进交往的价值,以关闭个性化推荐来解决价格歧视存在目标和手段的错位。“一键关闭”不仅难以符合规制预期,其自身还存在可操作度低和所承载公共价值模糊的弊端。个性化推荐的治理应以算法向善为方向,通过打造以信任为中心的透明可解释、用户交互友好的算法推荐,发挥个性化推荐的公共价值,增进社会福利。

大规模个性化定制的价值涌现原理——价值共创的新形态

依托生产模式的三维结构框架,从复杂性视角,针对手工生产、大规模生产、大规模定制、大规模个性化和大规模个性化定制等主要生产模式,分析其中从价值交易到价值共创再到价值涌现的价值生成演化历程,提炼出客户维、生产维和服务维3个维度下的价值生成路径。基于局部作用导致整体涌现的系统科学观念,揭示出大规模个性化定制的价值涌现原理,明确了该原理的基本内涵。人单合一是大规模个性化定制的一种具体实现,其价值创造规律遵从价值涌现原理。生态价值是人单合一价值创造的源泉,海尔的超模块平台组织结构可实现人单合一中的价值涌现。大规模个性化定制的价值生成过程具有涌现性特征,它以价值涌现的方式表现出来,是价值共创的一种新形态。

网约车平台算法个性化定价、乘客履约率及其监管对策

网约车平台算法个性化定价产生了复杂的市场影响,相比传统出租车服务,网约车乘客违约率达30%左右,因此算法个性化定价对乘客违约率的影响机制以及乘客是否履约的关键特征值得探索。文中尝试运用矩形Hotelling模型建立算法个性化定价与乘客违约率的因果关联机制,以两个网约车平台之间的Stackelberg博弈模型揭示歧视性定价、乘客违约率与平台之间竞争强度的关系。进一步运用网约车平台订单大数据,以Bhattacharyya距离、提升决策树及改进拉斯维加斯方法(包裹法)等归纳学习工具对网约车平台百万量级订单进行数据挖掘,找出决定乘客是否履约的关键特征。分析结果表明,平台进行个性化定价时乘客的最终消费选择主要取决于价格因素;而改进车辆匹配、派单策略及减少乘客候车时间可显著提高订单履约率。研究结果对网约车平台完善定价及运营策略以维持双边市场用户数量、保证平台持续成功运营具有重要参考价值,也为反垄断部门干预平台个性化定价提供了理论依据。

以创意思维为核心且个性化培养的地方高校建筑设计课程教学改革

长期以来,我国地方高校建筑学专业偏重于应用型的人才培养模式,在某种程度上忽视了设计创意思维的着重培养和个性化的因人施教。随着建筑设计行业竞争加剧,对建筑学专业人才能力的重点需求转向了创意思维。而行业以团队的运作方式,必然也需求具备其他优势能力的专业人才。为适应行业的需求变化,借鉴心理学中的成功智力学理论,广州大学建筑学专业在建筑设计系列课程教学中,关联整合了不同能力的培养:围绕建筑设计创意思维能力,打通其与分析能力、实践能力之间的关系。同时,有针对性地按照学生个性特质强化培养,并在团队合作整合各人优势能力的过程中,让学生意识到个性化的价值。

个性化视域下在线教育平台优化策略研究

针对目前在线教育平台无法促进学生有效地进行个性化学习的问题,提出优化在线教育平台个性化学习方案,从而促进学习者能够有效果、有效益、有效率进行个性化学习。在本策略中,根据目前的在线教育平台个性化学习存在的五个问题,提出引导、促进学生个性化学习的在线教育平台优化方案。

股前外侧穿支皮瓣的个性化精准设计:十年1079例临床疗效分析

目的探讨个性化精准设计的股前外侧穿支皮瓣重建各种复杂组织缺损的临床疗效。方法回顾分析我科2013年1月-2023年1月采用个性化精准设计的各种股前外侧穿支皮瓣修复的1079例患者的临床疗效。以旋股外侧动脉降支为血管蒂切取1013例(其中小儿65例)、横支为血管蒂切取40例、斜支为血管蒂切取26例(小儿1例),以旋股内侧动脉或股动脉来源穿支为蒂切取9例。其中传统股前外侧穿支皮瓣游离移植441例、带蒂转移27例、特殊形式穿支皮瓣基本术式511例、衍生术式100例。修复下肢787例,上肢264例,躯干部17例,头颈部4例,上述多部位7例。并对各种个性化精准设计的股前外侧穿支皮瓣术后临床疗效及并发症发生率进行统计比较。结果本组1079例股前外侧穿支皮瓣中,术后顺利成活1063例,其中发生血管危象行探查术成活14例,总成功率为98.52%。比较游离股前外侧穿支皮瓣、带蒂转移、特殊形式穿支皮瓣基本术式和衍生术式各组成功率,结果显示各组间成功率无明显差异(P>0.05)。本组1079例股前外侧穿支皮瓣主要并发症发生情况:静脉危象35例(3.24%),动脉危象22例(2.04%),感染19例(1.76%),切口延迟愈合6例(0.56%),完全坏死16例(1.48%),部分坏死35例(3.24%)。统计学分析显示静脉危象方面特殊形式穿支皮瓣基本类型组发生率低于衍生术式组(P<0.001),切口感染方面带蒂转移组发生率高于特殊形式穿支皮瓣组(P=0.007),切口延迟愈合方面传统游离移植组发生率高于特殊形式穿支皮瓣组(P=0.04),皮瓣部分坏死方面带蒂转移组发生率高于特殊形式穿支皮瓣组(P=0.008)。结论股前外侧穿支皮瓣个性化精准设计,可以获得良好的临床疗效,值得临床推广应用。