Research on Enhancing the Efficiency of Creativity and Process Integration in Customized Garment Design through Meta-Learning Empowered by Artificial Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The intelligent transformation of the apparel design industry needs to simultaneously meet the requirements of both efficiency improvement and personalization promotion.This paper proposes an intelligent design framework that integrates curve theory, garment prototyping and meta-learning technology.It optimizes the design of apparel by using the smoothness constraints of interpolation curves, the flexibility expression of parametric curves, and the local optimization characteristics of Bspline curves.Combine the prototype-based thinking model with meta-learning method to solve the generalization problem under small sample data and improve the model adaptation speed.The practical efficiency enhancement level and application value of the methods in this paper are verified through practice and testing, etc.The results show that the parametric design can realize the fast garment styling change of single parameter and multi-parameter.The optimization algorithm combining prototyping and meta-learning always takes less than 20 seconds in the 10-parameter range adjustment experiments, which is faster than the comparison algorithm.In the comprehensive fuzzy evaluation of experts and consumers, "very satisfied" and "good" account for 63.99% and 58.42%, respectively.The method based on technology fusion in this paper can significantly improve the design efficiency and user satisfaction of clothing personalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».