流行趋势预测

摘要： 拓:开拓、创立,意在以拓界之勇气、拓宇之恒心、拓边之毅力、拓造之决心开启无尽之境。世界在持续不断的变化浪潮中洗去万物,又重新创造了万物。人们更专注于对自我的审视与外界的探索,向生命与自然致敬,积极传递将变革视作机遇的乐观心态。

摘要： 根植于自我的先天素质与价值观当今我们所处的时代,世界正经历着剧烈的变革和动荡,我们如何才能更好地定义生存所需的先天素质?要想克服前进道路上的障碍,我们必须拥有这三种能力:灵活性.直觉和决断力。展望未来,只要我们保持清醒,同时守护好支撑我们人类的价值体系,适应不断变化的时代,我们将看到社会的蓬勃发展。我们的自我意识和社会应该彼此相互促进。当人们直面生活时,他们的光芒是最耀眼的。

摘要： 自由自在一个高度视觉化的趋势,灵感来自流动性的状态、建筑和设计,摆脱一切的限制.以及重新思考如何看待时间。这是一组非常柔和的色调,但却留下比较持久的印象。我们看到蜡笔色调如何在中性色调和美妆色调之间保持平衡,而不会给人一种"太甜"的感觉。

摘要： INTENTIONAL已发生的深思熟虑和实用的生活方式转变不是短暂的,而是已变成了本能。对价值观、目的和整个系统的大规模重排优先顺序和重新评估已然发生。许多人已经意识到我们可以花小钱办大事,并且随着还原性设计的普及,我们看到这一点反映在制造业中。

摘要： 本文以中外合作办学专业核心课程“流行趋势预测”为例,研究课程思政与专业教学相结合,围绕“三全育人、三教改革”,通过中外教师课程思政、活页式教材、思政融入项目教学法等方面的改革和探索,不断提升人才培养的水平。

摘要： 为永恒时代而创我们在心里描绘着这场属于所有人的时间旅行。现下时代在以前所未有的速度发生变化,社会的结构也不断更新。等待我们的是下一个挑战、下一个更大的舞台,而我们前进的道路是为下一个时代所创。为了看到下一个更有意义的景致,明日远胜今朝。从现在这个瞬间触发新的开始吧!这将成为无限快乐的起点。我们只是希翼一个幸福、和平的世界。

摘要： 惊奇的感觉一个由人的双手创造出来的富有艺术性的空间,期间充满了大自然的恩赐和美的力量。我们试图在日常生活中分享这个新奇而又令人怀念的故事,同时从各个角度充分激活我们的五感。让我们呈现自然环境本身,并在舒适中放松。真心希望在今后的日子里,仔细地审视和呵护正在消失的环境,同时用我们的哲学思维来提升它的魅力。

摘要： RENAISSANCE复兴将视觉化而且富有洞察力的美学与现代故事的讲述结合起来,激发了围绕包容性的思考。在时尚、艺术和设计方面,复兴的风格将于2022年春夏季回归,表现为用现代的方式诠释过去流行的风格。复兴调色板在前瞻性和未来派的设计中使用带有怀旧情调的色彩,有一种潜在的浪漫主义感。

摘要： 1.2020年水禽疫病流行情况近年来,随着水禽饲养量的增加、规模化集约化程度的不断提高以及各种贸易活动的日益频繁,水禽疫病总体上依然呈现“老病未除、新病不断”的不良局面。然而,由于水禽养殖场不断向规模化猪场、鸡场看齐,生物安全理念的增强和生物安全措施的到位,鸭病毒性肝炎、鸭传染性浆膜炎、水禽新城疫、鸭瘟和番鸭呼肠孤病毒病等一些老病总体上得到较好控制。2020年水禽疫病流行特点如下。

摘要： METAMORPHOSIS当故事迷住了更全新,更具吸引力的听众时,就会重新焕发活力并被复述。创意顾问重新评估了叙述手法,展示了包容性并为后代人增添了维度。以更批判性的方式分析时尚和设计,“现代文艺复兴”的思想观念寻求更大胆,更具同理心的平台来激发好奇心和对话交流。

摘要： 具有：对于被实施了化妆后的面部的图像即化妆面部图像，取得面部特征点的面部特征点取得部(340)；对于化妆面部图像，取得化妆特征点的化妆特征点取得部(350)；基于面部特征点和化妆特征点生成化妆信息的化妆信息生成部(360)，该化妆信息定量地表示与以面部特征点为基准的面部坐标系中的化妆特征点的位置相关的信息；分析对于多个化妆面部图像所取得的化妆信息，判定化妆流行趋势的流行趋势分析部(380)；以及进行与化妆流行趋势的判定结果相应的信息输出处理的分析结果输出部(390)。

摘要： 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种疾病流行趋势预测系统及方法。所述系统包括发病率数据采集单元、发病率预测单元以及发病人群预测单元，发病率数据采集单元、发病率预测单元以及发病人群预测单元依次连接。所述方法包括如下步骤：S1：使用发病率数据采集单元采集历史发病率数据及其相关数据；S2：使用发病率预测单元进行流行传染病发病率预测；S3：判断流行传染病发病率预测结果是否超过阈值；S4：使用发病人群预测单元进行发病人群预测，获取疾病流行趋势预测结果。本发明解决了现有技术存在的准确性低、存在一定的局限性以及易造成过拟合和局部收敛的问题。

摘要： 本发明公开了一种多源信息融合的服装流行趋势预测方法及系统，涉及智能服装技术领域。首先采集服装图像数据，对图像进行预处理后送入深度神经网络提取图像特征，并利用图像特征通过分类器得到服装元素类别信息，包括服装款式、色系和风格；然后结合服装元素类别信息，通过流行趋势预测器对下一次的流行元素进行预测得到结果，所述流行趋势预测器的具体处理过程为：将服装元素类别信息输入到流行趋势预测器中，经过数据正则化、多头注意力计算、数据正则化以及多头感知机的分类计算，预测出下一个时间段内流行的服装元素。本发明利用款式、色系和风格这三种服装元素信息用于流行趋势的分析，不需要大量的人工标注工作，能够极大的省时省力。

摘要： 本发明公开了一种基于区域热点事件的服装流行趋势预测方法与系统，所述系统包括数据收集单元，数据处理单元，服装分类单元，服装流行趋势预测单元，数据收集单元用于收集文本信息和图像信息，并同时将对应的图像与文本信息进行匹配；数据处理单元用于对收集到的文本信息和相关的图像进行预处理，将没有文本信息的图像送至对应的服装分类单元的A分支，将文本信息的图像送至B分支；服装分类单元用于对收集到的图像进行特征提取，对于相应的元素类别进行分类；服装流行趋势预测单元用于对特定区域热点事件的服装流行趋势进行预测。本发明对特定区域的服装流行趋势进行预测，极大提高了预测的准确率及复杂性，同时可促进智能服装技术领域的发展。

摘要： 本发明公开了一种多源信息融合的服装流行趋势预测方法及系统，涉及智能服装技术领域。首先采集服装图像数据，对图像进行预处理后送入深度神经网络提取图像特征，并利用图像特征通过分类器得到服装元素类别信息，包括服装款式、色系和风格；然后结合服装元素类别信息，通过流行趋势预测器对下一次的流行元素进行预测得到结果，所述流行趋势预测器的具体处理过程为：将服装元素类别信息输入到流行趋势预测器中，经过数据正则化、多头注意力计算、数据正则化以及多头感知机的分类计算，预测出下一个时间段内流行的服装元素。本发明利用款式、色系和风格这三种服装元素信息用于流行趋势的分析，不需要大量的人工标注工作，能够极大的省时省力。

摘要： 本发明公开了一种基于图像的服装流行趋势预测方法,包括服装图像数据采集、图像前景提取、服装图像特征提取以及服装流行趋势预测。首先搜集服装图像数据集,并对服装图像数据进行预处理；然后获取前景图像，并基于多卷积核深度神经网络进行服装特征提取；最后采用一种基于深度学习的服装流行趋势预测方法，将服装图像特征作为模型的输入，得到当前服装流行趋势。本发明能够极大减少计算成本和降低系统复杂性,促进时尚领域服装流行趋势预测的智能化，提高流行预测的效果和质量。

摘要： 本发明公开一种基于文本的服装流行趋势预测方法，其方法主要包括如下步骤：（1）获取服装文本数据；（2）对服装文本数据进行预处理，包括文本分词、停用词去除、文本表示；（3）改进服装文本循环神经网络，预测服装流行趋势。相比现有技术，采用本循环神经网络模型构建服装流行趋势预测模型，通过对服装文本信息，包括服装款式、服装风格、服装材质、场合、特点及评论，有效预测服装流行趋势。

摘要： 本发明公开了一种基于区域热点事件的服装流行趋势预测方法与系统，所述系统包括数据收集单元，数据处理单元，服装分类单元，服装流行趋势预测单元，数据收集单元用于收集文本信息和图像信息，并同时将对应的图像与文本信息进行匹配；数据处理单元用于对收集到的文本信息和相关的图像进行预处理，将没有文本信息的图像送至对应的服装分类单元的A分支，将文本信息的图像送至B分支；服装分类单元用于对收集到的图像进行特征提取，对于相应的元素类别进行分类；服装流行趋势预测单元用于对特定区域热点事件的服装流行趋势进行预测。本发明对特定区域的服装流行趋势进行预测，极大提高了预测的准确率及复杂性，同时可促进智能服装技术领域的发展。

摘要： 本发明公开了一种基于大数据的鞋子流行趋势预测系统及方法，属于预测算法技术领域。本发明包括元素解析模块、元素预测模块和数据分析模块，元素解析模块解析鞋子的元素组成，并且统计元素的重复度从而获得元素的流行度，将元素的流行度输入元素预测算法，获取元素流行趋势，将元素流行趋势输入数据分析模块，不同维度的解读流行元素，获得鞋子的流行趋势；通过鞋子元素解析鞋子，将鞋子不同维度的性质统一化为元素，通过元素充分的解读鞋子，避免不同维度性质对于鞋子流行度预测的影响，降低鞋子流行度预测数据输入的维度，降低对于元素预测算法的要求；基于LSTM层构建元素解析模型，减少信息丢失，扩大元素解析模块记忆早时刻信息的能力。

摘要： 本发明是关于一种传染病流行趋势预测方法及装置，方法包括：从医疗数据库、知识库和气象数据库中获取历史第一预设时间段内每日的医疗数据、社会活动数据和气候数据；根据所述每日的医疗数据、社会活动数据和气候数据，确定目标特征数据；根据每日的目标特征数据构建基于时间的序列数据；利用所述序列数据和多维自回归神经网络模型进行训练，以得到传染病流行趋势预测模型；使用所述传染病流行趋势预测模型预测目标传染病在未来第二预设时间段内的流行趋势。通过该技术方案，能够帮助提高传染病诊断与鉴别诊断能力，并能够及时监控其流行趋势，及时遏制传染病扩散造成的损失。