TOP 100|2021年4月女鞋大数据分析

来源 :鞋类工艺与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户:whhuazi
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
SKU占比rn4月女鞋TOP100色彩上,中性色作为主色的明度提升,除开中性色的占比外,辅色的色系和饱和度较上季有所增加,色调占比均匀;TOP20的品牌中,多数品牌的运动款持续受关注,Jimmy Choo、Gucci 等仍是重点品牌,国内运动品牌Xtep也成为重要关注方向,奢侈品牌中运动款型推出引发关注;款式风格上,4月运动款型几乎涵括所有市场,少量商务和时尚类经典款存在,市场关注较小.
其他文献
随着人工智能和大数据处理技术的发展,人工智能技术在辅助法官办案、辅助诉讼、辅助司法管理等诸多方面起着重大作用,推进了智慧法院的发展,并受到学术界及工业界的广泛关注.该文在针对人工智能技术在辅助司法办案相关模型分析的基础上,归纳并提出了目前司法判决预测领域存在的多特征的罪名分类预测、多标签的罪名分类预测、司法判决预测中多个子任务处理、司法判决预测中的不平衡数据处理、判决预测结果的可解释性以及将已有的刑事案件预测算法迁移学习推广到不同类别案件等6项关键性问题与挑战.同时,该文针对这些关键问题与技术挑战进行了理
命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,目的是从非结构化的文本中识别出所需的实体及类型,其识别的结果可用于实体关系抽取、知识图谱构建等众多实际应用.近些年,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的命名实体识别方法均取得了较好的效果,其性能全面超越传统的基于人工特征的方法.该文从三个方面介绍近期基于深度学习的命名实体识别方法:第一,从输入层、编码层和解码层出发,介绍命名实体识别的一般框架;第二,分析汉语命名实体识别的特点,着重介绍各种融合字词信息的模型;第三,介绍低资源的命名实体识别,
预训练技术当前在自然语言处理领域占有举足轻重的位置.尤其近两年提出的ELMo、GTP、BERT、XL-Net、T5、GTP-3等预训练模型的成功,进一步将预训练技术推向了研究高潮.该文从语言模型、特征抽取器、上下文表征、词表征四个方面对现存的主要预训练技术进行了分析和分类,并分析了当前自然语言处理中的预训练技术面临的主要问题和发展趋势.
机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战.目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结果相比传统方法无明显优势.基于此,该文探索了面向高考语文阅读理解的数据增强方法,结合传统的EDA数据增强思路提出了适应于高考阅读理解的EDA策略,针对阅读材料普遍较长的特征提出了基于滑动窗口的材料动态裁剪方式,围绕材料中不同句子的重要性差异明显的问题,提出了基于相似度计算的材料句质量评价方法
本发明涉及一种轮滑鞋,属轮滑鞋与新能源技术领域.主要包括鞋体、轮架、转轮和轮轴,转轮内嵌有动电极,轮轴由阶梯轴、轮盘和定电极构成,定电极由两个极环及一组极梁构成;定电极嵌在轮盘上,轮体套在轮盘上,两个挡板装在阶梯轴上并分别顶靠在轮盘两侧,转轮位于两挡板之间;阶梯轴装在轮架立壁上,挡板上设有电极环和辅助电极,电极环压接在极环上,电极环和辅助电极经导线与电路板上的电控单元相连并构成回路;轮轴和转轮相对转动过程中定电极和轮盘与轮体的接触面间产生异种摩擦电荷,动电极上产生感应电荷,轮轴和转轮相对转动使动电极和定电
期刊
SKU占比rn在2021年4月的男鞋TOP 100中,白色与黑色作为基础经典色依旧占据较大的比重,其他色调则以秋季色调为主,整体饱和度较低;色彩不同于春夏的鲜亮,整体更加倾向于高级灰.TOP20的品牌中,国际大牌的关注度较高,Gucci、Louis Vuitton等;款式风格上,运动款型几乎占领主要市场.
期刊
综述rn2021年4月童鞋TOP100色彩中粉色系以强势之姿占据大头,甚至超过基础黑白色系;白色与蓝色其次.蓝色系中,深蓝和浅蓝占比分别为16%和11%.品牌浏览人数以及下载人数集中表现在国潮运动品牌 LI-NING、大牌 Dior 等,Anta、Fila等紧随其后.TOP100款型集中在运动单鞋上,占比91%.其次为凉鞋款,占比11%.
期刊
该研究采用事件相关电位(ERP)观察了被试在识别积极、中性和消极的脸部情绪时,在大脑颞枕部电极点上引发的N170效应,来探索阅读严肃文学小说是否会影响人对他人情绪的反应.阅读组被试在两次脸部情绪识别测试之间阅读严肃文学小说,而对照组没有.第二次测试相比第一次测试,N170的幅度增大,但是阅读严肃文学小说会抑制N170幅度增益,且对情绪越积极的刺激图片抑制越大.据此,阅读对他人脸部情绪的识别确有影响.研究推测阅读可能抑制大脑中的脸部情绪特异性,进而可能提高对脸部情绪的感知力.
现有多轮对话生成的Encoder-Decoder模型容易产生单一的响应,虽然使用条件自动编码器(CVAE)可以有效改善响应的多样性问题,但是基于CVAE的模型大多不能够捕捉上下文中较长的依赖.同时,现有的模型也无法显式处理上下文话语和源语句之间的差异.该文将Transformer与CVAE结合,通过Transformer捕捉对话中的长依赖,使潜在变量可以学习到更丰富的对话分布.通过分离上下文语句的编码实现上下文的信息流向源语句,并使用门控机制来控制上下文话语和源语句的信息融合,捕捉对话中对响应影响更大的信
近年来,Hashtag推荐任务吸引了很多研究者的关注.目前,大部分深度学习方法把这个任务看作是一个多标签分类问题,将Hashtag看作为微博的类别.但是这些方法的输出空间固定,在没有进行重新训练的情况下,不能处理训练不可见的Hashtag.然而,实际上Hashtag会随着时事热点不断快速更新.为了解决这一问题,该文提出将Hashtag推荐任务建模成小样本学习任务.同时,结合用户使用Hashtag的偏好降低推荐的复杂度.在真实的推特数据集上的实验表明,与目前最优方法相比,该模型不仅可以取得更好的推荐结果,而