社交网络为首 时尚行业将被5大技术颠覆

科技正深刻影响着时尚产业,包括时装秀现场直播、3D投影、虚拟试衣间、众包设计等多种方式,不仅提升了消费者体验,还打破了地域限制,推动了线上线下融合。

在时尚界中,Heidi Klum说过的一句非常经典的话:“可能你今天还处在时尚潮流中,明天就被踢出局外。”随着科技不断深入到各个行业,时尚行业也面临着一些革命性的变化。在这不断变化的环境中,如果设计师和时尚品牌商一味排斥高科技的话,他们就极有可能被竞争对手踢出局外。如果你想知道哪些技术已经渗入到时尚行业,为时尚行业带来了哪些改变,请读下面的文章。

时装秀的革命

时装秀整个时尚行业的核心,这也是高水平设计师的主要竞争舞台。由于服装设计在推出之前需要高度保密,因此时尚行业以往对社交媒体还是有一定防备的。而现在的状况却有所改变。

现在设计师们更喜欢通过TwitterPinterestInstagram等社交网络媒体对自己的时装秀和服饰进行现场直播。这个变化的过程中,社交媒体变成了时装秀的黄金入门券,他们有时还会为社交名人设立专用的通道进程会场。

另外,时装秀也开始使用3D投影效果。这样的方式能让时装秀在整个过程中更为开放,给潜在的消费者带来更好的体验,因为他们能以360°的视觉角度观赏自己喜欢的产品。和以往不同的是,现在部分时装秀还配备了iPad等移动设备和应用,消费者可以走秀的过程中对自己钟爱的服饰进行预订,这比以往要等到实体店上架要方便很多。

众包服务

时尚品牌商正在利用众包服务提高自己的社交媒体地位。通过众包服务,部分时尚品牌商让消费者以投票的方式选出最符合心意的设计,并把对应的设计投入生产。他们当中有的还在社交网络上提供了相应的插件,让消费者上传自己的设计产品,收集各种灵感和创意。

众包服务使得时尚品牌商和消费者建立了更深一层的联系。他们可以通过网络收集消费者提出的宝贵一件,并及时了解消费者的偏好问题,从而生产有针对性的服饰产品。

线下线上相结合

消费者自然希望在线购物能够提供更实体店一样的服务和体验,而虚拟试衣室使得这样期待变为可能。时尚品牌商通过不同设备和识别技术为用户打造一个虚拟化的环境,用户可以“试穿”不同的服饰,并及时的通过社交网络跟自己的朋友分享与讨论。另外虚拟试衣室还会根据消费者的身材、脸型和肤色给出相应的建议。

另外,针对与图片和实物可能存在出入,时尚品牌商使用了3D技术,而从消除潜在客户的顾虑。通过这个技术,用户可以通过多个角度来检查自己选中的产品,进而提高交易的成功率。

而在实体店内,销售人员会使用移动设备来收集产品数据。在销售的过程中,销售人员通过iPad等设备向用户快速展示各类产品,并通过里面的应用完成相应的交易。另外,客户还可以借助iPad来订制自己的服饰,提出自己对产品的要求细节。

打破地域限制

一直以来,时尚品牌商都在努力打造一个操作简便的在线交易平台,因为它打破了消费者的地域限制。现在的消费者可以通过在线页面挑选自己喜欢的产品,或者从在线杂志、社交媒体广告中点击自己相中的产品,从而进行消费购买。消费者不再需要到指定的地方购买自己喜欢的品牌服饰。

平板和手机推动消费

根据Nielsen公司的今年第一季报告,79%的平板和手机用户有在线购物的经历。根据eBay提供的数据,2011年该公司通过移动设备完成的销售额为50亿美元,预计今年年底的时候可达80亿美元。对于一些时尚品牌商来说,其移动购物的营业额也达到了总体的15%。

其实大部分的时尚品牌商还是乐意把资金投入到移动互联网上,因为这样做能为用户带来更好的购物体验,从而实现自己的盈利。

Via:thenextweb

三影无声雷锋网专稿,转载请注明!)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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