课题基金 / 基金详情

An Innovative, ML-driven API for online fashion retailers, allowing virtual ‘try-before-buy’, reducing waste & improving carbon footprints

An Innovative, ML-driven API for online fashion retailers, allowing virtual ‘try-before-buy’, reducing waste & improving carbon footprints
面向在线时尚零售商的创新型、机器学习驱动的 API，允许虚拟“先试后买”，减少浪费
批准号：
10035159
负责人：
金额：
$24.59万
依托单位：
WHERING LTD
依托单位国家：
英国
项目类别：
Collaborative R&D
财政年份：
2022
资助国家：
英国
项目状态：
已结题
起止时间：
2022 至 --
来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=10035159
关键词：
InnovativeMLdrivenAPIonline

项目摘要

项目成果

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
总部位于英国的时尚科技初创公司Whering正致力于通过更个性化的产品和造型建议，为电子商务零售商解决600亿英镑的退货问题。
英文摘要
Whering, a UK-based fashtech startup is aiming to solve the £60bn problem of returns for e-commerce retailers through more personalised product and styling recommendations.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
基于PINN物理约束与ML数据优化协同驱动的大气颗粒物干沉降模拟研究
  • 批准号：
    42501595
  • 项目类别：
    青年科学基金项目（C类）
  • 资助金额：
    30.00万元
  • 批准年份：
    2025
  • 负责人：
    舒谦
  • 依托单位：
    南京师范大学
补气中药调控哮喘缓解期ml-ILC2多潜能分化逆转激素抵抗的机制研究
  • 批准号：
    82574661
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2025
  • 负责人：
    洪敏
  • 依托单位：
    南京中医药大学
融合超声、双参数MRI及临床相关参数构建PSA 4～20ng/mL区段前列腺癌可视化预测模型的研究
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    --
  • 批准年份：
    2025
  • 负责人：
    颜丹
  • 依托单位：
“DFT+ML”协同探索原子精确金纳米团簇的类酶催化性质
  • 批准号：
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    --
  • 批准年份：
    2025
  • 负责人：
    孙芳
  • 依托单位：
    重庆师范大学