2017年怎样的ui设计师更受互联网企业欢迎?

  事物总是处在不停地发展变化中,比如蝴蝶效应,某个因素的改变就可能带来连锁反应。设计也是如此,需要顺应发展变化。
  随着互联网的发展,企业对设计师的要求也在不断的变化,那么,2017年,怎样的ui设计师更受企业的欢迎呢?
  1、设计师也要懂文案
  在互联网行业,设计师需具备一定的文案能力。并不是说要求设计师亲自上阵写出好文案,而是设计师要知道文案与设计该如何结合。

  UI设计师也是如此,例如APP的交互设计,页面上有着大量文案,虽说产品经理会在prd中表明各文案该出现的位置,但不代表设计师就无需思考文案问题,文案处理的各个细节都体现了设计师的专业性。


  2、学会“抄“的艺术
  我这里说的“抄”,并不是赤裸裸的照搬,这种只是简单的复制,远远没有达到“抄袭”的境界,“抄袭’的真正境界却是传承与提升。这才是真正意义上的“抄袭”。
  而是从优秀作品中捕捉设计师们独创的设计思维和视觉语言并幻化成自己的作品。善于这样做的人,大多能设计出好的作品。

  3、色彩理论知识
  总所周知,用户界面设计的色彩搭配非常重要,作为一个设计师应该要具备敏捷的视觉色彩分辨力,因为设计师要具备非常强的色彩搭配,混合和色彩语言传达知识。

  4、判断性思维

  设计师要有自己的判断思维力,和设计的判断设计作品内涵的能力,做为设计师我们应该具备强烈辨别能力,设计师要能够思考,推理,研究和证实他们的设计。判断性思维是设计的重要组成。它是让你和那些5分钟就能用PS做出一个logo的人与众不同的能力。设计如果仅仅是装饰,那么它将毫无意义。

作者:品创设计

个人主页:http://www.pbids.com/

微信公众号:PBIDS2008

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析为复杂的语言结构,展现出优的识别精度与强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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