ui設計的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

UX策略｜設計創新數位解決方案的產品策略心法 第二版

為了解決ui設計的問題，作者JaimeLevy 這樣論述：

　　「若想改善你的數位設計工具包，或想了解更多設計實務工作中的策略方法，那麼這本書絕對適合你。」 —Phil Clevenger Adobe，資深UX設計總監    　　「Jaime示範了如何將深度的研究轉成能讓真實場域中的真實團隊實際運用的產品策略。」  —Indi Young 《Mental Models》與《Practical Empathy》作者    　　使用者經驗(UX)策略是UX設計和商業策略的交會點，但截至今日，還沒有人提出一套易用的執行方法。這本實用的工具指南提供了輕量的產品策略工具和方法，協助你與團隊設計出人們真正渴望的創新數位解決方案。    　　作者Jaime Le

vy為UX/UI設計師、產品經理、創業家和有抱負的策略師示範了許多深入淺出的方法，讓你可以立即應用在實務專案上。書中的商業案例、歷史脈絡能帶給你寶貴的觀點。第二版收錄新的業界實例、更新的方法、以及關於質化線上使用者研究的新章節。    　　‧透過暫時人物誌(Provisional Personas)和顧客探索方法來定義、驗證目標族群  　　‧透過競品研究和分析來探索市場機會點  　　‧運用聚焦商業模式的快速原型進行測試  　　‧進行線上使用者研究，無論預算多少都能快速獲得寶貴的洞見  　　‧進行線上廣告和登陸頁面活動來測試商業構想，並驗證行銷管道

ui設計進入發燒排行的影片

一個基於深度神經網路用以檢索手繪草圖的使用者介面影像之方法─以行動應用程式為例

為了解決ui設計的問題，作者林思茗 這樣論述：

隨著當今互聯網的廣泛覆蓋及行動設備的使用越來越普遍，導致行動應用程式的開發與設計過程越發重要；在行動應用程式的設計過程中，為了加快UI設計師在搜尋相關應用程式UI設計案例以用來激發靈感，本文提出一種基於草圖檢索行動應用程式UI設計實例的方法，讓UI設計師只輸入根據初步想法隨手描繪出的草圖，即可搜尋到與輸入草圖相似的設計案例。本研究提出的方法由兩個模型組成，分別是基於CycleGAN的影像到影像轉換模型，以及基於卷積自編碼器的檢索模型。首先，我們使用影像到影像轉換模型，將複雜的UI設計案例截圖轉換為與UI設計草圖相似的結果，稱生成草圖；接著，我們使用檢索模型從輸入的手繪草圖及生成草圖(UI設計

案例截圖)中，提取特徵並將其轉換為低維的特徵向量，隨後，我們使用餘弦相似度來計算手繪草圖與生成草圖的特徵向量之間的相似值，且根據此值來排序及輸出與查詢案例最為接近的UI設計實例。為了能更好的驗證及評估我們系統的性能，我們將另外兩個系統作為基準線的方法比較；根據實驗結果，我們的方法明顯優於其他兩個基準線，其中，系統對於top-1查詢結果的準確率為72.83%，而對於top-5與top-10查詢結果的準確率分別達到85.51%和92.39%。此結果表明，我們提出的基於草圖檢索UI設計案例方法，在行動應用程式開發過程中實現的潛力頗大，因為它有助於UI設計師在搜尋設計案例的過程中，減少搜尋到無關的設計

案例的次數，從而節省工作時間並提高工作效率。

ISO CMYK 色票指南：ISO 15339 標準塗佈類& 模造類印刷與RGB 色票

為了解決ui設計的問題，作者戴孟宗 這樣論述：

　　透過光學儀器量測、連結ISO 標準、應用色彩管理科學、落實印刷工藝，以及編排設計美學，並結合台灣業界的力量，終於誕生色彩的Solution；長期以來不論是印刷包裝業者、設計師或是出版社深受色彩困擾，想在不同媒材產生一致的色彩，並不容易。 　　ISO CMYK 色票就是基於這個需求而準備，要管理好顏色，經常要瞭解很多科學與方法，設備既貴重又複雜，軟體的操作難度高，很多嘗試要管理顏色的人，大都乘興而來，敗興而歸，主因在於「色彩管理」就像電腦作業系統，大多數使用者是無法理解背後運作的機制與工程，然而作業系統簡單易懂的UI 設計，使得人人都能上手。基於這個概念，深入探討使用者

需求，基於ISO 全球通用標準，增加跨媒材數據功能，國內印刷耗材與實際上印刷機測試，突破許多技術與實際生產困難，ISOCMYK 色票使得色彩管理不再是個案，而是全面性的方法，x-rite PANTONE Color Lab 色彩實驗室把艱澀難懂的色彩知識與昂貴頻譜量測設備全都隱藏於後台，編織出全面性完整的印刷色票指南，「簡單、直覺、易用」是ISO CMYK 色票的特色，有效解決使用者在顏色上的痛點，所看到的即是標準的顏色，所設定的數據即是正確的結果，達成色彩的所視即所得目標，31,104 個色票與相關數據，透過查找與比對，ISO CMYK 色票即可完成顏色跨媒材的一致性。 　　東明油墨x T

-Lab 東煦色研所 　　東明油墨自1973 年油墨工廠起家，為現今台灣最大平版油墨工廠，我們不斷精進研發更完美的產品來服務全球印刷業界。近年來隨著國際環保要求與進步，我們開發有機物植物油墨，取得最高環保殿堂C2C 環境永續認證，為印刷業界提供最有效益、最安全的頂級平版油墨產品。 　　T-Lab 東煦色研所創立於2018 年，色彩管理展示中心位於新北市中和區，專業色管團隊於國外精進十餘年，近年來團隊回到台灣導入國際等級色彩管理能力，建立和推動印刷業界的色彩標準，為品牌、圖像到印刷規劃出完整的色彩管理流程，架構起色彩到色彩的橋樑。 　　科億印刷股份有限公司 　　科億印刷公司自創業經營迄今

已逾25年，一本初衷，膺實以《品質、服務、效率》為經營理念。實踐《品質第一、誠信至上》，推行全面性整合型的數據化科學製程品質管理方式，一貫化專業印前、印刷製作技術。 　　歷年來， 嚴謹通過國際ISO 品質管理合格認證、FOGRA 全廠認證、Idealliance G7 國際印刷標準認證、國際ISO 食品安全合格認證。並積極參與國內外多項印刷競賽、交流，屢獲「台灣金印獎」、「亞洲印刷大賽」、「中華印制大獎」等卓越獎項肯定，備感殊榮。 　　特別感謝東明油墨股份有限公司與科億印刷股份有限公司對於ISO CMYK 色票紙張、油墨與印刷裝訂的鼎力協助，以及Idealliance Taiwan、深藍科

技股份有限公司、博客創意的情義相挺。  

利用YOLO v4設計多模型胸部X光片辨識系統

為了解決ui設計的問題，作者郭晉良 這樣論述：

在人工智慧崛起的年代，有許多的辨識系統，但目前的辨識系統大多都是固定辨識單一物件，只會告訴你一個結果，沒有對照組告訴你他可能為其他答案，那如果辨識結果為錯誤，會誤導使用者作判斷。本論文透過三個模型來建置與設計多模型辨識系統，讓模型之間的結果互相做驗證增加正確的可能性，並且測試YOLO v4是否能有效的分辨不同症狀的胸部X光圖片。所辨識的肺部症狀分類為三大類，分別為2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）、肺結核(Tuberculosis)與病毒性肺炎(Viral Pneumonia)等三大症狀，並嘗試利用伺服器電腦與NVIDIA Jetson AGX XAVIER兩種硬體設備設計系統與

測試系統，首先伺服器電腦負責進行多模型影像的收集、規劃、分類與訓練胸部X光圖片模型權重，以及利用Python輕量級Web應用框架Flask佈署網頁伺服器與Python pyinstaller來封裝程式碼將系統打包成exe檔案，再派送至NVIDIA Jetson AGX XAVIER進行測試。多模型胸部X光辨識系統利用三種不同模型(新冠肺炎、肺結核與病毒性肺炎)所建構出的辨識系統會執行三種模型的推論，使用者輸入胸部X光圖片後，系統將會顯示三種結果的準確度讓使用者查看，計算時間大約在5~10秒鐘。有了三種辨識結果互相做驗證無疑可以增加結果的可信度。最後也驗證了多模型系統的準確率優於單模型系統，如果

包含Normal正常的情況，單模型系統特異度為77.41%，多模型特異度為89.81。此外，如果排除Normal正常的情況，單模型系統F1值為70.00%，多模型系統為80.70%，明顯改善系統辨識度。