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基于这些原因，以及 imgcook 能够从视觉稿中获取每个图层位置信息的优势，我们将方案转换成了图片分类，并能将识别结果真正的应用到线上，这其中依托一套组件可配置、可识别、可渲染、可干预、可出码的智能物料体系。

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具体流程是：先基于强化学习对界面元素按样式“过滤”一遍，识别出有样式的非纯文本字段，再对纯文本的字段进行文本分类。具体框架如下。

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布局即是代码中每个节点与节点之间的关系，是父子关系还是兄弟关系。从颗粒度大小上划分，可以分为页面间模块/区块之前的关系、

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这样导致智能 UI 所需要的大量物料的开发成本很大，业务接入智能 UI 的成本比较大。

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后续我们会继续根据对 imgcook 的 D2C 智能化能力拆解，探索更多智能化解决方案，优化现有模型能力，建立算法工程闭环机制实现每一个模型的自我迭代，

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如果你是一名网站运营人员，突然发现自己运营的网站被百度搜索标记“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”，你可能会非常着急。

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搜索引擎会第一时间进行机器识别并给出“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”的提示，如果问题没有解决，这个提示也会持续存在。

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因此，设计者对于产品需求的一些推理判断，可能会与真实情况有差别，即使他用了，那个以测试为目的的使用和真实的使用，还是有区别的。

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正确的方式是，先把具体的产品抛下，多了解客户的背景、业务、状态等整体的、背景的、来龙去脉的信息，要表现出对客户“感兴趣”，要想成为客户的朋友。

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道理是相通的，类似问题在C端产品中也会碰到。

如果你留意的话，你会发现很多电商网站、汽车导购产品的产品经理已经摸到了深层需求。