Техническое задание: Интеграция 3D логотипа в PDF-макет

Суть задачи

Имеется PDF-макет с графическими элементами (в частности, изображениями домиков). Существующая интеграция 3D-логотипа выполнена неудовлетворительно: логотип расположен наискосок, но его позиция неровная относительно других объектов, что заметно визуально. Также присутствуют проблемы с тенями и читаемостью - при небольшом отдалении буквы сливаются.

Цель работы

Корректно и гармонично вписать 3D-логотип в композицию макета, устранив существующие недостатки и улучшив восприятие.

Основные требования

  • Исправление композиции: Логотип должен быть расположен ровно относительно других элементов макета (домиков), без визуального «завала» или смещения.
  • Решение проблемы с тенями: Необходимо корректно проработать тени логотипа, чтобы они соответствовали общей стилистике и свету на макете.
  • Повышение читаемости: Буквы логотипа должны оставаться четкими и различимыми при уменьшении масштаба просмотра.
  • Эксперимент с компоновкой: Рассмотреть альтернативный вариант - «положить» 3D-логотип (горизонтальное расположение). Это предложение нужно визуализировать и оценить, улучшает ли оно общее восприятие и читаемость.
  • Работа с исходниками: Будут предоставлены исходные файлы. Исполнитель должен быть готов при необходимости перерисовать или доработать элементы логотипа для безупречной интеграции в макет.

Ожидаемый результат

Готовый PDF-файл, в котором 3D-логотип органично вписан в дизайн, выровнен относительно других объектов, имеет корректные тени и сохраняет читаемость. В качестве опционального предложения - вариант с горизонтальным расположением логотипа.

Разработка онлайн-опросника с автоматическим анализом и визуальным отчётом

Требуется создать веб-инструмент для проведения опросов с автоматическим расчётом статистики и генерацией наглядных отчётов. Система должна включать 12 вопросов со шкалой и 3 открытых вопроса.

Разработка интеллектуальной ГИС-системы для прогнозирования экологических рисков

Создание модели машинного обучения на основе Random Forest для анализа индексов и NDVI (2020-2025 гг.) с целью прогнозирования экологических угроз. Результатом должна стать интегрированная ИИ-ГИС-система.