Разработка Telegram-бота для поиска и подбора книг, способствующего продвижению имиджа университета и увеличению числа подписчиков. Функциональные требования: - Поиск книг: Бот должен предоставлять пользователю возможность поиска книг по ключевым словам (название, автор, жанр, тематика, связанная с университетом). - Рекомендации: Бот должен предлагать пользователю персонализированные рекомендации книг на основе его предыдущих запросов и интересов. - Информация о книгах: Для каждой найденной книги бот должен отображать краткую аннотацию, обложку (если доступна), ссылку на источник (например, университетскую библиотеку или онлайн-каталог). - Связь с университетом: Бот должен содержать информацию об университете (логотип, краткое описание, ссылки на сайт и социальные сети). - Управление подпиской: Бот должен предоставлять возможность подписаться на рассылку новых книг или рекомендаций. - Статистика: Бот должен собирать статистику по использованию (количество запросов; популярные книги; количество подписчиков; количество пользователей, установивших себе бот; количество пользователей, удаливших бот; процент повторных обращений; возраст пользователей; город; при возможности: какой процент пользователей бота уже являлись подписчиками канала СПбГУ; уровень удовлетворённости (возможно в конце можно дать оценочную шкалу: 1-5 баллов). Нефункциональные требования: - Надежность: Бот должен работать стабильно и без сбоев. - Производительность: Бот должен быстро реагировать на запросы пользователей. - Юзабилити: Бот должен быть простым и интуитивно понятным в использовании. Этапы разработки: - Разработка архитектуры и дизайна бота. - Разработка функционала поиска и рекомендаций. - Разработка интерфейса пользователя. - Тестирование и отладка. - Развертывание бота. Технический стек: - Платформа: Telegram Bot API. - Язык программирования: Python. - База данных: SQLite (для хранения данных о книгах и пользователях) или иные альтернативы. - Внешние API: Возможно использование внешних API для поиска книг. - Хостинг: уточняется у заказчика.

Разработать ПО для детектирования особенностей и классификации слоев породы по 4 параметрам (тип породы, карбонатность, нефтенасыщенность, разрушенность) на фотографиях керна