Работа любой крупной компании ежедневно создает информационный поток в сотни, даже если не тысячи гигабайт информации, причем зачастую по большей части повторяющейся между собой. Мы храним цитаты доброй сотни ответов в переписке, включаем зубодробительные подписи с врезкой о конфиденциальности информации. Мы храним добрый десяток версий одних и тех же документов устраивая из «базы знаний» файловую помойку. Культура информационного хранения и обмена данных сродни бытовой культуре общества. Однако, если лучших из нас еще научили не сорить на улице, то очень немногие из лучших самостоятельно научились высоко-материальной культуре. Да-да, именно научились, учить-то нас, родившихся в обнимку с компьютером, было еще некому.

… или практическое применение мотивации и краудсорсинга

Привет, Хабр! Ежедневно мы обсуждаем сотни актуальных тем, таких как: GTD, управление проектами, мотивация персонала, работу в команде и другие темы менеджмента. Здесь всегда есть у кого спросить и что прочитать: множество статей, гора учебников, литературы и прочего. В конце концов, мужик: «Ты же получаешь зарплату!». Соответственно, совсем другая тема, ставшая очень актуальной в пору развития ИТ — мотивация людей, которые за свою работу ничего не получают, или, как сейчас модно говорить, краудсорсинг. Об этом и поговорим далее…

Написание качественной магистерской диссертации полноценно охватывающей все разделы проведенного исследования, основной работы, анализа и апробации результатов является сложной и комплексной задачей, ежедневно с различным успехом решаемой множеством студентов по всему миру. К сожалению, изучение существующей литературы [1, 2], посвященной тематике написания диссертационного исследования, указывает на отсутствие материалов описывающих практический опыт применения различных методов и инструментов, позволяющих не только оптимизировать работу над диссертацией, но и улучшить качество конечного результата.
В данной статье рассмотрим семь практических методов и инструментов, применение которых позволит обеспечить целостное структурирование и систематизацию задач, знаний и различных данных получаемых в ходе работы с диссертацией:

1. Формирование структуры задач.
2. Поиск литературы в каталогах.
3. Сбор, обработка и систематизация информации.
4. Формирование списка литературы.
5. Составление плана по вехам.
6. Определение предмета исследования.
7. «Summary» для научного руководителя.

Разработка комплексной автоматизированной системы, целью которой является автоматизация механизма контроля доступа на основании системы распознавания номерных знаков, сложная и, несомненно, комплексная задача. Для ее решения, в рамках квалификационной работы на степень бакалавра, мне потребовался не один месяц, и не одна сотня чашек чая.

Сегодня посмотрим на алгоритм и результаты решения локальной задачи по созданию шрифта в векторном формате согласно нормативной документации для отображения эталонов символов при корреляционном распознавании. На первом этапе углубимся в суть решаемой задачи.