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World File Search System图纸
工作设计、估算和工程
1.电气照明和电气设备图纸基本集是在施工作业文件、建筑和施工图纸、管道和技术规范的开发技术规范的基础上开发的。施工图是根据现行规范、规则和标准制定的。PUE 编辑2010“电气设备安装规则” 灯上的电压为220V，采用的配电板为PR8503配电板，安装在泵站内，按类别III供电。本项目已完成以下内容：电力照明采用节能灯、适当防护等级的吸顶灯。使用开关本地进行照明控制。在房间内分组照明网络，用支架上的 VVGng 电缆进行。
工程设计标准和标准手册...
作为最低要求，Muskoka地区城市或市政当局将采用的市政服务的设计将基于本手册的当前版本。批准的图纸自批准图纸之日起24个月被视为合规。一个地区可能具有先例的标准，因此应在这方面单独咨询。此外，可能会有当地的章程要求和/或指示可以满足许可或计划批准。所有设计图都应在启动服务安装之前由市政当局审查和批准。此类审查不应使申请人或其顾问免除设计的主要责任，以满足所有联邦，省，地区和地区市政要求。
计划提交过程（邮递）
由于担心，该机构不允许将Dropbox使用用于文件传输。允许使用安全文件传输协议（SFTP）站点的使用。否则，将文档作为附件提交到电子邮件中。由于文件尺寸的组合，可能有必要发送多个电子邮件（我们的邮箱目前限制为50 MB）。包含多个图纸的文件可以针对小型项目（40张图纸或更少）提交。较大的项目必须作为单个图纸文件提交。使用多个电子邮件提交文档时，请包括在消息主题行中发送的设施名称，项目名称和发送的消息数（例如，坦帕综合医院 - CEP翻新 - 味精。2 of 3）图纸必须以pdf格式提交，文件扁平（将所有单个层压缩到单层）。至少应根据专业学科（建筑，电气和机械）在单独的文件夹中提交文档。必须设置文档安全限制以允许发表评论，并且必须设置为不允许对文档进行更改。其他安全限制设置受提交者的首选项的约束。以下内容必须包括在提交中：
纺织艺术和图形艺术如何相互作用？
首先，在图形作品中，材料或纺织技术的价值中的所有价值，因为我们可以看到他们的弊端，可以说Sarbacane在2023年在2023年编辑的BéaLema（场景和图纸）[A] [A]，Vera，在父亲的陪同下，他的母亲Adela向海滩陪同，渴望在水中结束它。遵循一份医学报告的摘录，该报告突出了阿德拉（Adela）的心理健康状况。然后，维拉记得她的出生，童年和陷入母亲地狱的下降……贝拉·莱玛（BéaLema）所说的邪恶的工作，将场景和图纸相关联，探索了图形工作中物质或纺织技术的使用。在这种特定情况下，使用纺织品的特殊性可以基于几个元素。通过将纺织品元素集成到他的图纸中，BéaLema可以为他的作品增添触觉维度。织物，电线或其他纺织品材料可以为他的图纸提供纹理，浮雕或明显的感觉，为读者提供更丰富的感官体验。即使扫描了刺绣，它也会在其内存中调用，并回忆着刺绣周围的整个宇宙。也有一种象征主义和视觉隐喻形式。纺织品可以具有符号或隐喻含义。可以使用特定的纺织品材料或技术（例如刺绣，编织或缝纫）的使用，以象征性的方式使用，以增强或说明工作中解决的主题或情感。例如，织物的脆弱性可以象征字符或情况的脆弱性。艺术家可以创建视觉上丰富而复杂的作品，从而为作品的美学增加了一个额外的维度。混合技术的集成，例如绘制刺绣，使艺术家可以推动绘画的传统限制，并探索创建令人回味和表现力的图像的新方法。简而言之，贝亚·莱玛（BéaLema）图形工作中材料或纺织技术的整合提供了探索传统图纸与纺织品的切实元素之间融合的可能性。这也可以构建一个故事，在过去与现在的现实和虚构之间进行回程，这要归功于刺绣，这使得传递记忆是可能的。这通过为插图提供了其他维度，同时增强了历史上解决的主题和情感，从而丰富了读者的美学和感官体验。
电气潜伏电路分析指南
潜伏电路分析可以应用于有限的子系统、完整的功能系统或完整的车辆或程序。分析基于“竣工”示意图、图纸、线路清单和“编码”源计算机程序形式的文档。开始潜伏电路分析的首选时间是在关键设计评审 (CDR) 之前的工程开发阶段，但潜伏电路分析可以在程序的任何阶段执行。在整个程序/项目图纸确定基线之前，无法完成分析。在程序的最后阶段执行潜伏电路分析往往会增加程序成本，因为可能需要重新设计。图 1 说明了在程序后期进行更改的影响。
AI对象检测工程图中的零件和
AI对象检测用于许多不同的应用，例如自主驾驶，教育甚至日常生活（Adiguzel等，2023； Atakishiyev等，2021； Dixit等，2022）。随着Chatgpt的发布，许多人首次接触了这项技术，从那以后，对AI的兴趣一直在增加。它也适用于不同的工程任务，例如用于分析技术图纸。借助基于AI的对象检测算法，可以从这些图像中提取字母，数字和符号（Eylan等，2020，Sarkar等人2022）或对图纸内的某些对象进行分类（Dillenhöfer，2023）。这项工作展示了基于AI的工程图中零件的检测，并在第2节中介绍了其纳入工程教育的概念。