మా గ్రూప్ ప్రతి సంవత్సరం USA, యూరప్ & ఆసియా అంతటా 3000+ గ్లోబల్ కాన్ఫరెన్స్ ఈవెంట్లను నిర్వహిస్తుంది మరియు 1000 కంటే ఎక్కువ సైంటిఫిక్ సొసైటీల మద్దతుతో 700+ ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్లను ప్రచురిస్తుంది , ఇందులో 50000 మంది ప్రముఖ వ్యక్తులు, ప్రఖ్యాత శాస్త్రవేత్తలు ఎడిటోరియల్ బోర్డ్ సభ్యులుగా ఉన్నారు.
ఎక్కువ మంది పాఠకులు మరియు అనులేఖనాలను పొందే ఓపెన్ యాక్సెస్ జర్నల్స్
700 జర్నల్స్ మరియు 15,000,000 రీడర్లు ప్రతి జర్నల్ 25,000+ రీడర్లను పొందుతున్నారు
Zivko Nikolov
While ample scanned engineering drawings area unit received each year, the net quotation corporations for custom mechanical components have knowledgeable about a billowing got to increase their process potency by substitution the presently manual examination method with associate degree automatic system. Previous work has used ancient, and data-driven computer-vision approaches to observe symbols and text info from the drawings.However, there lacks a unified framework to work out the associated producing processes as a crucial step for realizing associate degree automatic quoting system. During this paper, we tend to propose a process framework to mechanically verify the producing methodology acceptable to provide every queried engineering drawing, like lathing, flat solid bending, and edge. We tend to gift a data-driven framework that directly processes the formation pictures with a series of pre-processing steps and accurately determines the corresponding producing strategies for the queried spare a graph neural network. We tend to propose a completely unique line tracing algorithmic rule to rework advanced geometries in engineering drawings into vectorized line segments with bottom info loss.