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373471-DSE-Food and Dairy 3 734 76DSAgricultual Microbioloy/3 734 77- Microbiology/373472-DSE-Drug Designing and DSE-Microbial Diversity/3 734 78-DSE- Microbiology 373171-DSC-Medical 373172-DSC-Industrial Nanobiotechnology/3 734 73-DSE-Genomics and Pharmaceutical Microbiology/3 734 79-DSE- - - Microbiology Microbiology Proteomics/373474-DSE-Epidemiology/373475- Infection and Immunity/373480-DSE- - DSE-Bioprocess Technology/373483-DSE- Intellectual Property Rights/373484-DSE- Environmental Microbiology Research Methodology 343461-DSE-Fish Biology 1/343462-DSE- 343465-DSE-Fish Biology 11/343466-DSE- Zoology 343161-DSC-Animal 343162-DSC-Ecology & Entomology 1/343463-DSE-Environmental Entomology 11/343467-DSE-Environmental - - - Diversity (Chordata) Wildlife Biology 1/343464-DSE-Reproductive Biology I Biology II/ 343468-DSE-Reproductive Biology II 913462-DSE- 913463-DSE- 913464-DSE- 913161-DSC- 913162-DSC-Management 913461-DSE-Financial Markets and安全分析消费者营销M.com国际金融服务业务913163-DSC-LNCOME税法和实践机构以及投资组合行为Maneement Communication
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本文基于人工智能驱动的分析模型，为无人机的多学科概念设计框架提供了一个多学科的概念设计框架。这种方法利用了驱动的分析模型，其中包括空气动力学，结构质量和雷达横截面预测，以将定量数据带到初始设计阶段，从而从各种优化的概念设计中选择了最合适的配置。由于设计优化周期，为以后的设计活动提供了更准确的翼，尾部和机身等关键组件的初始尺寸。同时，生成的结构可以通过设计迭代中的反馈循环实现更合适的设计点选择。因此，除了降低设计成本外，这种方法在整个设计过程中还具有很大的时间优势。
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物质学科1/2025 < / div>
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人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
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