神经一体化无网格（NIM）方法结合了传统无网格离散化技术和深度学习，提高了解决方案的表示，减少了模型大小和梯度计算需求，提高了训练效率。实验结果显示NIM方法在静态和瞬态基准问题上有效，具有准确性、可扩展性、泛化性和收敛性。与其他方法相比，尤其是V-NIM，NIM方法在全面预测能力方面提高了准确性和效率。