本研究提出一种结合深度学习与建模仿真的方法，以提高微流体装置在流变估计中的准确性、尺寸和成本效益，从而增强聚合物熔体粘度测量的灵活性和准确性。

本研究提出将人工智能与建模仿真工具整合为统一的软件生态系统，以促进科学发现和跨学科创新，强调持续集成与社区管理的重要性。