您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
本研究引入了一个图形神经网络 (GNN) 方法,用于精确预测微流体混合器中的度,提高可变流速和尺寸的效率. 该GNN方法显著减少预测错误和训练数据需求.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
14:48Generation of Dynamical Environmental Conditions using a High-Throughput Microfluidic Device
Published on: April 17, 2021
08:31One-Step Approach to Fabricating Polydimethylsiloxane Microfluidic Channels of Different Geometric Sections by Sequential Wet Etching Processes
Published on: September 13, 2018
结论: