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geometric representations
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网格去噪变换器
我们提出了一种名为 SurfaceFormer 的创新的基于 Transformer 的网格去噪框架，通过引入本地表面描述符以及双流结构和自注意力机制，实现了对网格噪声的有效去除。该方法在客观和主观评估中均超过了现有的最先进方法，标志着网格
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2 months ago
S2P3：自监督极化姿态预测
本研究提出了第一个自监督的多模态 RGB + 偏振图像的 6D 目标姿态预测方法，通过物理模型、师生知识蒸馏和逆可逆的物理约束等方式实现了稳健的几何表征和对偏振光的特征编码。通过自监督训练和物理约束，得到了准确的物体外观和几何信息，特别适用
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7 months ago
基于有限体积特征、全局几何表示和残差训练的深度学习 CFD 仿真
本研究拟定了两种新的几何表示方法：最短向量（SV）和方向综合距离（DID），并提出了有限体积特征（FVF）和剩余训练的使用，可以有效地降低当前基于图神经网络的方法的预测误差高达 41％。
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7 months ago
以概念子空间为基础的实体嵌入用于合理推理
本研究提出一种基于向量空间嵌入的方法，通过 Wikipedia 学习实体的嵌入并将其限制在某些较低维度子空间中，以解决概念空间表示建模自动化的局限性，实验结果表明这些子空间能够作为近似的概念空间表示，其重要特征可以被建模为方向，而自然属性则
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8 years ago
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