diff --git a/idea.md b/idea.md
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index 0000000..dcfc47d
--- /dev/null
+++ b/idea.md
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+# 研究方向与创新点
+
+## 1. 数据噪声鲁棒性增强
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+### 研究问题
+现有的方法对数据噪声有一定的鲁棒性，但仍有改进空间。研究如何进一步提高算法对噪声的鲁棒性。
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+### 创新点
+- **噪声建模**：引入更复杂的噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声等），测试算法在不同噪声条件下的表现
+- **对抗训练**：使用对抗生成网络（GAN）或自监督学习方法，增强模型对噪声的鲁棒性
+- **正则化技术**：探索新的正则化方法（平滑损失、总变差正则化等），减少噪声对模型的影响
+- **多尺度处理**：结合多尺度分析，处理不同层次的几何细节，提高对局部噪声的鲁棒性
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+### 预期成果
+开发一种更鲁棒的隐式转换方法，能够在存在噪声的情况下保持较高的转换质量。
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+## 2. 特征保留与细节增强
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+### 研究问题
+虽然现有的方法在保留尖锐特征方面表现出色，但仍然有提升空间。研究如何更好地捕捉和保留B-Rep模型中的细小特征。
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+### 创新点
+- **特征检测改进**：引入更先进的特征检测算法（基于深度学习的边缘检测、曲率估计等）
+- **特征增强损失**：设计专门针对特征保留的损失函数（如特征角度误差FAE的加权版本）
+- **多分辨率表示**：结合多分辨率表示方法，动态调整特征区域的采样密度
+- **后处理优化**：研究等值面提取后的后处理方法，增强特征的清晰度和准确性
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+### 预期成果
+提出一种能够在保持整体几何精度的同时，更好保留尖锐特征和细节的隐式转换方法。
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+[... 其他部分类似格式 ...]
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+# 实施建议
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+1. **选择具体切入点**
+   - 根据兴趣和资源选择研究重点
+   - 每个方向都有其独特的挑战和机遇
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+2. **文献综述**
+   - 进行广泛的文献综述
+   - 了解当前研究进展和存在的问题
+   - 找到研究空白点
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+3. **实验设计**
+   - 设计合理的实验方案
+   - 选择合适的数据集
+   - 设定评估指标
+   - 搭建实验环境
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+4. **代码实现**
+   - 使用合适的编程工具（Python、PyTorch、TensorFlow等）
+   - 参考开源项目
+   - 确保代码原创性
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+5. **论文撰写**
+   - 撰写详细的毕业论文
+   - 包含完整的研究内容
+   - 突出创新点和贡献
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