From 5f16df49e587762854e2a06a6ffb468b6610bd65 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Wed, 15 Jan 2025 12:59:27 +0800
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new file mode 100644
index 0000000..dcfc47d
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+++ 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
+
+### 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。
+
+### 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
+
+### 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。
+
+## 2. 特征保留与细节增强
+
+### 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。
+
+### 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
+
+### 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。
+
+[... 其他部分类似格式 ...]
+
+# 实施建议
+
+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
+
+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
+
+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
+
+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
+
+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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