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Matteo Ballegeer
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新的SO(3)-等变图神经网络处理CAD边界表示
研究人员开发了SO3brep，一种新颖的SO(3)-等变图神经网络，用于处理CAD边界表示（B-reps）。该新模型通过在消息传递过程中保留面之间的相对方向信息，解决了从非规范方向存储的CAD模型中学习的挑战。与现有的B-rep和等变点云网络相比，SO3brep在多个基准测试中表现出更高的准确性和参数效率，尤其是在标记数据有限的情况下，这在工业CAD应用中很常见。
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CAD增强型机器学习改进钣金件弯曲工作量估算
研究人员开发了一种新颖的机器学习方法，用于估算钣金件弯曲的制造工作量。该方法通过将弯曲特性和表面角色等特定于制造的特征集成到CAD模型的几何表示中，来增强基于图的学习。通过将领域知识与数据驱动的见解相结合，该方法旨在提高工业CAD环境中可制造性预测和工作量估算的准确性。