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摘要：从大规模工业场景点云数据中重建对应设备表面一直是业界长期关注的重点，基于各类表达方式特点设计模型，可以有效利用空间信息，从而提高重建质量。最近几年，隐式神经表达在基于学习的三维重建中得到了普及。虽然前人的一些工作展示了优秀的结果，但大多数隐式方法仅限于比较简单的单一物体的几何形状，不能扩展到更复杂或大规模的场景。（剩余239字）
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基于可微分泊松方程求解的工业场景点云表面重建
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