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本研究提出了一种名为MICAS的创新多粒度采样方法，专为3D点云的上下文学习设计。通过任务自适应的点采样和特定提示的查询采样，该方法显著提升了模型在点云重建、去噪、配准和分割等关键任务中的稳健性和适应性，展现出超越现有技术的性能优势，为3D点云处理领域带来了重要突破。