本研究提出了MHGNet模型，克服了传统交通流预测方法在处理非欧几里得低维数据时的局限性。通过解耦单模态数据并结合聚类与卷积，MHGNet在基准测试中显著提高了交通预测的准确性。

本文提出了一种基于卷积神经网络的统一框架，扩展其在非欧几里得数据中的应用，以提升图像和三维形状分析的性能。研究表明，深度学习的关键在于学习数据的流形结构，并提出了控制概率分布的理论。几何深度学习在计算机辅助设计中具有革命性潜力，优化设计流程并提供全面的学习方法概述。文章还总结了图像三维重建方法的研究进展及未来方向。