几何信息表征是指通过几何特性来描述和表示某种数据或对象的过程。这种表征可以应用于多个领域，包括但不限于分子科学、材料科学、人工智能等。
在分子科学中，几何信息表征通常涉及分子的三维空间结构，这对于确定分子特性至关重要。例如，通过几何增强的自监督学习方法，可以对化合物分子进行表征，从而预测其性质属性，以辅助药物研发。此外，几何深度学习（Geometric Deep Learning, GDL）技术也被广泛应用于分子模型中，以提高预测精度。
在材料科学中，几何信息表征可以通过数字摄影测量技术快速获取岩体结构面的几何信息，并通过三维建模和激光扫描技术实现真三维表征。这种表征有助于理解岩体的力学参数和质量情况。
在人工智能领域，几何信息表征也用于图神经网络（GNN）的设计中，通过利用等方差或对称形式的几何信息来构建网络，从而更好地表征数据的几何和拓扑结构。几何深度学习则尝试将神经网络推广到非欧几里得域，如图、流形、网格和字符串表征，以处理更复杂的几何数据。
几何信息表征是一种利用几何特性来描述和表示数据的方法，它在多个科学和工程领域中有着广泛的应用。
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