在2022年信息科学技术学院2018级本科生优秀毕业论文评选中，王选所实习生杜毕安同学（导师：胡玮）的毕业论文《基于梯度场的深度点集重采样方法》喜获“十佳”优秀毕业论文。

杜毕安同学的毕业论文提出了一种基于深度点集重采样的三维点云重建框架，通过估计全局梯度场来模拟退化点云的分布，并提出基于核函数的连续梯度场模型，从而保证了可解的优化。该框架在点集重采样过程中引入正则化先验，对点云的重采样和正则先验进行迭代优化，在点云去噪和上采样等任务中取得了优越性能。在完成毕业论文的同时，杜毕安同学以共同一作在CCF A类会议及CCF A类期刊上发表或接收论文两篇，具体信息如下：

·  Bi’an Du*, Xiang Gao*, Wei Hu#, Xin Li, “Self-Contrastive Learning with Hard Negative Sampling for Self-supervised Point Cloud Learning,” In Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), pp. 3133-3142, October 2021.

·  Haolan Chen*, Bi’an Du*, Shitong Luo, Wei Hu#, “Deep Point Set Resampling via Gradient Fields,” accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2022.

此外，杜毕安同学还获得北京市优秀毕业生，北京大学三好学生标兵，本科生科研优秀项目，学术创新奖，2021中国计算机学会优秀大学生等荣誉。