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Article summary:
1. 提出了一种基于非参数网络的3D点云分析方法，称为Point-NN。该方法由最远点采样、k最近邻和池化操作以及三角函数组成，不需要参数或训练，并在各种3D任务中表现出色，甚至超过了现有的完全训练模型。
2. 基于Point-NN的非参数模型，可以通过在其上方插入线性层来构建参数化网络(Point-PN)，具有高性能效率平衡和少量可学习参数的特点。
3. Point-NN可以作为已经训练好的3D模型推理过程中的即插即用模块。它捕捉到了补充几何知识，并增强了现有方法在不同的3D基准测试中的表现，无需重新训练。
Article analysis:
对于上述文章的详细批判性分析，需要先阅读全文并进行深入研究。由于只提供了文章的标题和摘要，并没有提供具体内容，因此无法对其进行详细的批判性分析。