阐述三维建筑模型模块提取在城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域的应用价值，介绍网格卷积神经网络在三维数据处理中的优势，明确本研究的目的与动机
介绍文献综述的目标：梳理网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：包含相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
描述文献搜索的具体方法：关键词检索、数据库选择等，列举使用的数据库与检索工具，明确搜索过程中的关键词组合及其逻辑关系
介绍文献筛选的依据：相关性、学术质量、时效性等，阐述文献质量评估的方法与标准：引用次数、发表刊物影响力等
概述网格卷积神经网络的基础理论与算法，阐述三维建筑模型模块提取的基本原理与构建方法，探讨网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的应用理论
按照时间顺序梳理网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍三维建筑模型模块提取中常用的网格卷积神经网络算法，阐述模型评估与优化的方法：交叉验证、超参数调整等
通过具体案例展示不同网格卷积神经网络算法在三维建筑模型模块提取中的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景
总结当前网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性
分析三维建筑模型模块提取在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨网格卷积神经网络技术在三维建筑模型模块提取领域的潜在限制与不足
预测网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略
归纳本综述的主要发现与观点，阐述网格卷积神经网络在三维建筑模型模块提取中的重要作用与贡献
提出对未来研究的期望与建议，探讨网格卷积神经网络技术在三维建筑模型模块提取领域的发展前景与实际应用价值