تحليل الخصائص الهندسية والدلالية للسحابات النقطية ثلاثية الأبعاد عبر الشبكات العميقة لا يزال تحديًا بسبب عدم انتظام وندرة عينات هياكلها الهندسية. يقدم هذا البحث طريقة جديدة لتعريف وحساب التفاف مباشرة على السحابات النقطية ثلاثية الأبعاد من خلال التفاف الحلقات المقترح. يمكن لهذا المشغل التفافي الجديد أن يلتقط بشكل أفضل الهندسة المحلية لمحيط كل نقطة من خلال تحديد الهياكل الحلقيّة (منتظمة وممتدة) والاتجاهات في الحساب. يمكنه التكيف مع المتغيرات الهندسية والقابلية للتوسع على مستوى معالجة الإشارة. نقوم بتطبيقه على الشبكات العصبية الهرمية المطورة لتصنيف الكائنات، تقسيم الأجزاء، والتغطية الدلالية في المشاهد ذات الحجم الكبير. تُظهر التجارب الواسعة والمقارنات أن نهجنا يتفوق على أفضل الأساليب الحالية في مجموعة متنوعة من مجموعات البيانات المعيارية (مثل ModelNet10، ModelNet40، ShapeNet-part، S3DIS، وScanNet).