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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。

　　　　此前，赛力斯披露的2024年年度业绩预告显示，公司秉承技术驱动，推进技术创新和产品销量提升，主营业务收入取得较大增长，超额完成年度经营目标。预计2024年度实现营业收入1442亿元到1467亿元，同比增长302.32%到309.30%；预计2024年实现归属上市公司股东的净利润为55亿元至60亿元。