4、 1)函数逼近:用输入模式与相应的期望输出模式学习一个网络逼近一个函数; 2)模式识别:用一个特定的期望输出模式将它与输入模式联系起来; 3)分类:把输入模式以所定义的合适方式进行分类; 4)数据压缩:减少输出矢量的维数以便于传输或存储。

3、 卷积神经网络的模型如下：1、LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。 LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率可以高达99.2%。

1、   视频孪生技术通过实时实景的数字孪生应用，实现了对复杂场景的直观表达与高效管理。 其应用效果包括提升全域浏览的细致度，实现智慧巡更的便捷性，增强案情回溯的效率，以及通过AI识别提升监控的精准性和效率。 针对传统安防监控视频数据，视频孪生解决了视频碎片化、协同性差、查询不便等问题，实现了多摄像头画面的无缝拼接与高效查询，有效提升了安防管理的智能化水平。 通过视频孪生技术能够：构建实时、动态孪生场景的实时实景整体态势孪生一张图，所见即所得，实现业务时空一体化管理，从而解决传统视频监控数据面临的：信息割裂、数据孤岛、缺少统一表达和空间协同计算的问题。