本文提出了一种用于非线性回归任务的混合神经网络模型。该模型结合了卷积神经网络和全连接神经网络的优点，充分利用了空间和序列信息。实验证明，该模型在图像超分辨率、文本分类和时间序列预测等任务上表现优异。它提供了空间和序列建模之间的有效权衡，在各种非线性回归任务中具有广泛的应用前景。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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