本文的結果對於實際應用中的高維函數近似具有重要的啟示，主要體現在以下幾個方面：
高效的近似能力：研究表明，使用O(d)的固有神經元數量可以達到對於高維連續函數的任意精度近似，這意味著在高維空間中，神經網絡的設計可以更加高效，從而在實際應用中節省計算資源。
激活函數的選擇：本文強調了選擇合適的激活函數（如EUAF）對於提高近似能力的重要性。這提示實際應用中，開發和選擇具有良好數學性質的激活函數是至關重要的。
應對維度詛咒：通過使用更少的神經元來達到高維函數的近似，這有助於緩解維度詛咒問題，特別是在處理大數據和高維數據時，這一點尤為重要。
理論基礎的應用：本文的理論結果為實際應用提供了堅實的數學基礎，這使得在設計神經網絡時，可以根據理論指導進行更有效的架構設計和參數調整，從而提高模型的性能和穩定性。