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　　　　许峰认为，核心是处理好具有利益冲突的从业人员的股票交易问题。“一概堵截可能会让有些人员通过其他渠道进行股票交易，加大了监管的难度。”他建议，针对证券从业人员买卖股票的监管，可视是否存在利益冲突分类监管——对确有利益冲突并可能导致违规行为发生的，采取禁止措施；对可能没有利益冲突的从业人员交易，可以适当放宽要求。

尽管阶段性进展显著，但当前人工智能在气象领域的应用仍存在诸多挑战。就技术层面而言，强对流天气发展演变瞬息万变，如何利用更高维度、更深层次的人工智能模型，挖掘更多的复杂规律以实现3至6小时甚至更长时效的强对流预报？就物理可解释性层面来说，人工智能不可避免的“黑箱”属性使其仍难以完全得到气象领域的广泛认可，如何实现气象物理特征量与人工智能模型的科学共生，将是未来相当长一段时间内气象从业者探索的主题。就预报业务流程而言，如何利用人工智能推动气象预警流程的智能化？除此之外，如何利用多源气象观测构建更高质量人工智能数据集，如何克服深度学习普遍存在的“模糊”，如何建立场景化的人工智能预报技术评估方法……很多具体的问题亟待解决。

　　　　郭建恒介绍，对行星而言，大气中越轻的粒子越容易发生逃逸。在今天的地球上，金斯逃逸造成每秒大约3公斤氢和50克氦的损失。尽管金斯逃逸在太阳系行星中一直存在，但是行星大气中的一些化学反应放热和太阳风的侵蚀等造成的大气逃逸才是目前太阳系行星大气流失的主角。在地球和金星上，绝大部分氢的逃逸是由它们造成的，大约每秒有几到几十公斤的物质流出行星。按照氢流失的速度，在太阳膨胀到可以吃掉地球之前（大约50亿年），大气总质量会减少到不足目前的一半，大气将会变得很薄。