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　　　　西部地区一位乡村学校校长告诉记者，艺体学科师资全县都比较匮乏。“现在学校一共有4名体育老师，但真正体育专业出身的只有两名。”这位校长坦言，他们学校“还算可以”，有的学校连一个专业体育教师都没有，需找其他科目老师兼任。

与小钱同岁的娅娅对于“反向驯化”大数据也有一套自己的办法。刚进入职场的娅娅，咖啡是她口中的“续命神器”。“之前一个账号，发现常喝的一款咖啡越来越贵，所以我现在坐拥我爸妈和我自己三个账号，因为他俩根本不喝咖啡，我就三个账号切着用，比之前便宜多了。”娅娅向记者说，除了点咖啡，娅娅在其他平台也尝试过相似做法。

　　　　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。