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　　　　因而，这一方法需对承灾体的数据信息有精准掌握。2020年，我国开展了第一次全国自然灾害综合风险普查工作，500多万名专业人员参与其中。第一次摸清了全国房屋建筑和市政设施的数据信息，对公路、桥梁、隧道、水利设施等进行了摸排，建立起国家自然灾害综合风险基础数据库。

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。

　　　　00后王天华告诉记者，上大学之后自己在课业上的压力小了很多，但是多了很多日常生活方面的、个人爱好方面的学习。比如唱歌、美妆、理财等，在生活中遇到一些问题，比如实习遇到合同问题，她也会通过学习去寻求解决办法。“现在网络很方便，有什么想了解或者想学习的东西，去搜索引擎或者社交平台搜索，一般都能得到答案，实在解决不了的就会向身边的老师、朋友请教”。