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在我们生活中,手机通信使用的无线电波,医院中用于检查身体内部情况的X光等,都属于电磁波的范畴。波长是电磁波最重要的属性,不同波长范围的电磁波性质存在明显差异。如果我们将电磁波按照波长大小进行排列,则可以得到一份电磁波谱。波长最大的一端是无线电波,随着波长的减小,电磁波会以红外线、可见光、紫外线、X射线的形式出现。波长最小的一端,就是伽马射线。电磁波具有波粒二象性,波长越小的电磁波,单个光子所携带的能量就越高,穿透力也就越强。
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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。
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