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　　　　载人航天飞行中航天员要承受超重、失重、噪声、振动、旋转、着陆冲击等各种环境因素的影响，而人对航天环境的耐力和适应性个体差异很大，因此必须进行航天环境适应性选拔和训练，这是航天员选拔训练中最具特色的项目之一。通过选拔，挑选出对航天环境耐力较好的候选者进入航天员队伍，之后必须每年定期进行训练以保持较高的耐力水平，提高适应能力。

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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