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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。
香港六盒联盟免费资料大全胡振江以计算机学科为例:“12门,每门课50-60个知识点,一共650个知识点。有两个特点,一是全局的体系性,二是不能太个性化,要有普适性。”他解释,以前一本书由一两个作者完成,现在希望更多学校的教师提供(知识点),注重学科基础。例如,排序算法这个概念,先从问题引入,有多种算法,从最基础开始讲起,像个“手册”。