机制不完善的情况下，有可能输出违法有害内容。 （b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 （c）不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 系统安全风险应对 （a）对人工智能技术和产品的原理、能力、适用场景、安全风险适当公开， 对输出内容进行明晰标识，不断提高人工智能系统透明性。 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力， 确保基础设施和服务运行不中断。 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、 分发渠道等关键环节，便于用户识别判断信息来源及真实性。- 11 - 人工智能安全治理框架 5.3 完善人工智能数据安全和个人信息保护规范。针对人工智能技术 及应用特点，明确人工智能训练、标注、使用、输出等各环节的数据安全和个

现场路线智能调度 • 智能化能源调度 • 料场智能调度 • 燃料水分视觉分析 • 多角度废钢图像 采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 多角度废钢图像采集 • 废钢智能定级 • 杂质识别 & 扣杂 • 废钢槽编号识别 • 皮带胶结头异常检测 • 皮带跑偏检测 • 烧结皮带跑偏检测 • 皮带托辊异常检测 • 分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结烟气 S02 排放在 线预测与控制 • 构建能源消耗预测 • 智能故障诊断 • 挡板位移检测 • 皮带划痕、 撕裂、 跑偏检测预警 • 1球团皮带智能监测 • 生球粒度分布在线 识别 • 球团1颗粒粒度检测 • 球团1现场生产安全 态势感知与预警 • 皮带机预测性维护 • 建立设备健康模型 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定 • 远程换钎 • 中间产品无人天车吊装 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布

存。这在编程语言中是非常通用的。 然而，第二部分实现起来就各有区别了。在有 垃圾回收（garbage collector，GC）的语言中， GC 记录并清除不再使用的内存，而我们并不需要关心它。在大部分没有 GC 的语言中，识别 出不再使用的内存并调用代码显式释放就是我们的责任了，跟请求内存的时候一样。从历史的 角度上说正确处理内存回收曾经是一个困难的编程问题。如果忘记回收了会浪费内存。如果过 70/562Rust 程序设计语言 字符串也不能 改变 parse 方法的返回值类型：它仍然是一个 Result 值，而编译器仍然会要求我们处理这个 Result，好像还是有可能出现 Err 变体那样。这是因为编译器还没有智能到可以识别出这个字 符串总是一个有效的 IP 地址。如果 IP 地址字符串来源于用户而不是硬编码进程序中的话，那 么就确实有失败的可能性，这时确实需要我们以一种更健壮的方式处理 Result。提及这个 IP 地址是硬编码的假设会促使我们将来把 深入了解泛型的语法之前，我们首先来看一种没有使用泛型的减少冗余的方法，即提取一个函 数。在这个函数中，我们用一个可以代表多种值的占位符来替换具体的值。接着我们使用相同 的技术来提取一个泛型函数！通过学习如何识别并提取可以整合进一个函数的重复代码，你也 会开始识别出可以使用泛型的重复代码。 让我们从下面这个寻找列表中最大值的小程序开始，如示例 10-1 所示： 文件名：src/main.rs fn main() { let