. . . . . . . . . . . . . . 128 7. 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 7.1. 包和 Crate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 13.1. 闭包：可以捕获其环境的匿名函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 20.4. 高级函数与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

多轮对话 图像生成 视频生成 音频生成 A I 数字人 生物制药 新材料研究 脑机接口 基础科学 能源自由 宇宙探索 生命科学 科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 控制 • 废品无人天车吊装控制 • 铁水质量预报 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 • 碳资源智能分析 • 电弧炉炼钢尾气检测与控制 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 钢包内渣状态识别 • 渣罐残留水识别 • 钢包挂钩挂实确认 • 中间包长水口区域 钢水裸露状态和渣 壳状态识别 • 铸胚编号识别 • 连铸漏钢及纵裂纹 预报 • 带材制品板坯号自 动识别 • 实时定位 • 转炉炼钢一次除尘 风机振幅故障分与 处理 • 连铸浇次计划优化

对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、

32/warpDim.x = 32/blockDim.x Loop scaling We 。， “UN1T1a:111T1a SUMT1C(G 了引包cf =“c=1JoalB)ioat人+C XC6CT6IT6032 。 Find the HeryBrto scale according to the access indices of fragment