. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243 12. 一个 I/O 项目：构建命令行程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279 13.2. 使用迭代器处理元素序列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

分析监测烧结工序物料 成分 • 烧结皮带智能监测 • 烧结设备运行工况检测 • 料场生产计划智能配置 • 烧结矿成分预测 • 烧结矿质量预测 • 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 炉次计划优化算法(智能排产) • 综合物流调度 • 碳资源交易与碳金融 • 中鑫联云商平台风险控制 场景选择示例——钢铁大模型 57政企、创业者必读 有了场景之后，只有DeepSeek还不够 大模型就像培养器中的大脑 会理解、能问答、能生成，但是没有记忆能力，不会使用工具， 不能处理复杂流程，无法下地干活儿 通用大模型不了解企业内部业务情况、行业情况 58政企、创业者必读 知识管理是大模型更 懂企业的基础 要解决四个关键基础 以业务大模型为基础， 打造自主工作的数字 员工和AI团队 实现多个Agent、多个 数字化系统、多个组织 之间的协同 知识 管理 融合 工作流 业务大模型 打造 构建 智能体 基于政府企业场景和专业 知识，利用数据工场、知 识工场、模型工场，训练 业务大模型 DeepSeek基座大模型 59政企、创业者必读 关键基础之一：知识库打造 知识库打造是DeepSeek更懂企业的基础

制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 - 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 人信息保护要求。 5.4 构建负责任的人工智能研发应用体系。研究提出“以人为本、智能 向善”在人工智能研发应用中的具体操作指南和最佳实践，持续推进人工智能 设计、研发、应用的价值观、伦理观对齐。探索适应人工智能时代的版权保护 人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析 人工智能技术、软硬件产品、服务等方面存在的安全漏洞、缺陷、风险威胁、 安全事件等动向，协调有关研发者、服务提供者建立风险威胁信息通报和共享 机制。构建人工智能安全事件应急处置机制，制定应急预案，开展应急演练， 及时快速有效处置人工智能安全威胁和事件。 5.8 加大人工智能安全人才培养力度。推动人工智能安全教育与人工 智能学科同步发展，依托学