简体中文版 发布（release）构建 当项目最终准备好发布时，可以使用 cargo build --release 来优化编译项目。这会在 target/ release 而不是 target/debug 下生成可执行文件。这些优化可以让 Rust 代码运行的更快，不 过启用这些优化也需要消耗更长的编译时间。这也就是为什么会有两种不同的配置：一种是为 了开发，你需要快速且频繁地重新构建；另一种是为用户构建最终程序，它们不会经常重新构 println! 占位符打印值 除了位于结尾的右花括号，目前为止就只有这一行代码值得讨论一下了： println!("You guessed: {guess}"); 这行代码现在打印了存储用户输入的字符串。{} 这对大括号是一个占位符：把 {} 想象成小蟹 钳，可以夹住合适的值。当打印变量的值时，变量名可以写进大括号中。当打印表达式的执行 结果时，格式化字符串（format stri 与遮蔽的另一个区别是，当再次使用 let 时，实际上创建了一个新变量，我们可以改变值 的类型，并且复用这个名字。例如，假设程序请求用户输入空格字符来说明希望在文本之间显 示多少个空格，接下来我们想将输入存储成数字（多少个空格）： 41/562Rust 程序设计语言 简体中文版 let spaces = " "; let spaces = spaces.len(); 第一个 spaces

1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 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 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。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 （b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （a） 在训练数据和用户交互数据的收集、存储、使用、加工、传输、提 供、公开、删除等各环节，应遵循数据收集使用、个人信息处理的安全规则， 严格落实关于用户控制权、知情权、选择权等法律法规明确的合法权益。 （b） 加强知识产权保护，在训练数据选择、结果输出等环节防止侵犯知

DeepSeek颠覆式创新——开源 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机 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 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测 • ·精炼钢水温度连续测量 • 炼钢设备远程监控及故障 诊断 • ·转炉炉体缺陷检测 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 算法 • ·连铸过程多场耦 合 • 加热炉火焰识别 • 加热炉前字符识别自动核料 • 加热炉内字符识别自动核料 • 中厚板冷床钢板自动识别 & 排布 • 棒材板坯识別 & 自动热送