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 通配模式和 _ 占位符 使用枚举，我们也可以针对少数几个特定值执行特殊操作，而对其他所有值采取默认操作。想 象我们正在玩一个游戏，如果你掷出骰子的值为 3，角色不会移动，而是会得到一顶新奇的帽 子。如果你掷出了 7，你的角色将失去一顶新奇的帽子。对于其他的数值，你的角色会在棋盘 上移动相应的格子。这是一个实现了上述逻辑的 match，骰子的结果是硬编码而不是一个随机 值，其他的逻辑部分使用了没 一模块中； hosting 和 serving 被一起定义在 front_of_house 中。继续沿用家庭关系的比喻，如果一个 模块 A 被包含在模块 B 中，我们将模块 A 称为模块 B 的 子（child）模块，模块 B 则是模块 A 的 父（parent）模块。注意，整个模块树都植根于名为 crate 的隐式模块下。 135/562Rust 程序设计语言 简体中文版 这个模块树可能会

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、 用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 10 - 人工智能安全治理框架 的防范、检测、处置能力。 4.2.4 伦理域风险应对 （a）在算法设计、模型训练和优化、提供服务等过程中，应采取训练数 据筛选、输出校验等方式，防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、 职业、健康等方面歧视。 （b）应用于政府部门、关键信息基础设施以及直接影响公共安全和公民