在 该字符串中找到的第一个单词。如果函数在该字符串中并未找到空格，则整个字符串就是一个 单词，所以应该返回整个字符串。 注意：出于介绍字符串 slice 的目的，本小节假设只使用 ASCII 字符集；一个关于 UTF-8 处理的更全面的讨论位于第八章“使用字符串储存 UTF-8 编码的文本”小节。 让我们推敲下如何不用 slice 编写这个函数的签名，来理解 slice 能解决的问题： fn 迭代器 为了决定是否使用循环或迭代器，你需要了解哪个实现更快：使用显式 for 循环的 search 函 数版本，还是使用迭代器的版本。 我们进行了一个基准测试，将阿瑟·柯南·道尔的《福尔摩斯探案集》全文加载到一个 String 中，并在内容中查找单词 the。以下是使用 for 循环版本和使用迭代器版本的 search 函数的 基准测试结果： test bench_search_for . while let 循环体，因为现在流返回一个 Result。Ok 变体表明消息及时到达；Err 变体表明 任何消息到达前就触发超时了。我们 match 其结果要么在成功接收时打印消息要么打印一个超 时的提示。最后，请注意我们在加上超时之后 pin 住了这些消息，因为超时辅助函数产生了一 个需要 pin 住才能轮询的流。 然后，因为消息之间没有延时，超时并不会改变程序的行为。让我们为发送的消息增加一个延

辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 有异常难以快速修正和溯源追责。 （b）偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中，个人偏见被有意、无意引入， 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环 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 和开发利用制度，持续推进高质量基础语料库和数据集建设，为人工智能安全 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 审查制度。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研 （e）研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 （f）研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应 可以回退到以前的商用版本。 （g）研发者应定期开展安全评估测试，测试前明确测试目标、范围和安 全维度，构建多样化的测试数据集，涵盖各种应用场景。 （h）研发者应制定明确的测试规则和方法，包括人工测试、自动测试、 混合测试等，利用沙箱仿真等技术对模型进行充分测试和验证。