结构体给予你将字段和数据聚合在一起的方法，像 Rectangle 结构体有 width 和 height 两个 字段。而枚举给予你一个途径去声明某个值是一个集合中的一员。比如，我们想让 Rectangle 是一些形状的集合，包含 Circle 和 Triangle 。为此，Rust 允许我们将这些可能性编码为一 个枚举类型。 让我们看看一个需要诉诸于代码的场景，来考虑为何此时使用枚举更为合适且实用。假设我们 要处理 T: Deref 时从 &mut T 到 &U。 头两个情况除了第二种实现了可变性之外是相同的：第一种情况表明如果有一个 &T，而 T 实 现了返回 U 类型的 Deref，则可以透明地得到 &U。第二种情况表明对于可变引用也有着相同 的行为。 第三个情况有些微妙：Rust 也会将可变引用强转为不可变引用。但反之是不可能 的：不可变 引用永远也不能强转为可变引用。因为根据借用规则，如果有一个可变引用，其必须是这些数 间移动。事实上，在底层我们使用的运行时 – 包括 spawn_blocking 和 spawn_task 函数 – 默认 就是多线程的！很多运行时采用一种被称为工作窃取（work stealing）的方式来透明地在线 程间移动任务，它基于当前线程是如何被利用的，以提高系统的整体性能。这个方式实际上需 要线程和任务，因此也需要 future。 当思考何时采用哪种方法时，考虑这些经验法则： • 如果工作是

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 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保 提供 人工智能模型算法，应符合出口管制要求。 4.1.3 系统安全风险应对 （a）对人工智能技术和产品的原理、能力、适用场景、安全风险适当公开， 对输出内容进行明晰标识，不断提高人工智能系统透明性。 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。 5.7 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