日本經濟產業省於2016年11月14日召開第二次「自動駕駛商業檢討會」,邀請產官學研各界對於自動駕駛未來國際標準的動向以及諸如協調領域、社會接受度、制度和基礎建設等方面所涉議題,交換意見。 該檢討會首先注意到美國、歐洲以及韓國對於自動駕駛各式規則或指引制定的討論。在協調領域方面,檢討會指出:關於自動駕駛所需的地圖資訊,應由各汽車製造商協調,透過合作機制或規範來確保資訊與資金提供的公平性。 社會接受度方面,檢討會則提出建議考量是否需要針對不擅駕駛的高齡者或初學者,提供有效系統的必要性。在制度與基礎建設方面,檢討會則指出:以現狀而言,自動駕駛服務的商業永續性仍不明朗,必須持續進行實證試驗。 此外,為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於同年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於12月9日召開第一次會議。 該次會議討論的範圍包括:為實現無人駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。 會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「非平地道路間以車站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組。
加拿大在商展中展現數位內容產業之實力加拿大領導廠商 ICTV ,在 NCTA 國家商展 (NCTA National Show) 中,帶來了加拿大在互動電視內容方面的最新科技展現。 ICTV 是著名產品 HeadendWare 的製造商,此產品是在寬頻產業中傳輸互動電視內容最強大的平台。此一平台目前已取得多家加拿大廠商的協力合約,將共同在此平台上發展遊戲、娛樂與資訊內容等將關服務。 ICTV 解決方案部門的主管表示,加拿大確實是在互動數位內容方面的技術領先國家,並且正持續吸引更多的廠商與其合作。確實,加拿大的科技產業在全球屬領先地位,過去國內廠商對於新科技的注意力,大都放在美國、歐洲及日韓等國,或許,對加拿大進行更深入的關心與瞭解,可以挖掘到更多的報寶藏。
中國大陸加入國際工業設計保護的海牙體系世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)宣布中國大陸於2022年2月5日提交了加入《海牙協定》1999 年日內瓦文本的文件,加入國際工業設計註冊的海牙體系(Hague System),該協定將於2022年5月5日在中國大陸生效。隨著中國大陸的加入,海牙體系涵蓋的國家總數將達到 94 個,其中包含根據世界銀行排名十大經濟市場中的九個。 工業設計形成物品的裝飾,其可由三維特徵(例如物品的形狀)或二維特徵(例如圖案、線條或顏色)組成,圖形用戶界面或虛擬世界物品則成為最近流行的設計形式。海牙體系為工業設計提供國際保護的解決方案,申請人不需要在各個國家或地區分別提交多次申請,只要透過海牙體系提交一份國際申請,就可在90多個國家/地區註冊多達100項設計。 據統計,2020 年中國大陸居民共提交了795,504件設計,約佔全球總數的 55%。中國大陸加入海牙體系將使其居民可更容易地在海外取得工業設計保護並推廣市場,外國設計師也將能夠更容易地進入中國大陸市場。 我國企業或設計師如有工業設計保護需求,亦可評估運用海牙體系提交國際工業設計申請,在多個國家取得設計註冊。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。