歐盟希望類比電視頻譜供給WiMax之用

  歐盟資訊社會和媒體委員會委員Viviane Reding女士,2007年6月1號在希臘一場和寬頻議題相關的演講說中建議,當歐洲電視類比頻段逐漸淘汰時,這些超高頻段頻譜(Ultra High Frequency)應該分派給寬頻網路技術(例如:WiMax)之用。

 

  WiMax是Worldwide Interoperability for Microwave Access的縮寫,一般中譯為「全球互通微波存取」,是一種新興的無線通訊技術,其傳輸速度最高可達70Mbps,傳輸範圍最廣可達30英哩,對個人、家庭與企業的行動化將有很大助益。由於WiMax目前頻譜規劃限制在5.7FHz和3.4GHz區段裡,如果安排在500到800MHz超高頻段上,那WiMAX基地台涵蓋的範圍將提高,並能大大地減低成本。

 

  Viviane Reding女士在該演說中提到,「無線寬頻技術的出現,是克服偏遠或農村地區數位落差現象的重要要素,且是處理數位落差的唯一世代機會。因此,需要一個頻譜的政策框架,釋放這種潛力。」她同時也提到,如果期望以低價擁有更大幅度的無線寬頻速度,則需要釋出具高傳輸性的頻譜。簡言之,決策者應仔細探究從類比轉換成數位化後所產生的數位落差問題,同時思考有無可能在UHF開拓出空間給無線寬頻。

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※ 歐盟希望類比電視頻譜供給WiMax之用, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2275&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/05)
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合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

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