歐盟法院法務官建議歐盟法院駁回有關德國乾酪商標之決議案
歐盟法院法務官Jan Mazak建議歐盟法院駁回有關歐盟委員會否決對德國'Parmeggiano Reggiano' 為用於代表乾酪之商標名稱決議案。
歐盟委員會認為歐盟立法例對於有關地理名稱之保護應適用於’Parmesan Cheese’ 之商標案，委員會認為Parmesan Cheese 為地理名稱標示，係指出產於義大利之乾酪，故不得為商標名稱。因此，在德國即使是相類似之乾酪亦不允許標示為 ’Parmesan Cheese’。
德國抗辯縱使Parmigiano Reggiano應被予以保護，但單獨使用Parmigiano則應為通用名稱而不應予以限制；縱使Parmigiano 本身應被保護不得專用，但是和Parmesan兩者相比較係為不同字，不論是在德國或是歐盟各國都應被歸納為通用名稱，而應准予使用。
法務官認為，德國未證明Parmesan已成為通用名稱；而委員會未說明為何在德國Parmigiano Reggiano 或Parmesan係等同為乾酪地理來源標示。特別是，自10月正式通知本案爭議程序後，委員會亦未顯示任何其他事證得證明Parmigiano Reggiano有任何商標侵權案例之前案，故建議歐盟法院駁回本件歐盟委員會決議案。
古心怡
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有鑑於網路使用人口中，不同使用者族群所消耗的傳輸量比例相差懸殊，美國寬頻業者於近來積極推動網路傳輸流量上限管理計畫，且繼Comcast與Time Warner等業者的初步嘗試後，美國最重要的網路服務提供者—AT&T，也宣布將開始進行客戶網路流量管理計畫。 這項嘗試計畫將以限制新的DSL用戶為起點，其所規定的每月下載與上傳流量上限，係依據客戶申請的寬頻方案有所不同，分別被限制在20G至150G (gigabytes)不定。超過的部分則將持續向使用者警告兩個月後，依每超過1G加收一美元的費用，向使用者收費。 至於提出此項管理方案的理由，據AT&T發言人表示，是因為網路頻寬的使用分佈過於不平均，高達46%的頻寬是5%的使用者在使用，而21%的頻寬更是只為極少數的1%用戶所使用，顯然太過集中。根據AT&T的傳輸上限規定，購買傳輸速度3M (megabits)的寬頻使用者，日後每月的傳輸量上限是60G，這大約等於是下載30部DVD畫質電影的傳輸量。 不過，也有分析師指出，現階段欲全面滿足使用者的頻寬需求，對網路服務提供者而言尚非極大的財務負擔，且管制流量上限的作法，可能對既有以「吃到飽」費率方案為基礎，所發展出來的網路應用服務模式，造成極大的衝擊，此亦也可能引發後續有關網路中立性的政策辯論。
英國建立幹細胞研究網絡英國財政大臣十六日在倫敦宣佈，政府將在其１０年發展計劃中建立一個全國性的幹細胞研究網路，以鞏固英國在該領域的領先地位。 英國工黨政府一直對幹細胞研究提供支持，並且率先立法，允許治療性人類胚胎幹細胞研究。但是治療性胚胎幹細胞研究一直遭到人權組織的反對，使幹細胞研究機構在資金籌措方面陷入困境。為此，英國政府作出建立幹細胞研究網路的決定，無疑是為了加強英國在國際幹細胞研究領域的領先地位。 布朗當天在下議院宣佈二○○五年財政年度預算計劃時說，英國政府從二○○二年起的三年內向幹細胞研究撥款四千萬英鎊，另外，英國醫學慈善機構韋爾科姆信託公司承諾向幹細胞研究網路投資二千萬英鎊。
基因資訊醫療運用與業務過失 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。