為推動奈米產業發展,經濟部在新的年度已擬定短、中及長期三大目標,短期以傳統產業投入奈米材料為主,預計在今年起4年內就可產生效益,包括台塑、遠紡及東元等多家業者都已陸續進入;中期目標以開發ICT(資訊與通訊技術產業)為先,長期則將開發電子、生醫及能源等革新性產品,經濟部已積極邀集廠商投入。
目前國內投入奈米材料最積極的公司,包括台塑進入奈米碳酸鈣、東元奈米應材公司發展奈米碳管,長興化工與工研院合作開發電腦、PDA(個人數位助理器)及機車用的抗污性塗料樹脂、奈米有機/無機混成樹脂材料、奈米研磨液材料;永光化學也投入奈米薄膜產品及TiO2光觸媒。此外,遠紡、中興、力麗、力鵬等多家廠商投入抗菌、防臭、防紫外線功能性纖維及吸收遠紅外線纖維,中石化也與工研院合作開發機能性尼龍奈米新合纖;和成也進入奈米衛浴設備、馬桶、洗手檯及不沾污大陶板;大同、聲寶及三洋投入空氣清淨機,聲寶也切入殺菌光冷氣機;東元電機動作更大,發展奈米冰箱、光觸媒空調系統及殺菌洗衣機。
中期投資標的有半導體制程90奈米下以下、MRAM、奈米碳管場發射顯示器(CNT-FED)、可撓式顯示器、高密度光碟與其週邊設備(小於100GB)、微燃料電池、個人診斷儀器、生物造影劑、疾病診斷之奈米微粒、生物晶片等;已有台積電及東元奈米應材等廠商投入。長期則以電子、生醫、能源產業等革新性產品為主,約需10至15年時間,也就是在2010年至2015年才可發揮效益;包括軟性電子、高密度光碟與其週邊設備(1000GB以下)、高效能太陽電池及醫藥保健產品等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國交通部(U.S. Department of Transportation)部長(時任)Anthony Foxx於2017年1月19日公布「車輛與基礎設施間聯網指引」(Vehicle-to-Infrastructure (V2I) Guidance),旨在透過加速車輛與基礎設施間通訊系統之布建,增進車聯網時代的行車安全與機動性。同時,本指引也將補充交通部於2016年12月所公布之車輛間通訊規則草案,後者最重要的目的是透過車輛間通訊技術的管理,提升駕駛人對於碰撞與潛在危險的認知以預為因應。透過車輛與基礎設施間聯網指引,交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)將協助運輸系統的所有人與操作人進行相關技術的布建,並讓各運輸事業主管機關與收費道路管理機關,了解布建相關技術之決策所可能造成的影響,並為相關技術的未來發展與聯邦挹注資金的利用(因為多數的V2I能夠整合於既有之ITS設備或道路周邊基礎設施,因此符合聯邦對ITS的補助條件),做好準備。 車輛與基礎設施間之通訊,是車聯網環境的重要構成部分,透過硬體、軟體、韌體、以及無線通訊系統,相關資料不但能在車輛間進行動態傳輸,亦得在車輛與道路基礎設施間進行傳輸。聯邦公路管理局局長(時任)Gregory Nadeau表示:「除了增進行車安全,車輛與基礎設施間之通訊技術能提供相當大的機動性,並為整體環境帶來益處。車輛與基礎設施間之通訊與聯網,以及諸如隱私與互通性等更大的挑戰,都將由本指引作為展開全國性對話的起點。」車輛與基礎設施間聯網(V2I)可謂智慧運輸系統(Intelligent Transportation Systems, ITS)的次世代技術,其能捕捉車輛所產生的交通資料,並向車輛無線傳輸例如行車建議等的資訊,讓駕駛人能夠掌握與安全性、機動性、甚或是與整體環境相關的所有情況。 車輛與基礎設施間聯網指引的內容,目前包括聯網車輛運輸衝擊規劃初階報告(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Primer)、聯網車輛運輸衝擊規劃桌上參考手冊(Connected Vehicle Impacts on Transportation Planning Desk Reference)、技術備忘錄第2號:聯網車輛規畫流程與產品及利害關係人角色與責任(Connected Vehicle Planning Processes and Products and Stakeholder Roles and Responsibilities)、技術備忘錄第3號:新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析(Analysis of the Need for New and Enhanced Analysis Tools, Techniques, and Data)、技術備忘錄第6號:運輸規劃導入互聯車輛所需之技能與專業知識(Skills and Expertise Required to Incorporate Connected Vehicles into Transportation Planning)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:公路容量手冊簡介(Highway Capacity Manual Briefing)、新型與強化型分析工具、技術、與資料之需求分析:交通系統模擬模式簡介(Briefing for Traffic Simulation Models)、以及聯網車輛運輸衝擊規劃:社區關懷案例研究(Outreach to Planning Community)。 另外,為了讓執照核發條件透明化,相關的典範實務(best practices)也能為各政府與民間組織機關近用,以布建聯網車輛專用短程通訊(Dedicated Short Range Communications, DSRC)路邊基地台(Roadside Units, RSU)與相關服務,用以支援車輛與基礎設施間之聯網應用,亦針對執照持有人訂有指引(Guide to Licensing Dedicated Short Range Communications for Roadside Units)。
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。
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。
標準必要專利法制發展及對應策略