簡介美國700MHz頻段之使用規劃
本週西班牙法官判決，認為行為人為私人用途而下載音樂，其行為並非藉以從中獲利，應認其為無罪。 即便，檢察官辦公室及音樂工會呼籲應對此下載音樂並且在郵件及聊天室提供音樂之被告，處以兩年有期徒刑，然而，在此案當中，卻無直接證據證明被告於銷售音樂之過程中獲利。 此判決震驚了音樂工會，如此一來，西班牙一千六百萬的網路使用者將可透過網路交換音樂而不會受到處罰。西班牙唱片工會聯盟 Promusicae 表示，他將對此項判決提起上訴。 由於歐洲不同的法律規定，關於分享檔案的訴訟也會因不同國家而有極大的差異。然而，大多數的歐洲國家傾向對此處以較高的刑罰。就同為歐盟成員的芬蘭而言，上週便有 22 人因為非法分享電影、音樂遊戲及軟體而被處以 427,000 歐元。 至於西班牙此項為個人用途而下載音樂之行為，據其司法院院長指出，則有待立法修正解決。
日本國土交通省公布「無人機載運貨物指引2.0」，加快物流無人機應用日本國土交通省（国土交通省）於2021年6月25日公布「無人機載運貨物指引2.0」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.2.0）。2021年3月公布之「無人機載運貨物指引1.0（法令編）」（ドローンを活用した荷物等配送に関するガイドラインVer.1.0（法令編））係針對涉及之相關法令進行彙整，而本次則聚焦於應用方面進行詳細說明。 本指引首先於第一編指出，在引進物流無人機前，業者應先盤點該地區存在的課題，並確認無人機是否能有效解決該問題，接著嘗試提出具體解決方案，如拉長無人機飛行距離、增加使用次數，或建立可多次往返的飛行航道以增加使用頻率等。在初步確立無人機業務藍圖後，業者尚須設定物流無人機服務之目標受眾，並聯繫可提供貨物之商店及無人機業者，著手建立相關服務之運作模式。此外，為順利推動物流無人機服務，還需提高民眾對物流無人機之社會接受度，以獲得當地居民的理解及支持。最後，為確保飛航安全，業者除遵守本指引第二編所列相關法令飛行外，亦應制定安全飛行操作手冊，審慎評估起降地點之安全性，並建立一套安全管理系統。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。