淺析企業如何善用無形資產獲取商業利基

刊登期別
第18卷,第02期,2006年02月
 

※ 淺析企業如何善用無形資產獲取商業利基, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=302&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/17)
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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。

何謂德國「中小企業創新核心計畫」(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand)?

  中小企業創新核心計畫(Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand ,以下簡稱ZIM)是一項覆蓋全國範圍、不限制技術領域和行業的補助計畫,補助對象除中小企業外,還包括與之合作的研究機構。該計畫整合過往其他許多補助計畫,德國聯邦經濟與能源部於2015年1月公佈了最新的ZIM計畫實施方針,擴大受補助中小企業的範圍,且提高資助資金的數額,將對企業補助的最高數額從35萬提高到38萬,對研究機構補助的最高數額從17.5萬提高到19萬歐元,以持續提升德國中小企業的創新能力與競爭力;企業與合作研究機構可以在補助的架構下針對先進技術研發獲得資金,研發主題不限,重點在於創新內容與市場價值。   ZIM計畫中的中小企業為員工人數不超過499人,同時年營業額低於5000萬歐元或資產負債表總額低於4300萬歐元的企業。在此基礎上,ZIM計畫中分為以下三種補助類型: 1.ZIM個人計畫(ZIM-Einzelproejkte):補助個別經營企業的研發計畫。 2.ZIM合作計畫(ZIM-Kooperationsprojekte):補助兩個或兩個以上的企業或研發機構之共同研發計畫。 3.ZIM網狀型合作計畫(ZIM-Kooperationsnetzwerke):補助在創新網狀架構下至少六個中小企業合作之全面性研發計畫。

SWIFT與金融業者攜手合作發展區塊鏈電子投票

  環球銀行金融電信協會(Society for Worldwide Interbank Financial Telecommunication, SWIFT)於今年3月宣布將與德意志銀行、星展銀行、匯豐銀行、渣打銀行、證券軟體供應商SLIB與新加坡交易所(Singapore Exchange,SGX)聯合於亞太地區展開建構於分散式帳簿技術(Distributed Ledger Technology ,DLT)之電子投票概念性驗證(Proof-of-Concept, PoC),探究分散式帳簿技術是否能有效簡化股東權利之行使,以提高市場參與者效率。   目前實務上召集股東會耗費大量人力與時間成本,紙本投票流程繁雜且費時,股東表決權也經常因代理行使錯誤導致無法及時反應股東真意,因此業界希望可以透過將區塊鏈分散式帳簿技術應用於電子投票系統,改善股東會之透明度與自動化程度,提升股東會之效能及股東參與度。   SWIFT表示區塊鏈電子投票概念性驗證將於2019年上半年展開, 旨在體現四大目標: 測試與發行人和證券存託機構(Central Securities Depository)建立的投票解決方案,同時該方案係以許可制的私有鏈(private blockchain)儲存與管理數據資訊。 展現基於ISO 20022所為之混合解決方案之可行性,將訊息之傳遞與分散式帳簿技術結合,促進互通性並避免市場分裂。 電子投票的概念驗證將會在沙盒環境中測試SWIFT的應用程式代管(host)能力。 確認使用ISO 20022作為應用程式介面標準化之基礎,透過應用程式介面將儲存於分散式帳簿節點間資料分享給分類帳。   期望透過區塊鏈技術之應用,以金融創新的解決方案改善傳統上股東會礙於書面投票或代理流程繁瑣之不便利,將區塊鏈技術與ISO標準相互結合,建立系統化之創新電子投票解決方案,促進市場發行者與參與者密切合作。   我國金融監督管理委員會為強化股東權益之保護,落實電子投票制度,於 106年1月18日發布金管證交字第1060000381號函釋:「依據公司法第一百七十七條之一第一項規定,上市(櫃)公司召開股東會時,應將電子方式列為表決權行使管道之一」;又隨著智慧型手機與行動網路普及,電子投票可能成為未來股東會股東表決權行使趨勢之一,此次SWIFT與業界共同提出之區塊鏈電子投票發展或可作為未來我國電子投票實務運作之參考。

美國數州將就大麻合法化與否舉行公民投票

  美國總統選舉於11月8日舉行,數州針對大麻合法化與否一併進行公民投票,針對娛樂用大麻(Recreational Maijuana)議題舉辦公投共有五州,分別為加州、內華達州、亞里桑那州、緬因州以及麻州;而針對醫療用大麻(Medical Marijuana)議題舉行公投則有四州,係佛羅里達州、阿肯色州、北達科他州以及蒙大拿州,其中蒙大拿州原已開放醫療用大麻,本次公投案係放寬現行法規之限制。公投結果顯示,除亞里桑那州公投案未通過外,其餘各州公投案皆已通過。   民調公司蓋洛普(Gallup)於十月公布之民調顯示,美國民眾支持大麻合法化比例,已從1969年的12%爬升至目前的60%。本次各州公投案通過後,將對美國聯邦政府近80年的大麻禁令產生極大壓力。就經濟層面觀察,美國研究機構ArcView Market Research研究報告統計,全美目前合法管道銷售大麻金額從2014年的46億美元成長至54億美元,而作為全美最大經濟體的加州,依投資分析公司Cowen and Company分析,該州本次公投案通過將使全美大麻產業成長三倍,甚至於2026年市場規模將成長至500億美元。大麻合法化後,依「加州大麻業者協會」(California Cannabis Industry Association)估計,將為加州州稅增加十億美元的收入。根據統計,此一趨勢中,推動大麻合法化一方投入約兩千兩百萬美元支持加州公投案,而反對方則投入約兩百萬美元。

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