船井電機取得禁制令， 禁止VIZIO高畫質電視進口美國
美國國際貿易委員會(International Trade Commission, ITC)於日前(2009月4月10日)做出對船井電機(Funai Electric Co.) 有利的禁制令，禁止美國高畫質電視公司VIZIO的侵權產品進入美國。這項禁制令將於60天後開始生效，除非美國總統歐巴馬的覆審推翻了ITC的此項決定，亦或是位於華盛頓州一專門於專利法的聯邦上訴法院對此專利侵權紛爭做出覆審。於此同時VIZIO 公司若仍執意要繼續將係爭電視產品進口美國，則必須為每台電視付出$2.5美元的抵押金(bond) 。VIZIO 公司的業務與行政部門副總裁 Rob Brinkman表示他們將會利用各種管道對該禁制令抗爭到底。
北美電視大廠 VIZIO位於美國加州爾灣（Irvin, California），於去年第四季在北美地區銷售1.2百萬台高畫質電視，銷售量僅次於當地銷售第一大廠三星 (Samsung Electronics) 。VIZIO 公司的高畫質電視皆由台灣的母公司瑞軒科技（AmTRAN）所製造。
船井電機與VIZIO之間的專利訴訟纏鬥始於2007年3月，船井電機在美國加州中部聯邦地方法院 (Central California District Court)控告Vizio等14家公司侵權，並於同年10月於美國國際貿易委員會以侵害其數位電視相關專利權提起侵權訴訟。然而美國專利局卻於2008年9月19日初步判定訴訟中的專利6,115,074號無效，而專利5,329,369號則於2009年2月9日被美國專利局第二次駁回。VIZIO公司在這場智財攻防戰中除了以專利無效來解除侵權訴訟之外並乘勝追擊，在專利無效判決最終確定後，於加州中部聯邦地方法院提出船井電機反托拉斯和不公平競爭訴訟。至於美國總統的覆審將僅只於考量以公眾的利益(public interest)來看是否要推翻該禁令。
中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成（2015）京知行初字第6058號判決，依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標（商標號：11226352），係以不正當手段取得，應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為，尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標，且無法證明予以實際使用，此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度，尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款，已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊，由商標局撤銷之，其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段，按中國大陸最高人民法院之解釋，指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時，參酌系爭商標之實際使用情況，並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等，認定其在中國具有高度知名度，且先於系爭商標，故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決，可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準，我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時，應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
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。
從日本政策看我國音樂產業海外拓展之必要性及有效作法 隱私暨個人資料保護與管理工具介紹(一)－隱私衝擊分析