美國能源部協助企業投入再生能源研發，及促進商業化應用
美國為鼓勵與促進企業進行再生能源之研發，能源部(Department of Energy，DOE)規劃協助企業投入再生能源研發，並期加速商業化應用。為此，能源部將推出協助措施及推動計畫，其計畫經費一部分由美國復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)出資，另一部分來自於今年度的預算撥款。其中，三十億美元資金協助計畫將建置將近五千項涵蓋生質能、太陽能、風力發電以及其他再生能源之生產設備，另一項七億五千萬美元資金協助將改善電力傳輸系統。能源部期盼這兩項資金協助計畫，將帶動再生能源之研發，並促進新興能源科技的商業化應用。
有關美國協助民間發展再生能源計畫，今(2009)年七月底，美國能源部已公佈相關資金協助申請作業程序，預計每項提出申請計畫平均約可獲得六十萬美元額度，目前尚未對一家公司的申請額度設有上限，也並未對其可動用之資金額度設有總額限制，預計這些計畫將鼓勵私人投資再生能源，創造未來就業機會，協助帶動美國經濟。
能源部部長Steven Chu表示，這些協助計畫將激發綠色能源科技的創新，確保未來再生能源的輸送更為安全有效率，並將帶來相關就業機會。政府方面已設定目標，預計未來三年內將增加再生能源生產至目前的雙倍。為達成此一目標，必須確保有效地資金挹注才能加速再生能源的發展，同時設置完備的電力傳輸系統，整合各類型的再生能源，如太陽能與風力發電，便於日後將所生產的能源傳送至各地。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲雪梨聯邦法院於本月 24 日對分散式 P2P 業者 Kazaa 發出命令，要求 Kazaa 營運商 Sharman Networks 必須在 10 日內（ 12 月 5 日之前），在其提供下載的軟體中加入關鍵字過濾技術（ keyword filter system ），否則應立即停止營運。市場人士普遍認為 Kazaa 暫時停止營運的可能性相當地高。 源起於去年底澳洲當地唱片業者控告 Kazaa 一案，今年 9 月 5 日澳洲聯邦法院認定 Kazaa 營運商 Sharman Networks 構成著作權侵害，除判決唱片業者勝訴外，法院並判定 Kazaa 必須在 2 個月內修改其軟體程式，加入相關過濾技術，以避免使用者傳輸違法音樂檔案；另一方面，判決賦予唱片業界得提交 3000 個關鍵字名單 ( 包括了曲目及歌手姓名 ) 要求 Kazaa 加以過濾的權利，該名單並得每兩週加以更新。 直至本月 24 日， Kazaa 仍表示其無法控制高達 100 萬使用者的個人行為，拒絕修改其提供下載的 P2P 軟體，導致聯邦法院不得不下達最後通牒。 Kazaa 營運商 Sharman Networks 雖已提起上訴，但在現時關鍵字過濾技術實施不易之下，澳洲 Kazaa 恐將步上已於本月 7 日關閉的 Grokster 後塵。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」