桃莉羊誕生十年 複製技術之醫療運用距收成階段仍遙遠
幹細胞是一群尚未完全分化的細胞，同時具有分裂增殖成另一個與本身完全相同的細胞，以及分化成為多種特定功能的體細胞兩種特性，在生命體由胚胎發育到成熟個體的過程中，扮演最關鍵性的角色。研究人員相信未來可以利用幹細胞，修復或是更換受傷或是病變的器官中的細胞或組織，特別是利用有患者自己基因的幹細胞組織移植，可以避免免疫系統的排斥現象。
當年科學家複製桃莉羊時所抱持之野心不小，然而這十年來，科學家們並沒有能夠達成以幹細胞治療人類疾病的目標，雖然因複製 技術本身具有高度爭議性，許多國家已立法予以規制，然卻依舊無法避免如 前首爾大學教授黃禹錫偽造幹細胞研究成果的醜聞發生，這項醜聞使原本即因幹細胞研究和倫理會產生衝突而不易獲得公私部門經費支持的研究工作，更為雪上加霜。
英國胚胎學者指出，回顧過去醫學研究史上的新發現，不論是試管嬰兒或是其他的技術，從第一次到最後技術完全成熟階段，都需要花很長的時間一步步完成，未來可能還需要五十年的時間，複製技術對醫學的貢獻才可能到達豐收階段。
美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administraiton, FAA）於2020年12月28日公布「無人機遠端識別最終規則（Final Rule on Remote Identification of Unmanned Aircraft）」，針對250克以上無人機的遠端身分識別操作規則進行規範： (1)標準配備有遠端識別的無人機： 無人機需透過wifi或藍芽等技術廣播（broadcast）其遠端識別資訊，包含無人機ID，即無人機序號（serial number）或交談識別碼（session ID）；無人機的速度、經緯度和海拔高度；控制站的經緯度和海拔高度；緊急狀況的狀態和時間戳記（time mark）。該規則要求無人機廣播範圍內大多數的個人無線裝置（wireless device）都可取得無人機的遠端識別訊息，但序號、交談識別碼以及註冊資料庫僅限FAA和被授權人員可於特定情況下取得。 (2)額外加裝遠端識別廣播模組的無人機： 廣播模組可能為與無人機連線的獨立裝置，或以加裝於無人機內部的形式存在，此類無人機必須於視距內操作，並透過wifi或藍芽等技術廣播其遠端識別資訊，包含模組的序號；無人機的速度、經緯度和海拔高度；起飛地點的經緯度、海拔高度和時間戳記。 (3)於FAA認可之識別區域（FAA-Recognized Identification Areas, FRIA）中飛行： 在FRIA區域中，無人機可不具備遠端識別飛行，但無人機操作需處於視距內與FRIA區域界線內。 該最終規則已送至美國聯邦公報辦公室（Office of the Federal Register），且會在公告後60天生效，預計於2021年1月公告。
美國新法案要求無線營運商需揭露4G服務之最低保障頻寬美國眾議員Anna Eschoo提出了新的「下世代無線揭露法案（Next Generation Wireless Disclosure Act）」，要求行動網路營運商必須在提供4G服務時，向既有及潛在客戶揭露最低保障資料傳輸速度，以及網路運作的平均表現統計資訊。 根據該眾議員提出之法案內容，該法案旨在確保消費者在有關4G網路服務傳輸速度以及營運商所承諾之最低保障傳輸速度等事項上，擁有有完整和準確的資訊。該法案還可以幫助消費者了解業者網路運作的可靠性、服務覆蓋區域和價格資訊。 Eshoo眾議員表示：「當消費者申請了一個4G傳輸服務方案時，消費者有權知道他們所支付的金錢與所得到的實質服務內容。當無線服務產業投資數十億美元，用以改善服務覆蓋範圍、增進網路可靠性以及提供更高的傳輸速度，而同時消費者對於4G服務的需求也如期望的出現大幅成長。在這樣的情況下，消費者需要知道他們由營運商實際得到的服務速度。」 該法案期望建立準則，使消費者正確理解4G服務資訊（例如該速度是指平均速度或尖峰速度、在什麼情況下速度可能下降等），確保消費者在申請服務之潛能獲得足夠的資訊。 舉例而言，該法案要求營運商說明服務之內容包含： - 保證最低資料傳輸速度； - 網路的可靠性； - 提供服務以及訊號之覆蓋範圍； - 定價； - 業者用於提供4G服務之技術（WiMax or LTE）
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。