2005 台日科技高峰論壇 揭示綠色環保的新契機
於第一天開幕式中，亞東關係協會科技交流委員會主任委員蕭萬長即表示，藉由科技論壇可以增加政策和策略的相互了解，並減少重複浪費的研發 ； 藉由知識相互激盪可以維持競爭力和高度經濟成長，創造雙贏的局面。日本交流協會台北事務所的池田維代表則指出，先前日本於八大工業高峰會議中所倡議的 3R(REDUCE 、 REUSE 、 RECYCLE) 觀念，獲得各國極力贊成，他希望將日本特性表現在本次研討內容中，以加強彼此合作。
台日科技高峰論壇從 2003 年 4 月成立後，今年乃第三度在台灣舉行，與會貴賓包括日本眾議員水野賢一﹙ Mizuno, Kenichi ﹚ ， 以「日本環境政策」發表專題演說；地球環境戰略研究機關理事長森 ( 山鳥 ) 昭夫﹙ Morishima, Akio ﹚則以「建構環保型產業」為題，自法律觀點說明，日本政府如何透過修訂法規之方式，逐步落實 3R 理念及其他永續發展措施；除此之外，日本 JST 、東京大學、北九州市立大學、日立製作所、東元電機、豐田汽車、福特六和汽車等台日環保科技代表亦分就「綠色產品」、「環保科技」等面向擬定專題發表談話。預料本次研討內容，對於未來台日科交流將能形成實質的幫助 ， 並為未來科技發展指出綠色環保的新契機。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國大陸國務院法制辦公室於105年6月擬訂強制醫療所條例草案《送審稿》(下稱本草案)，規範對肇事精神病患的管制制度，並將本草案全文公布，徵求各界意見，本草案通過後將以行政法規形式公布。 依據中國大陸政府於105年6月12日官方網站聲明，中國大陸刑法規定肇事精神病患在不能辨認或者不能控制自己行為時造成危害結果，經法定程序鑑定確認者，不負刑事責任，但應當責令其家屬或者監護人嚴加看管和施予醫療；在必要的時候，由政府強制醫療。但修訂後的中國大陸刑事訴訟法實施以來，各地區適用強制醫療措施標準不一，導致由該制度所生之社會效果與法律效果並不明顯。因此本草案強調強制醫療所的性質是執法機關，不是單純的醫療機構，但醫療是實現強制措施的必要手段，也是強制醫療所的重點工作。 謹就本草案制定重點整理如下： 一、強制醫療所的設置 第七條第一款規定，強制醫療所的設置原則，由省、自治區、直轄市政府根據實際需要規劃設置。第二款規定市、州、盟如需設置強制醫療所，應提報所屬省、自治區政府批准。 二、醫療工作模式 第十條規定，強制醫療所應當設有相應的醫療機構，並依照醫療機構管理條例及國家相關規定開展診療活動。 三、強制醫療的解除 第三十七條規定，經診斷評估，被強制醫療人員病情穩定，已不具有人身危險性，不需繼續強制醫療者；或被強制醫療人員因嚴重身體疾病、傷殘或年老體弱致使日常生活不能自理，而不具有人身危險性，不需繼續強制醫療者，醫療院所應當提出解除強制醫療的意見，呈報做出強制醫療決定的法院批准，同時抄送同級檢察院。 四、臨時請假回家制度 第二十五條規定臨時請假回家之要件。被強制醫療人員須同時具備被強制醫療達半年以上、經診斷病情明顯緩解、其監護人或近親屬書面擔保履行看護、治療、安全及按期送回強制醫療所之責任、經強制醫療所出具准假證明，同時強制醫療所應向做出強制醫療決定之法院報備等要件。 五、患傳染病、嚴重身體疾病被強制醫療人員所外就醫 第三十三條規定，被強制醫療人員因罹患傳染病或嚴重身體疾病，而強制醫療所不具備治療條件，須轉送其他醫療機構治療者，強制醫療所應於發現後立即提出所外就醫意見，並報公安機關審批。經核准移送其他醫療院所，強制醫療所應即通知監護人、近親屬，並通知做出強制醫療決定之法院及同級檢察院。 六、收治被採取臨時保謢性拘束措施的精神病人 第四十五條規定，被公安機關依法採取臨時保謢性拘束措施的精神病人，可以在強制醫療所執行醫療行為。
簡析德國自動駕駛與車聯網發展策略 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 ）」