保險新品～開放原始碼保單
日前位於紐約的 開放原始碼風險管理公司（ Open Source Risk Management ， OSRM ）結合 Lloyd's 保險業者 Kiln 及 Miller 保險經紀公司推出開放原始碼保單來承擔企業使用開放原始碼的風險，該保險單最高賠償金額為 1000 萬美元。平均而言，企業若是投保 100 萬美元的保單，每年大約必須支付 2 萬美元的保險費。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟委員會在2020年1月提出之工作計畫中，即表示2020年第四季度將會提出新的《數位服務法案》《Digital Services Act》，以因應新興數位時代下的歐洲。 2020年10月29日歐盟競爭事務專員表示，幾個科技巨擘針對每天蒐集大量訊息並加以過濾篩選，最後傳遞予公眾有限數量消息的過程，將必須採取更多措施以清除非法及有害的內容，此舉旨在解決與大型社交媒體平台相關之兩大問題，即仇恨言論之傳播以及傷害社會公共對話與民主之言論。 該法案將規範科技公司須針對其行為製作報告，並告知使用者，他們所看到的廣告是由誰付費進行投放、為什麼他們會成為這支廣告的目標對象。蓋因科技公司之數位平台先是無償蒐集使用者個人資料及偏好，再針對這些資料進行分析後，對使用者量身訂製廣告行銷策略，最後科技公司依靠此套方法賺進大量廣告收益，例如，臉書與Google在2018年的廣告收入佔據總收入百分之九十八及百分之八十五以上。 該法案亦將針對科技公司篩選訊息，最後有選擇性的發送特定訊息予社會大眾及量身訂製置入廣告之行為，設立明確規則，羅列應作為或是不作為之清單。例如禁止推銷自己的服務，蓋阻止競爭對手向消費者提供更好的交易服務，等同於變相阻止消費者享受自由競爭和創新的成果；故將先設立協調一致之調查框架，提供一套統一的規則以調查數位服務市場已存之結構性問題，而後在必要時可以採取相關行動，使市場更加具有競爭力。歐盟預計將於2020年12月2日宣布《數位服務法》草案，在正式立法之前，會再與歐盟國家取得一致共識。
德國專利商標局加入全球專利審查高速公路（GPPH）德國專利商標局（DPMA）於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，簡稱GPPH），基於此，德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理，一方面維持專利審查的品質，同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起，一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局，即：中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局，還可以在下述12個國家或地區試行，即：澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局（包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局）。 對申請人來說這個制度的優點是，未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性，那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序，以獲得加速審查。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
中國大陸重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準，擴大相關試驗範圍，並於去（2005）年12月29日公告實施，有效期2年，而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準，但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加，因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時，也需要收取相關費用。