美國環保署於提出首部「限制發電廠有毒氣體排放」國家管制標準草案並預定於2011年11月完成立法
美國環保署(Environmental Protection Agency of the United States，以下簡稱EPA)於2011年3月16日首度對於國內發電廠有毒氣體的排放提出國家管制標準草案，並預定於2011年11月完成立法，此項立法措施被譽為近20年來美國空氣污染防治史上的重要里程碑。
美國對於發電廠所排放的有害氣體管制，最早源於美國清淨空氣法案(The Clean Air Act)在1990年要求EPA加強對於發電廠排放之汞（mercury）等有毒氣體之管制，而國會亦要求其須於2004年底以前提出國家管制標準。然而EPA於2005年正式公告「清靜空氣除汞管制規則（the Clean Air Mercury Rule，以下簡稱CAMR規則）」時，卻將燃煤電廠排放汞排除於管制名單外，引發紐澤西等14個州政府與相關環保團體的抗議，並對EPA提起聯邦訴訟。2008年2月8日聯邦上訴法院作出判決，除指出EPA對於發電廠空污之認定前後矛盾外，更認定其在未發現有新事證下擅自將發電廠所排放之空氣污染自CAMR管制名單中移除(delist)，已違背反清靜空氣法案之程序要求，故推翻CAMR規則之有效性。
此後，經過密集的聽證會與討論，EPA最終於2011年3月16日正式提出「限制發電廠有毒氣體排放」的國家管制標準，對於發電廠所排放的汞、砷（arsenic）、鉻（chromium）、鎳（nickel）及其他酸性或有毒氣體加以管制，並要求電廠必須採用污染控制技術以減少製造量。
後京都議定書時代中，各國無不致力於新興能源替代方案之提出，惟於新興能源研發應用前的過渡期間仍需仰賴傳統發電技術，美國為解決傳統火力發電對於環境及人體健康所造成的傷害，提出首部國家管制標準草案，其後續對於該國能源結構可能產生何種影響，值得注意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利商標局（The United States Patent and Trademark Office, USPTO）於今年7月1日發布新聞稿，即專利審判及上訴委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）開始加速處理單方上訴的計畫。該計畫名為「快軌上訴試驗計畫（Fast-Track Appeals Pilot Program）」並於今年7月2日正式啟動。 根據該計畫，專利審判及上訴委員會上訴裁決的目標時間預計為該上訴被賦予快軌（即批准加速審查）之日起六個月內，此與美國專利商標局之期望相符。蓋目前單方面上訴的裁決時間平均約14個月，因此，對於申請該計畫的人來說，該計畫平均應將上訴程序縮短約8個月。惟申請該計畫所需費用為400美元，且被批准的申請案會被限制在每季125件，會計年度最多500件，預計施行一年。 美國商務部負責智慧財產權事務副部長兼USPTO局長Andrei Iancu表示：「這是USPTO史上首次，申請人將能夠加快專利審查和單方上訴的速度，從而能較典型申請案約一半的時間內，就其最重要的發明做出決定。」。PTAB首席法官Scott Boalick亦表示：「近年來，我們取得了長足的進步，將上訴待決時間從2015年的平均30個月減少到目前的平均14個月。很高興PTAB現在能夠為申請人提供更快的途徑，從而使發明人和企業能夠更快地將其專利發明商業化。」 值得一提的是，我國智慧財產局亦有發明專利加速審查（Accelerated Examination Program, AEP）及商標加速審查機制。而AEP更早於民國98年1月1日起試辦實施，依據申請事由之不同，智財局將在申請人齊備相關文件後，於6個月內或9個月內發出審查結果通知。
Deloitte 智財調查報告指出企業多重視營業秘密但缺乏管理意識與具體管理措施據2024年1月5日IAM報導（下稱IAM報導）依據Deloitte 2023年的研究報告（Deloitte IP 360 Survey）指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值，但仍通常缺乏管理的意識和具體措施，然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。 IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告（Deloitte IP 360 Survey，下稱系爭報告），其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析，系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施，但針對其他難以發現的無形資產（“hard-to-find” intangibles），如營業秘密、資料、know-how等，通常缺乏管理的意識和措施，例如：大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」（原文為actively capture，大意指識別、管理和保護）營業秘密；約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且，針對營業秘密的具體管理作法，IAM報導特別著重以下三點： 1.主動監測：僅僅只有25%的受訪者表示，企業有主動監測營業秘密之產出，並具有相關管制措施。 2.教育訓練：有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練（trade secret awareness training）。IAM報導特別指出，若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念，則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。 3.離職面談：即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工，但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上，僅有不到一半（47%）的受訪企業表示有做，24%的企業表示沒有做，還有29%的企業不確定是否有做。 綜上所述，系爭報告提出，許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間，並提醒，在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」（包括建立標準化機制）來保護營業秘密時，在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。 針對營業秘密管理制度建置，企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」，該規範從識別營業秘密開始，到營業秘密使用管理、員工管理（包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練）等均有相關要求，可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範，補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
三星電子開發出色弱者使用的顯示器三星電子十六日表示，目前大舉開發色弱者使用的顯示器等新概念顯示器，可令色弱者與正常人一樣享受多媒体功能、增加了色彩保真功能(Magic Vision)的產品「SyncMaster 730C」和「SyncMaster 930C」。 Magic Vision具有將顯示器的紅、綠、青三原色分別分類為十個等級的功能，由此使用者可依照最適合自己的色彩敏感度來調節顯示器的色彩。 三星電子還計劃近期推出具有1500：1的明暗比、6ms（千分之一秒）響應速度、符合人體工學的三重鉸鏈(3-Hinge)底座的顯示器「SyncMaster750P」和具有世界最快響應速度—4ms的顯示器「SyncMaster 930B」。 三星電子強調，明暗比和響應速度的性能大幅提升，將可能終結「液晶顯示器不適合遊戲及動態視頻」這一爭議。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。