日本經濟產業省所屬研究機構提議「日本能源基本計畫修正研析建議」報告
日本經濟產業省（Minister of Economy, Trade and Industry）所屬「自然資源及能源諮詢委員會（Advisory Committee for Natural Resources and Energy）」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議（Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan）」，對於現有日本能源基本計畫，研析討論重要議題，並提出修正建議。
日本能源基本計畫，係因日本政府為因應2020年應達25％減碳目標（相較1990年水準），於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論，並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出，此份報告指出，能源基本計畫之推動架構必須重新思考，包括提議能源政策應強調重視「需求端（Demand Side）」，與兼顧「消費者（Consumers）」、「社會公民（Ordinary Citizens）」、「區域社區（Regional Communities）」等方面意見及利益，並建立社會公眾信心（Public’s Trust），以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用，並對於日本國家所需能源組成結構（Desired Energy Mix）進行討論議訂。
並且，對於推動實施，建議能源政策改革應朝向，以改革需求端架構（Reform of the Demand Structure）來達到能源節約社會目標,，以及改革供給端（Reform of the Supply Structure）來達到下一代分散式能源系統目標，並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型，與能源供給端至需求端應備建設（Energy Supply-Demand Structure）之改革工作。
此研究報告於2011年12月提出後，歷經多次修改（最新更新為2012年1月），未來提交給經濟產業省供政策參考後，將產生如何影響內容，將再持續觀察最新進度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
李科逸
副主任 編譯整理
Report by the Fundamental Issues Subcommittee, the Advisory Committee for Natural Resources and Energy,http://www.meti.go.jp/english/press/2011/1220_05.html,(last visited Mar. 21, 2012)
Review of Japan’s Energy Policy,http://www.meti.go.jp/english/policy/energy_environment/review/index.html,(last visited Mar. 21, 2012)
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 ）」
員工分紅列費用之會計處理 金管會擬自民國97年起適用新修正商業會計法第 64 條規定，商業對業主分配之盈餘，不得作為費用或損失。但具負債性質之特別股，其股利應認列為費用。本條但書即是企業對於員工分紅應與以費用化之法源。配合此一新修正規定，金管會前已邀集業界及產業公會、四大會計師事務所與相關政府單位等，針對員工分紅費用化相關問題共同討論以研擬員工分紅費用化之相關會計處理及配套措施。 金管會及有關單位研討後決定， 在會計處理方面，企業應於期中報表依章程所訂之比率，預估員工分紅及董監酬勞金額入帳。期後董事會決議發放金額有重大變動時，該變動應調整當年度（原認列員工紅利之年度）之費用。至於次年度股東會決議若有變動，則依會計估計變動處理，列為次年度損益。 至於員工分紅配發股數之計算基礎以公平價值評價，上市上櫃公司應以股東會開會前一日之公平市價（考慮除權及除息之影響）計算股票紅利股數；興櫃公司及未上市上櫃之公開發行公司則應以股東會前最近期經會計師查核簽證之財務報告淨值計算股票紅利股數。企業發行員工認股權憑證及買回庫藏股轉讓予員工，應以公平價值法認列為費用。 以上決議將自 民國九十七年一月一日 起的財務報表開始適用。 由於員工分紅費用化，對一向以股票分紅作為獎勵員工的科技產業，可能造成不小的衝擊，因此，金管會也提出「員工認股權憑證制度」及「庫藏股票制度」的配套措施，並將修正「發行人募集與發行有價證券處理準則」與「上市上櫃公司買回本公司股份辦法」。金管會表示，有關本案規劃措施及實施日期，將由經濟部彙整各部會意見，提報行政院，相關措施將配合實施日程發布。
美國環保署提出汽車廢氣排放新標準以加速電動汽車發展美國環保署（United States Environmental Protection Agency, EPA）為限制汽車廢氣排放污染物對環境造成的危害，根據美國《潔淨空氣法》（Clean Air Act, CAA）的授權，於2023年4月12日提出《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》（Multi-Pollutant Emissions Standards for Model Years 2027 and Later Light-Duty and Medium-Duty Vehicles），以及《重型商用車溫室氣體排放標準－第三階段》（Greenhouse Gas Emissions Standards for Heavy-Duty Vehicles – Phase 3）這兩件汽車廢氣排放新標準，期加速電動汽車（Electric Vehicle, EVs）發展、加速潔淨交通轉型。 《2027年式輕型、中型商用車車型污染物排放標準》以及《重型商用車溫室氣體排放標準－第三階段》分別針對2027年到2032年所出廠的輕型商用車、中型商用車以及重型商用車的汽車廢氣排放標準做出更嚴格的新規範，預計將成為美國迄今為止最嚴格的汽車廢氣排放標準。目標是到2032年時，輕型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至82公克，溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準將減少56%；中型商用車行駛每英里二氧化碳平均排放量下降至275公克，溫室氣體排放量相較於2026年車型年標準則將減少44%。至於重型商用車，以重型拖曳機（heavy-haul tractors）為例，將從2027年車型年行駛每噸英里二氧化碳平均排放量48克，到2032年時下降至41公克左右。 根據這兩件汽車廢氣排放新標準，並未禁止化石燃料汽車的製造或銷售、亦未規範要求電動汽車的年製造量或年銷售量要達多少數量或比率，而是為汽車限定更嚴格的廢氣排放標準，因此，仍無疑地將迫使汽車製造商減少販售化石燃料汽車、加速推動電動汽車生產的腳步以符合新的排放標準規定。環保署預測汽車製造商在為符標準所採的相應作法之下將會大幅提高電動汽車在新車的銷售比率：到2032年時，電動汽車將佔輕型商用車新車銷量的 67%、中型商用車新車銷量的46%。而此累計可望到2055年時減少約100億噸的二氧化碳排放，相當於美國2022年二氧化碳總排放量的兩倍多。將有效減少有害空氣汙染、並大幅降低因空氣汙染所致的罹病風險以及過早死亡等危險。 藉由新的排放標準，將逐步淘汰化石燃料汽車的生產，加速潔淨交通轉型，有效應對氣候危機並提高全國各社區空氣品質。
美國擬推聯邦私密隱私保護法案，防治情色報復將邁向聯邦法位階美國加州第14屆國會選區眾議院議員Jackie Speier於2016年7月中旬提出私密隱私保護法案(Intimate Privacy Protection Act, IPPA)，本法案之草擬耗時兩年多，以聯邦法的法律位階之姿誕生，在美國各州政府紛紛將違反本人意願散布性隱私內容入罪化的高峰期，可望能統一各州州法分歧的法律落差。由於目前全美已有超過半數的州政府已分別頒布所謂的情色報復法案(Revenge Porn Act)，造成各地方政府就此行為之定義和條文適用有所歧異，對無國界的網路生態來說，產生許多法律適用之衝突和迥異。 私密隱私保護法案規定，違反本人意願散布性隱私內容者，將處五年以下有期徒刑，得併科罰金，適用主體包含具有侵害故意和意圖藉此營利之人。然而，有反對聲浪認為，由於條文僅限欠缺本人同意，但未限於行為人具有侵害他人的故意，故認為此聯邦法位階的法案適用範圍過於廣泛，恐侵害憲法保障的言論自由。美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)長期關注此項法律議題，要求構成要件應限於行為人具有侵害他人之故意，否則將嚴重影響媒體產業。私密隱私保護法案條文內容特別明列排除適用之條款，如因法律或訴訟執行上的需要、基於公共利益或合法的商業利益之情事，以及網路服務提供者的豁免責任(意圖藉由散布性隱私內容而營利之網路服務提供者除外)。目前本法案同時獲得多數民主黨議員、共和黨議員，以及網路服務提供者巨擘Facebook和Twitter的支持。