美國推動L Prize獎勵創新節能照明產品技術研發

  美國能源部依據「2007年能源獨立與安全法案」(The Energy Independence and Security Act (EISA) of 2007)第655條規定,設立Bright Tomorrow Lighting Prize (L Prize)競賽,這是第一個由美國政府所發起的科技競賽。此一規定係依據「2005年能源政策法」(Energy Policy Act of 2005)第1008條而來,賦予能源部對於與其政策目的相關、有重大貢獻的科技研發或商業應用,得設置競賽活動並提供獎金。因此,為了促進照明產業的發展,而固態照明(solid-state lighting)科技是具有潛力能減少照明能源的使用以達解決氣候變遷的方式之一,因此能源部希望在固態照明技術的研發上扮演催化者的角色,藉由此一競賽來刺激研發超效能固態照明產品以取代傳統照明設備。

  此一規定對工業的發展造成挑戰,因為將會取代兩種日常生活所使用的產品:60W白熾燈泡與PAR 38滷素燈泡。於2008年5月首先展開的是60W白熾燈泡領域,因為此種燈泡是消費者最普遍使用的,約佔美國國內白熾燈泡市場的一半。要獲得此獎項的要求,必須該替代產品要能使用低於10W的電力,節省83%的能源。該競賽已於2011年8月結束,由Philips Lighting North America所研發的高效能LED產品獲得,除頒發一千萬美元的獎金外,亦已與聯邦政府簽署採購合約。該產品預計於2012年春於零售商店上架。

  L Prize的第二階段競賽於2012年3月展開,希望針對PAR 38滷素燈泡領域,鼓勵企業研發LED替代產品,來取代通常使用於零售商店或戶外安全照明的聚光燈和探照燈等傳統PAR 38滷素燈泡。此一競賽獎勵對於全美的照明產業是相當好的挑戰,不僅能研發出創新、具有高效能的產品,亦能提升美國製造業的競爭力。目前全美國約有九千萬個PAR 38滷素燈泡,若能以高效能燈泡取代,能源部預估每年可以節省約11terawatt-hours的電力,並可減少七百萬噸的碳排放。

  要贏得L Prize的產品必須通過嚴格的測試,包括其性能、品質、壽命、價格及是否適合量產等。由於在PAR 38滷素燈泡領域,至少必須製造50%的LED燈泡,且所有的組裝都須在美國完成,因此同時亦提供相當多的工作機會。

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日本制定民間個人健康紀錄業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引草案

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開放臍帶血移植 再等等

  林口長庚醫院透過專案申請,已經完成10例「非親屬臍帶血移植」手術,病人術後狀況良好,都不需再輸血,有2人連抗排斥藥物都不需要。目前學界草擬的「臍帶血移植草案」已出爐,將放寬為常規手術,不過須審慎訂定符合手術的資格,開放與否還得再等。   林口長庚原本預計在2年內完成4例手術,結果半年內就完成,再度以專案申請,1年2個月下來共完成10例。參與的兒童醫院血液腫瘤科醫師江東和表示,參與試驗的病童,多為重度海洋性貧血,在臍帶血配對上,不那麼嚴格,術後恢復情形良好,加上家長口耳相傳,所以不斷有人希望透過此一途徑,救自己的孩子。   不過,林口長庚暫時無法再繼續「加班」,江東和表示經費是主因,這10例由於是試驗性質,醫療費用、門診追蹤費用,全由長庚的研究經費支付,不可能無限量供應。江東和表示院方對於臍帶血移植手術,累積的信心度很高,未來須視手術開放的程度,列為常規醫療還是專案申請,才能決定如何繼續這項治療方法。

歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題

  歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。   指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。   指引的主要內容包括:   個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。   禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。   GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。   工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。   對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。   「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。   工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。   在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。

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