中國 REACH 成形，台灣準備好了嗎？－從中國新化學物質環境管理辦法看我國新化學物質管理
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
紐約市政府於2018年8月通過「短期租賃規則」(Regulation of Short-term Residential Rentals)。該規則將於通過後180天生效適用，強制要求平台業者必須定期提供下列數據報告給紐約市政府： 在交易中住房的地址，須包括街道名稱、公寓或單位號碼、鄉鎮及郵遞區號。 短租房東的地址、電話及email、網頁地址、姓名及該平台的房東數量。 廣告的個別名稱及網頁地址。 關於短期租賃的說明：註明出租的是整間公寓還是單一房間。 該建築透過訂房網站提供短期租賃之天數。 短期租賃的所有費用。 若該平台代收租金費用，則需提供費用明細。 若相關平台業者未提交報告，則須面臨1,500美元以下之罰鍰。目前紐約市是Airbnb在美國最大的市場，該項規則的通過及生效勢必會對Airbnb造成相當大的影響及成本負擔。因此Airbnb在該規則通過後不久，旋即向法院提起訴訟，聲稱該規範違反了平台用戶之隱私權及美國憲法第一及第四修正案所保障之權利。 紐約市政府方面則作出回應，這項規則可協助政府取得保護住房安全所需的關鍵資訊，並保證遊客及租賃者之安全，同時並打擊非法的短期出租。而該規則也顯示紐約政府對於短期日租套房之服務將趨向保守的態度。
韓國首例 逮捕非法卵子掮客韓國警方在新頒布的 「生命倫理及安全法」 正式實施後，第一次 逮捕 一名涉嫌非法出售人類卵子的金姓男子，卵子的來源乃是該名男子利用積欠其高額債務的女子出售所得的。 警方在搜查了首爾地區的四家醫院後，起訴了涉嫌出售卵子的兩名大學生和一位主婦，並調查其他涉嫌利用網路從事掮客生意，將韓國女性的卵子出售給國內外 不孕夫妻 。 調查顯示，非法大型網站買賣女性卵子現象在韓國正日益猖獗，提供卵子的女性絕大多數都是因經濟困難 。 「生命倫理及安全法」於今年 1 月 1 日開始施行，該法律除了禁止買賣卵子和雇用代理母外，也是韓國作為禁止複製人類之法律依據。
日本金融廳全面整治虛擬貨幣交易所今年1月底日本Coincheck虛擬貨幣交易所爆出最大規模的駭客攻擊事件後，日本金融廳開始擴大調查國內虛擬貨幣交易平台營運狀況；3月8日首次對2家虛擬貨幣交易平台業者Bit Station及FSHO祭出為期一個月「勒令停業」之行政處分，前者主因係公司內部高階主管擅自挪用客戶資金，違反資金結算法中用戶財產管理與用戶保護措施規範；後者則係發現多筆高額交易時，網路系統並未進行用戶認證，公司亦未對員工進行內部培訓課程，違反資金結算法中關於用戶保護措施之規範。 同時，日本金融廳亦對Coincheck、Bicrements、GMO Coin、Tech Bureau，及Mr.Exchange等5家虛擬交易平台業者發布下令改善之行政處分，要求業者重新審視經營漏洞，限期建立有效且完善的風險管理系統、保護消費者機制、反洗錢與打擊資恐、資金管理系統、內部稽核與內部控制系統及用戶客服系統等，避免再度發生大型駭客攻擊事件。 另為能有效地建立虛擬貨幣交易市場管制規範，日本金融廳宣布成立「虛擬貨幣交易產業研究小組」，並由學者、金融業者及虛擬貨幣業者為主要成員，為將來虛擬貨幣市場可能面臨各種議題，研析相關監管政策及法制規範。 面對襲捲而來之虛擬貨幣交易經濟，日前法務部邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位跨部會協商，並就管制面、執法面等持續進行研商；我國或可以日本該次事件為借鏡，於行政管制強度做適當之調整，尤其我國為亞太防制洗錢組織（APG）創始會員，而虛擬貨幣交易之匿名性，已成為反洗錢與反資恐之最大風險，隨著虛擬貨幣交易行為頻繁與發展態樣多變，日後對於虛擬貨幣交易之管制政策與範圍都將備受矚目。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。