美國Amazon於1月10日正式發表在美國國內開始提供消費者使用其所購入CD之MP3資料的免費雲端服務「AutoRip」。
消費者一旦在Amazon.com的網站上購買音樂CD以後,音樂CD的MP3資料就會自動加入雲端音樂服務Amazon Cloud Player上的使用者個人儲存空間。購買手續完成以後,資料立刻自動加入,無需等待CD本身的送達。在這項服務範圍內的CD約有5萬片,不僅是在服務開始後購買的才能享受,服務還回溯至1998年以來曾在Amazon.com上購買過CD的消費者。
Amazon Cloud Player在公司的Kindle Fire,以及iPhone與iPad等搭載iOS作業系統的終端設備,與各家智慧型手機等搭載Android作業系統的終端設備等等都可利用,旨在提供消費者無論何時無論何地皆可以享受音樂的行動價值。此外,音樂資料不僅可以透過串流播放的方式利用,也能直接免費下載存檔利用。
目前,這項服務的對象區域僅限於美國境內,在日本、台灣都還無法利用,不過在網路上也已經有許多網友開始殷切期盼這項服務後續的推出。值得一提的是,Amazon這項服務的推出也進一步突顯了企業因應網路著作權利用型態發展的一個重要轉變。
「能源」將是本世紀最受注目的議題之一 。為了有效規劃能源配置,台電擬定風力發電十年計畫,規畫在十年內建造30萬瓩的風力發電容量,其中在風車的故鄉—澎湖,計畫催生231部風力發電風車,並將興建台澎海底電纜傳輸電力。未來,澎湖將成為台灣首座大規模的「離岸風場」。 目前我國政府正大力發展再生能源,其中台電計畫在西部沿海大量興建風力發電廠,另外,在離島的澎湖也將大量興建風力電廠。風是澎湖獨特的天然資產,目前台電在澎湖白沙鄉中屯已經建有8部風車,未來將繼續在澎湖設置231部風車。 在荒漠或海上興建風電場,是世界新趨勢,英國 2003年第一個離岸風場開始營運,下一世代新的離岸風電場總容量更將高達120萬瓩,德國兩個離岸風場容量高達30萬瓩,風場發出來的電將傳輸到歐洲中央電網。這些離岸風場不光是建在小島上,還包括以鋼或木頭架在淺海中的風車。
一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權一名挪威學生,因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結,因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控,並被判賠15900美元。案經上訴,日前挪威最高法院已做出判決,下級法院的判決仍被維持。
英國數位、文化、媒體暨體育部公布「家用智慧裝置消費者指引」英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年10月14日公布「家用智慧裝置消費者指引」(Consumer guidance for smart devices in the home)。該指引之目的係因應家用之智慧及聯網設備(例如:智慧電視、音樂播放器、聯網玩具或智慧廚房等)日益普及,以及可能發生之侵害消費者個人資料之風險。 本指引提出以下方向,供消費者參考: 一. 智慧裝置之設定 (一) 應閱讀與遵循智慧設備之設定指示。 (二) 確認設備指示是否要求使用者須至製造商網站設定帳號。 (三) 若所設備預設之密碼過於簡單(例如,0000),則應更換成較複雜之密碼。 二. 帳號管理 (一) 確保密碼複雜性。 (二) 若設備提供雙重驗證功能,消費者應使用之。 (三) 特定產品可能提供遠端存取功能,消費者應於不再家時考慮將該功能關閉。 三. 持續更新應用軟體與Apps (一) 消費者應檢查其設備是否可設定自動更新。 (二) 應安裝最新版本的軟體與Apps。 四. 若接到資安事件之通知,應採取行動 (一) 於接到資安事件通知後,應訪問製造商網站以確認其是否提供後續因應措施等資訊。 (二) 定時確認國家安全網路中心以及資訊保護委員會辦公室網站是否公布相關網路安全指引。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)