內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」，自七月一日施行
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
費城市議會於105年6月17日以13票對4票通過對含糖飲料每盎司課徵1.5美分的稅，預計於106年1月正式實施。 由於含糖飲料，容易導致肥胖及糖尿病，尤其在費城有68％的成人與41％的孩童過胖，此法案目的即在於勸阻消費者將多餘的錢用來購買這些不健康的飲料，希望能藉此幫助他們更健康。此法案通過後，估計每瓶裝兩公升的飲料及六盒裝的蘇打水各將漲價1美元左右，但是牛奶、新鮮水果或蔬菜含量50％以上的飲料則不在課稅範圍。此外，那些可以讓消費者自己添加糖的飲料，譬如咖啡，也不在課稅範圍，這意味著運動飲料、糖水、罐裝咖啡以及已添加糖的茶類都將被課稅，故有稱之為「汽水稅」。 依據費城財政局預估，汽水稅將使市府稅收增加9,100萬美元，預計運用在學前托兒班，學校，圖書館，娛樂中心，及其他公共場所，稅收也將資助抵免販售健康飲品企業的稅收。市長 Jim Kenny 也公開支持這項稅收，並在法案通過後表示這項稅收對於該市的社區及教育系統將會帶來歷史性的貢獻。 根據費城市新聞網(Philly.com)於16日報導：「這項稅收的徵收對象為飲料經銷商，目前尚無法統計將有多少稅收能回饋給消費者，但是估計12盎司的飲料約徵收18美分，2公升的飲料約徵收1美元，以及12瓶裝的飲料約徵收2.16美元。」。為此，飲料業者表達激烈的反對，並在法案通過後發表聲明表示將採取法律行動，並表示此項稅收並未考慮到低收入戶以及消費者對於無熱量飲料的選擇，所以是不公平的。而且這項稅收不僅影響費城人，對於所有美國人來說具有歧視性且極不受到歡迎。儘管美國飲料協會耗費了大筆的廣告費用來阻擋這項稅法的通過，費城市議會最後仍通過這項法案。 類似法案早在2014年，加州柏克萊市就已通過。只是，費城成為全美第一個針對含糖飲料課稅的大城市，其造成之影響較為顯著，目的在於減少含糖飲料的消費。至於其他城市，包括San Francisco(舊金山) 和 Boulder, Colo.(科羅拉多波德)，正在考慮相似的立法，不過至今尚未通過。
日本產業活力再生法等修正案公布施行日本政府為求讓日本經濟發展能因應當前國際經濟現勢的結構性變化，相關產業活動有進行革新之必要；因此，日本政府提出「促進我國產業活動革新之產業活力再生特別措施法等法律部分修正案」（以下簡稱修正案），修正案係採包裹立法方式，修正「產業活力再生特別措施法」（簡稱產活法）、「礦工業技術研究組合法」（簡稱研究組合法），以及「產業技術力強化法」（簡稱產技法）等法律。修正案於今（2009）年4月22日經日本國會立法通過，同月30日公布（平成21年4月30日法律第29号），並於同年6月22日施行。以下針對三部法律中之主要修正項目簡介之。 首先，在產活法中，主要修正處是日本政府將出資與民間合作，成立「產業革新機構」股份有限公司，目的在結合公私資源，投資創新活動，包括集結最尖端基礎技術以協助進入應用開發階段，建立連結創投資本、新創企業與擔任將技術事業化之大企業的機制，以及將有技術優勢但埋沒大企業中之技術加以組合，並集中投入人力及資金以發揮價值。其次，在研究組合法中，主要修正處包括，擴大研究組合中可研發主題之技術範圍，放寬加入組合成員之資格，賦予研究組合組織變更、分割合併之可能。最後，在產技法中，主要修正處在於讓國有研發成果可以低於市價之價格實施，以促進將成果活用轉化成為產業實用之支援。日本政府之相關革新作法，其實際成效及對我國之啟發值得後續加以關注。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。