為達到二○一○年二氧化碳排放量比一九九○年降低百分之十的目標,瑞士政府已決定明年開徵取暖用油稅,及提高汽油與柴油進口稅。瑞士環境部長勒恩伯格警告,假如溫室氣體排放程度不能降低,可能會課徵更多的燃料捐。 瑞士的「二氧化碳法(CO2 LAW)」奠定了永續能源政策及氣候變遷政策,規定到二○一○年,石化燃料排放的二氧化碳必須比一九九○年水準低百分之十,超過京都議定書的百分之八。瑞士當局已決定,二○○六年起,每公升取暖用油將課徵稅收九分瑞士法郎,汽油與柴油進口稅每公升增加一點六分。 在去年十月,瑞士政府提出四種不同課稅建議,經過諮商,多數贊同取暖用油稅,因為百分之六十的二氧化碳排放來自取暖用油。勒恩伯格表示,這項稅收是公平的,已採取減少二氧化碳排放措施的個人與公司受到的影響較小,「污染者付稅」將可鼓勵採取有利於環境的措施。 瑞士政府並認為,其他溫室氣體排放也會因此降低,健康衛生的開支也因此下降。
歐盟開創奈米醫學的新革命歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法,降低醫療成本,並提高行政體系的效率,成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾( Grenoble )的電子科技與資訊實驗室( the Electronics Technology Information Laboratory ) Patrick Boisseau 說明,奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞,克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 , 因而開啟新興醫療技術的無限可能 , 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療,降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃( Cornea Engineering Project )是重新排列組合人類蛋白質,創造與人類眼角膜相似的物質,這比人造眼角膜的治療更有效,且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元( 541 萬美元)中,針對該項計劃,歐盟已經花費 256 萬歐元( 317 萬美元)。而每年編列 6 億美元( 4 億 8 仟 4 佰萬歐元)用於奈米科技方面。同樣的,人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用,而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。
新加坡通過第一個個人資料保護法制新加坡於2012年10月15日通過該國第一個消費者個人資料保護法案,該法案主要規範私人機關蒐集、利用以及揭露個人資料之行為,將於2013年1月正式施行。 該法案亦成立新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 以下簡稱PDPC),並成立拒絕來電登記處(Do-Not-Call Registry),該處由PDPC進行維運。PDPC將是新加坡主要掌管個人資料保護的主管機關,而且也負責推動個人資料保護法案以及被賦予增進新加坡人民個人資料保護認知之任務。 於該法案之規劃中,資料當事人可以在拒絕來電登記處註冊其位置在新加坡之電話號碼,以防止私人機關為了商業行銷之理由而進行電話行銷。假設資料當事人已完成相關登記卻持續收到行銷電話時,可以向PDPC進行申訴。 除此之外,私人機關於蒐集、儲存個人資料前,必須尋求消費者之同意,而且必須通知當事人資料蒐集之目的。私人機關於傳輸個人資料至新加坡境外時,也必須確保以提供相對安全的個人資料保護作法,例如透過契約或者協議之簽訂等。 違反個人資料保護法規之公司,每一個違反事件可能被科以最高美金820,000元之罰鍰,對於每一個消費者最高可能必須負上美金8200元之賠償責任。法律施行後,企業被賦予18個月的法規遵循準備期間,而停止打來登記處預計將於2014年年中設置完成。
數位模擬分身(Digital Twin)數位模擬分身(Digital Twin)係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊,使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬,從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上,數位模擬分身除可用於實體設備製造前,先行針對產品進行測試,以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外,亦可用於產品維護,例如在以某種方式修復物品前,先利用數位模擬分身測試修復效果。此外,數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR)規定。在自駕車方面,數位模擬分身可通過雲端運算(cloud computing)和邊緣運算(edge computing)連接,由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊,包括全部駕駛週期內之資料,如車輛模型在內之製造資料(manufacturing data)、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等,協助自駕系統做出決策;在GDPR方面,數位模擬分身可利用以下5大步驟,建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護:1.識別利害關係人與資產,包括外部服務和知識庫;2.漏洞檢測;3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化;4.解釋結果資料;5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險,並防止受試者之隱私洩露。