加拿大在商展中展現數位內容產業之實力
ICTV 解決方案部門的主管表示，加拿大確實是在互動數位內容方面的技術領先國家，並且正持續吸引更多的廠商與其合作。確實，加拿大的科技產業在全球屬領先地位，過去國內廠商對於新科技的注意力，大都放在美國、歐洲及日韓等國，或許，對加拿大進行更深入的關心與瞭解，可以挖掘到更多的報寶藏。
國際油價持續飆漲，如何找到替代能源，已成為生技發展的一項重要課題，財團法人生物技術開發中心過去兩年密集和美國德拉瓦州的 Fraunhofer 分子生物科技中心（ Fraunhofer USA Ins.- Center for MolecularBiotechnology ）技術合作，以微生物發展工業酵素，可取代乙二醇（ EG ）做為塑膠材料，這項合作已吸引台塑及中油的高度興趣。 生技中心自去年起與美國 Fraunhofer 衍生公司 Athenabio 合作，投入二十萬美元發展工業酵素，以微生物來取代化工製程，開發出一三丙二醇。這項化工原料在西方已被視為取代乙二醇，扮演「生化煉油廠」的典型產品，結合對苯二甲酸（ TPA ）後，可做為保特瓶等塑膠容器。 除了工業酵素外，生技中心也與美國 Fraunhofer 分支機構分子生物科技中心簽署合作協議，計劃未來兩年內，以植物根部來生產流感疫苗，而以植物來生產流感疫苗的技術，其收成期僅需二至三周，每公斤的植物根部可生產的疫苗約○．二至○．五毫升，同時可省下四億美元投資額的生物發酵槽。此項利用植物扮演製藥廠的構想，該中心算是這項領域的技術領先者，以相同的技術所生產之炭疽疫苗，已獲美國食品藥物管理局（ FDA ）核准進入臨床（ IND ），將進行一期臨床試驗。
歐盟行動電視管制架構及發展策略－以市場進入管制為中心 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
「資訊儲存服務」提供者法律責任之研究－以日本實務新興發展為例