新的多媒體裝置，為數位內容帶來更多空間
這套系統，適合於家庭或長途駕駛人使用，使用者可免除煩人的多媒體檔案格式轉換問題。隨著數位科技的進步，廠商所推出的多媒體裝置愈來愈多樣，消費者的使用也愈來愈方便。相信，隨著硬體與軟體設備的不斷發展，數位內容也會展現出愈來愈多的可能與空間。
2020年7月，約旦能源與礦產資源部發佈「約旦能源綜合戰略（2020-2030）」，主要著重於下列三點：一、提升再生能源發電比例，降低能源進口量。將本地能源發電比例提高，同時降低石油衍生品於能源結構和發電總量中之比例。二、暫停核電項目計畫，未來約旦將不採用傳統來源生產更多之電力。三、降低碳排放量。 而在2021年2月時，國際可再生能源組織（IRENA）與約旦能源與礦產資源部透過視訊會議的討論結果，共同發布一份約旦可再生能源進度評估報告，指出約旦的可再生能源電量自2014年至2020年間，由幾近為零，增長約20%。 上開結果可能與約旦能源與礦產資源部重視太陽光電（PV）和風力發電的政策有關，包括整合產業發展的各種有利條件，如當地產業發展及所需之技術，以使收益最大化。此外，為使未來可再生能源更加增長，同時為了因應電網基礎設施（the grid infrastructure）的發展進度與可再生能源發展的進步不同，創造能源最終用途的需求及使其盡早電氣化，將成為未來政策上最重要的方向之一。
從思科（Cisco）策略看公司併購全球最大網路設備業者思科（Cisco）公司在去年1月同意以8.3億美元併購以攔截與過濾垃圾郵件著名的軟體供應商IronPort Systems，以強化思科在資訊安全相關軟體方面的實力。思科購入IronPort公司後，不僅可為其客戶提供包括垃圾郵件過濾軟體和其他資安防護軟體，而此一併購案也象徵思科公司除本業的網路設備（router）外，也跨入資安軟體的領域進而挑戰其他大型防毒軟體業者（如賽門鐵克Symantec）。 以併購取得其他公司的商標、專利或人力資源等，在競爭激烈的商場十分常見，本來不足為奇，但此案值得注意的是原本思科公司的併購策略（acquisition strategy）是指派專人，將被併購的公司迅速融入思科體系，除取得原有的資源外，也可以快速地進入市場，此種方式亦是目前大多數廠商所採行的方法。 但自2003年後思科公司開始思考採取不同的併購方式：保留被併購公司的商標與行銷團隊，除可避免併購之後所可能產生的文化衝擊、制度磨合等問題，透過新的方式思科公司仍然獲得極大的收益。近來常聽聞國內的廠商積極併購其他公司，除成本或智慧財產等，管理制度亦是考量的重點之一，或許思科公司的策略可以提供給國內廠商參考。
加拿大反垃圾郵件法的施行可能衝擊電子商務產業加拿大政府於2010年12月通過反垃圾郵件法，並將於2011年底前生效，加國訂定此法律目的在於藉由遏止垃圾郵件、身分盜用、網路釣魚、間諜軟體、病毒、殭屍網路及誤導性的商業表示等行為，建立新的規範機制與罰則，解決此類線上威脅，從而促進電子商務發展。 目前引發兩派看法，自電子商務角度以觀，企業經營者倚賴電子郵件與消費者互動，而新法要求企業經營者在發商業行銷郵件前須先獲得同意，且必須有明確的取消訂閱機制供收信人選擇。雖在交易過程中獲得的電子郵件地址，將被視為已默示同意發送信息，但只能於最後一次購買日期後兩年內發信，如此企業必須另外建立符合法令規定的郵件清單並加以管理，對企業經營者而言著實是一種負擔。且因為新法定有罰則，若違反法令，加拿大廣播及電訊管理委員會（Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC）有權對個人處以最高100萬元的行政罰款，對公司最高罰款可達1,000萬元，如此使因業務需要而發送大量電子郵件的公司，包括電信公司、銀行等感到惶惶不安。同時另一方面有論者質疑此法律的執行成效，因大部分的垃圾郵件非自加拿大當地所發出，要如何達到減少並遏止前述線上威脅，效果存疑。 另一派見解則認為，在此法案通過前，加拿大是八大工業國中，唯一没有具體的垃圾郵件管理辦法的國家。雖然此法影響電子商務產業，然而知名企業也可能會濫發商業郵件，且縱使發送郵件公司並非在加拿大本地發送垃圾郵件，其未必在加拿大無分支機構，垃圾郵件確實對加拿大人民造成損害，因此制定並施行反垃圾郵件法是必要的。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。