多普達在2004年即將結束時接到了北京市海澱區人民法院的判決,原告北京央視公?資訊有限公司在一審中勝訴,不過,多普達總裁楊興平在今天的一個公開場合表示已經在準備上訴,“多普達有信心打贏這場官司。”楊興平說。
台灣手機廠商多普達於2004年3月在大陸推出型號為535之智慧型手機,此款手機具有強大的視頻功能,可藉由超連結收看網路電視。而多普達也在該款手機上內建了大陸中央電視台的頻道鏈結,讓使用者可以收看CCTV-新聞、CCTV-4、CCTV-9三個頻道的節目。不過,與中央電視臺簽有授權於電信網路傳播合同的央視公?,於2004年8月13日控告多普達侵權,要求多普達財償人民幣50萬元。
此案於2004年12月30日經海澱區人民法院判決多普達公司侵害央視公?公司在電信領域所取得的中央電視臺節目傳播權,應停止使用CCTV-新聞、CCTV-4、CCTV-9節目、在相關媒體上道歉,並賠償央視公?公司經濟損失共計37.1萬元。而且,法院還要求多普達的經銷商停止銷售該款手機。多普達則決定向北京市中級人民法院提出上訴。
由於能源價格、供給不穩定、以及環境考量等因素,使美國思考潔淨及再生能源的開發。美國能源部在2008年公布了一份報告「20% Wind Energy by 2030: Increasing Wind Energy’s Contribution to U.S. Electricity Supply」,檢視風能利用的可行性,希望在2030年達到風能發電占全國20%的需求。 美國在2010年因為金融海嘯後期的影響,對於能源的需求及價格降低,導致風能的發展減緩。而面臨一些新興的市場,例如拉丁美洲、非洲、亞洲陸續加入風能的開發領域,尤其中國大陸,自2005年後,幾乎每年呈倍數成長,2010年所累積的風能更超越美國,美國再度投入相關的計畫研發,在今年(2012)美國能源部宣布展開一項投入1.8億、長達六年的離岸風力能源計畫。 此計畫的第一步將於今年投入二千萬於全美四處離岸地區導入風力能源,這些風力能源計畫將能加速風力科技的重大發展,並能協助美國能源的多樣性規劃、提升經濟發展。離岸風力是美國相當具有潛力的能源,估計可以提供超過4000GW的能量,可以緩和美國的能源危機及經濟和環境的挑戰,而且能夠提供大部分人民居住的沿海城市的能源和電力。 此一計畫之申請者,希望是能在能源開發、設備提供、研究機構、海洋裝置專家等領域組成世界級的團隊。其目的是為了促進美國離岸風力的發展,並協助下一代風力能源科技的設計與示範。這個試驗計畫能協助瞭解導入離岸渦輪機、連接渦輪機與電網的主要挑戰。投入這個新興的產業,政府的補助可協助降低成本並加速美國沿海風力能源科技的發展,而且在實際的沿海環境測試能提供有價值的資訊。 在積極發展風能的同時,美國參議院於2012年3月,否決了風能業者延長租稅優惠的提案,此租稅優惠方案將於年底屆至。此優惠是針對風能發電製造成本的補貼,相關業者紛紛表示,終止此補貼將會影響美國風能的發展,因此他們將會繼續爭取。
日本國交省公布「基礎建設之數位轉型政策」,期望建構更有效率、安全之社會環境日本國土交通省(下稱「國交省」)於2021年2月9日公布「基礎建設之數位轉型政策(インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション施策)」。此報告係國土交通省基礎設施DX推進本部(国土交通省インフラ分野のDX推進本部)於2021年1月所舉行第三次會議所彙整之政策方針。 針對基礎設施數位轉型之政策實施主要分為四個面向:第一部分強調透過行政程序數位化及網路化,藉以提升效率並加強管理效能,並且提供運用數位生活中各項服務,以增加生活之便利與安全。第二部分說明為實現安全與舒適之勞動環境,減少人工作業之負擔,未來欲活用AI與機器人,使施工作業與技術建設達到無人化,並透過數位化提高專業技術學習效率以培育相關人才。第三部分聚焦於調查、監督檢查領域,如公路、鐵路、河川及機場之檢修,利用資料分析與自動化機械提升日常管理及檢修效率。最後,為順利推行以上數位轉型政策,必須建構能支援數位化的社會。因此,未來除須結合智慧城市(スマートシティ)等數位創新政策,利用資料以具體化社會課題之解決方針外,亦須針對作為數位轉型基礎之3D資料進行環境整備,以利數位轉型之推動。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。
日本產業競爭力強化法簡介—以新事業活動特例制度為中心