美國眾議院於2016年4月27日一致同意通過支持電子郵件保護及雲端隱私法案(Email Privacy Act, EPA),本法案之後將會要求執法部門於搜查電子郵件或儲存於雲端設備的資料時,必須向法院取得搜查令,才能取得超過180天以上的資料。
本法案係針對1986年推出的《電子通信隱私法(Electronic Communication Privacy Act, ECPA》進行補強,因為目前科技的進步,早已遠超過ECPA是在網路興起前所得規制的範圍,在當初ECPA法案訂定之初,人民仍有定期刪除E-mail以保持硬碟空間的習慣,但相較於現在多數人都已使用雲端信箱的習慣下,如仍能讓警方等恣意調查任何人的信箱,往往可取得巨量的消息,因此本次的修正可預期將更能使相關規範符合時宜需求。
本次修正重點如下:
1.過往之ECPA規定要求聯邦機構在調查超過180天的電子郵件時只需要取得傳票即可,現在則是需要取得搜查令。
2.要求政府機構必須先取得法院的搜查令,才可以要求供應者揭露其保有之資訊。
3.要求執法部門應於取得資料的10天內向資料被揭露者提供相關證明,如涉及政府單位者則縮短至3天。
雖然EPA在眾議院內獲得美國兩黨的一致通過,但仍須經參議院下一波的投票表決,才能決定本案是否得順利通過。
日本經濟產業省為協助中小企業更新老舊機器設備,並鼓勵中小企業導入新穎先進設備改善企業生產率,公布「先進設備導入計畫指引」(導入促進指針),於2019年至2021年間授權地方政府訂定先進設備導入計畫(先端設備等導入計画),提出區域內申請計畫的資格、設備定義、計畫目的與財產稅減免額度,以促成地方中小企業對地方特色的貢獻與參與,並改善在地產業環境與結構。 符合資格的中小企業若能在核准計畫年度內,每年勞動生產率提高達3%,可適用財產稅稅率減半或0%之優惠稅率(非免稅)。「先進設備導入計畫指引」亦明確指出,審核通過之計畫仍可進一步適用經濟產業省「中小型製造服務經營支援補助」(ものづくり・商業・サービス経営力向上支援補助金)、「服務業IT應用生產力提升補助」(サービス等生産性向上IT導入支援事業),享有更多的補助金補助。 所稱設備係指任何機械、裝置、備品、建築物附屬設備、軟體,以及電子檢驗或測量儀器。各地方政府訂定計畫時,可依其產業政策進一步限縮範圍。而先進之定義,係指欲購置設備之良率或生產效率,應較所淘汰設備高1%以上。有關新、舊設備之汰換應以同產業、同生產流程者為限,兩者比較之期間為淘汰設備原銷售日期起後10年內。由此可知,先進設備導入計畫的特殊性在於加速中小企業汰舊換新,提高勞動生產率以因應人口高齡化,而與鼓勵企業購買最新、最尖端設備之補助措施有所不同。 此外,為健全地方財政自主,「先進設備導入計畫指引」亦要求各地方政府應說明地方產業、環境或人文特色及先進設備的投資條件,以促進經濟發展與地方產業結構的融合。該指引具體建議包括: 應考量到中小企業導入先進設備提高勞動生產率後,影響當地就業人口需求,以及如何避免企業裁員的機制。 導入之先進設備因運作所產生之噪音、光害、排放污染等環境問題;以及導入之設備是否影響到當地居民生活作息而有侵害公共秩序之虞。 考量到財產稅為地方稅之稅源,應避免過度減免而導致地方財政虧損。
2013年全球智慧財產權申請量顯見成長,中國大陸佔居首要世界智慧財產權組織(WIPO)於2014年12月所公布的世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicators)基準報告指出,商標、工業設計及實用新型的申請量較前一年度成長,並以中國,美國和日本居前三位;另就申請類別而言,總成長比率分別為專利占9%、商標占6.4%、工業設計占2.5%、和植物品種占6.3%。 報告統計結果顯示,2013年全球專利申請案件約260萬件,比起前一年成長了9%,其中,中國大陸占總申請量的三分之一,其次為美國占總申請量的22%,日本申請量達32萬筆,排名為全球第三位。 報告另指出,專利申請領域依序為,電腦技術佔7.6%、電子機械佔7.2%、測量佔4.7%、數位通訊佔4.5%及醫療技術佔4.3%。 除專利外,其他的智慧財產申請情況,商標申請量上升近500萬件,亦以中國大陸排名首要。另工業設計申請案約達124萬筆,較前一年度成長約2.5%,中國大陸占總申請量的53%。 WIPO總幹事Francis Gurry表示,綜觀全球智慧財產申請全貌,中國大陸及美國於智慧財產權申請量仍明顯成長,而相對於歐洲及日本整體申請量則有明顯衰退之趨勢。
電力市場2.0--2015德國電力市場改革最新發展 醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。