何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」？
Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部（Bundesministerium für Bildung und Forschung，BMBF）自2007年起開始推行，屬該國高科技戰略2020（hightech-strategie 2020）之政策配套措施之一，更是歐盟發展歐洲研發區位計畫（European Research Area）之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上，利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題（產業問題非單一技術可解決），使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案，分擔研發風險與成本等，增強合作效率，促進產業創新及升級。聚落多以成立協會（association）為主，平均每一聚落有近70個企業參與，原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作，並對會員收取會費。
本計畫作為重要的區域產學研合作計畫，乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫，其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落，並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間，已有三次選拔，並選出共15個領先聚落，分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔，每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算，至2017年底將再投入5億歐元預算。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
所謂工業4.0(Industrie 4.0)乃係將產品用最先進的資訊和通訊技術緊密結合。其發展背後的原動力是快速增長的經濟和社會的數位化。在德國，它不斷地在改變未來產品的生產及加工方式：自蒸汽機、生產線、電子和電腦技術之後，現在確認了「智慧工廠」(Smart Factories)乃是第四次工業革命。 德國「工業4.0」一詞源於2011年德國教育與研究部(BMBF)在其高科技策略(Hightech-Strategie)下的研發計畫。而如何落實工業4.0，則可從德國科學技術院(Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, acatech) 與德國高科技策略之研究聯盟顧問委員會(Forschungsunion, Wirtschaft und Wissenschaft begleiten die Hightech-Strategie)共同提出之「工業4.0：實踐建議報告書」 (Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0)窺見整體計畫。 它的技術基礎是資訊科技、數位化的網路系統，藉由該系統，可以實現超強的自行組織運作的生產流程：人、機器、設備、物流和產品在工業4.0中，得以在同一個平台上相互溝通協作。不同企業間的生產及運送過程可以更聰明地以資訊科技技術相互地溝通，更為有效和彈性地生產。 如此一來將有助於產生智慧型新創價值的供應鏈，其囊括產品生命週期的各階段-從開發、生產、應用和維修一直到回收產品階段。藉此，一方面相關的服務可從客戶對產品想法一直到產品的回收都包括在內。因此，企業能夠更容易地根據個別客戶的要求生產定制產品。客製化的產品生產和維修可能會成為新的標準。另一方面，雖然是生產個性化商品但生產成本仍可以降低。藉由新創價值供應鏈相關企業的相互串聯，使產品不再只是各個流程得以優化，而係整體的創新價值鍊的整體最適化。如果所有資訊都能即時提供，一個公司可以儘早快速回應的某些原材料的短缺，生產過程可以跨企業地調整控制，使其更節省原料和能源。總體而言，生產效率能夠提高，加強企業的競爭力和提高生產彈性。
日本促進產學合作相關計畫簡介日本在促進產學合作，除了A-step計劃外，亦成立了創新中繼站構築援助事業(Support Program for Forming Innovation Hub)與創新中心(COI)等。 創新中繼站構築援助事業，由JST協助國立研發法人推動改革，以強化法人之效能，並做為大學與企業之中繼站，大學主司研究，企業則負責產業化階段，中間點則由JST與國立研發法人一同合作。JST負責召集人才、評定人才並進行創業援助、技術調查與分析。國立研發法人則提供人才培育及交流所需之資源(例如：機具設備的整修與提供，推動研究開發等等)。 創新中心(COI)則是政府預測未來10年之社會變遷及人口結構，再根據未來社會可能之需要，以建立理想社會為目標，通常進行具有高難度、高風險研發之創新中心。目前日本有18個創新中心分佈全國各地，由國家指定企業與大學共同進行，但是研究負責人只能是大學。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。
Tiffany訴訟追加主張eBay所侵害商標數量以擴大賠償金之請求美國紐約最大的珠寶公司Tiffany 於二○○四年向美國聯邦南紐約地方法院對全世界最大的拍賣網站eBay所提的商標侵權訴訟乙案，在該年度造成電子商務業界的一陣風暴。Tiffany 在起訴狀當中主張， eBay網站中所賣方所拍賣Tiffany的珠寶百分之七十三為仿冒品。雖然，Tiffany發函請求eBay移除刊登在eBay網站上，約一萬九千筆拍賣Tiffany仿冒品的網頁；但Tiffany仍提起訴訟主張eBay未對仿冒詐欺之情形盡監督之責，而造成該公司之營業損失，故須負起共同侵權責任。其它世界知名的精品公司，如 Louis Vuitton Moet Hennessy及Dior Couture也於二○○六年對eBay未盡監督之責而侵害其商標乙事在巴黎地方法院提起訴訟，並要求eBay賠償該兩大精品業者二○○一年至二○○五年之營業損失。 Tiffany的代表律師針對eBay所提起的答辯在六月一日提出補充意見狀表示，原起訴狀所主張的商標權範圍並未限定或引用特定的商標，因此eBay的主張無理由。 Tiffany v. eBay乙案，原定於今年 (二○○七年) 五月十四日在南紐約地方法院進行法官審判程序 (Bench Trail) ，但因五月八日承審法官下令進行訴訟和解程序而延期。今年四月中旬，Tiffany追加訴訟主張eBay侵害其所有的十一個包括Tiffany經典藍色的顏色、PALOMA PICASSO等商標。eBay對上開Tiffany的追加訴訟提出反對意見，主張Tiffany所追加主張eBay侵權的十一個商標未按正當程序提出，將會使得eBay因提出證據的時間不足而造成裁判偏頗之虞，故請求承審法官駁回Tiffany的追加訴訟。 按Tiffany追加eBay所侵害商標數目之目的，係為增加eBay的法定損害賠償義務；因為美國法律規定，商標侵權的法定損害賠償義務計算方式以所受侵害仿冒的商標商品或服務之種類為準，每一項美金一百萬元之賠償金。