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」
日本經濟產業省召集的「氫能、燃料電池戰略協議會」（水素・燃料電池戦略協議会）於2023年6月6日發布2023年版的「氫能基本戰略」（水素基本戦略），此為日本於2017年首次提出「氫能基本戰略」後，依據近年國際社會2050淨零碳排之宣示，以及烏俄戰爭造成的能源供應危機等情勢變化，再次提出的新版氫能國家型戰略。 本戰略以一個S、三個E作為其氫能發展基本原則，即安全性（Safety）、能源保全（Energy Security）、經濟效益（Economic Efficiency）、環境（Environment）；在確保使用安全性的前提下，期望透過發展氫能，實現「氫能社會」理想，兼顧能源供給穩定與經濟成長，同時對環境有所貢獻。基此，本戰略提出擴大氫供給、創造氫需求、建構大規模供應鏈、發展地區性氫能利用、推動技術革新、國際合作、促進國民理解等七項推動方向。 為強化氫產業競爭力，本戰略從製造、運輸、使用等三個面向著手，首先，確立2030年水電解裝置達15GW之目標，支援生產設備設置；其次，建置輸送管路等基礎設施，以降低運輸成本，並確保足夠的氫運輸船以供海上運輸使用；最後，於技術方面，加速燃料電池車、燃氫，以及以氫作為原料之製鋼、化學品製造等技術發展。 針對氫能安全性，則計畫擬定「氫能安全戰略」（水素保安戦略），從「氫安全性相關科學資料取得及共享」、「統一技術標準」、「第三方認證及技術機構之設立」、「人才培育」等面向，全面檢視並調整與氫供應鏈相關的法規範，以確保整體安全性。
美國專利商標局就研發成果商業化議題徵集公眾意見美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）於2024年3月15日至5月14日間，就促進研發成果商業化之方法徵集公眾意見；本次議題包括： （1）在研發成果商業化的過程（尤其是利用智慧財產制度以進行技術移轉時），所遇到的最大挑戰及機會各為何？以及希望USPTO提供何種協助？ （2）在進行綠色和氣候技術、關鍵和新興技術移轉時，有無遇到任何智慧財產相關的挑戰及機會，以及希望USPTO提供何種協助？ （3）請列出可促進研發成果運用、綠色和氣候技術及關鍵和新興技術移轉的政策與作法； （4）請列出各利害關係人在界定潛在被授權人及進行技術移轉時，所面臨的智慧財產相關挑戰，以及現行制度有無需要改變，以減少這些挑戰； （5）請就USPTO於新冠肺炎疫情期間所推動，一用於媒合新冠肺炎治療技術供需雙方之「Patent 4合作夥伴平台計畫」（The Patents 4 Partnerships platform）進行評論，包含促成合作關係之作法； （6）請就USPTO於2022年7月參與之「世界智慧財產權組織（WIPO）綠色計畫」（WIPO GREEN）進行評論，包含USPTO可如何促進計畫的成功與擴大影響力； （7）請列出USPTO可協助特定人士、技術、產業、公司，降低研發成果運用過程中面臨挑戰之可能作法； （8）請列出USPTO可協助「代表性不足群體」（underrepresented group）、個體發明者、中小企業提升研發成果運用認知，及克服現行挑戰的作法； （9）請列出USPTO可協助少數群體服務機構（Minority Serving Institutions, MSIs）、傳統黑人大學（Historically Black Colleges and Universities, HUCUs）擴大其研發成果商業化的機會； （10）USPTO在促進研發成果商業化上，可以發揮的其他作用； （11）其他國家可更促進研發成果商業化的作法。
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。
從匯流看我國電信與廣播電視產業之法律規範