買回用戶迴路的另一種選擇

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2005年05月,第191期
 

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澳洲「頻譜改革」(Spectrum Reform)

  澳洲通訊暨藝術部(Department of Communication and the Arts)在2019年10月宣布,依據通訊部(Department of Communications,為通訊暨藝術部的前身)在2015年所發布頻譜檢視報告(Spectrum Review Report)之建議,推行頻譜改革(Spectrum Reform)措施,以落實改善頻譜管理並建立更有效的頻譜監管框架。其中最重要者為分階段修正現行之無線通訊法(Radiocommunication Act 1992),包含為頻譜使用者提供更高的抗干擾保護,並減除其投資頻譜的不確定風險,例如消除頻譜分配與重分配過程中不必要的限制、延長頻譜許可期限至20年、提供清楚明確的頻譜許可更新指引,並盡可能使設備執照(Apparatus Licence)與頻譜執照(Spectrum Licence)保持一致性。   因應現代通訊技術的發展,澳洲政府自2018年來持續推動頻譜管理現代化(Modernising spectrum management in Australia),包含提高頻譜管理的透明度與定價效率,以達成提高頻譜的使用效率,並建立單一的頻譜釋照框架,這些都將納入現正推動無線通訊法的修正中。此外,澳洲通訊與媒體局於2019年10月25日宣布將釋出26 GH頻段中的2.4 GHz(25.1至27.5 GHz),預計在2021年以拍賣方式分配頻譜執照,除了頻譜釋出外,通訊與媒體局計畫藉由設備執照、類別執照(Class Licence)以及頻譜執照三者的靈活組合,滿足澳洲5G技術應用的頻譜需求,並符合無線通訊法第3條「透過確保有效分配與使用無線電頻譜以最大化其使用效益,進而提升使用無線電頻譜之整理公共利益」之目標,來推動5G技術與創新應用的早期部署。

日本發布成為可信賴夥伴的資料治理手冊,呼籲企業應建立並實施貫穿資料生命週期的資料治理機制

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年1月28日發布《成為可信賴夥伴的資料治理手冊(下稱《手冊》)》,旨在呼籲企業建立與實施「貫穿資料生命週期的資料治理機制」,藉此將資料價值最大化,並將資料風險最小化。 《手冊》指出,資料驅動著社會發展,資料治理的重要性亦隨之提升。資料治理係指企業或組織透過機制、規則與制度等多種層面的策略性手段管理其重要資料資產,並透過制定相應的政策與規則,確保資料的品質與安全性。同時,考量資料具備易於複製、竄改且流通難以控制的特性,建立完善的資料治理機制亦有助於在共享資料的過程中維持其品質及安全性。推動資料治理的基礎,則仰賴適當且有效的資料管理機制,亦即確保在蒐集、處理、儲存與使用等資料生命週期各階段皆能落實資料管理機制。然而,資料管理本身要能發揮效益,仍須依賴組織具備足夠的資料成熟度,即具備正確處理與應用資料的整體能力,方能系統性的落實管理與治理工作。 根據《手冊》內容,透過資料治理,企業或組織將能確保資料品質、透明度及安全性,並基於可信任的資料進行決策,進而有效提升決策精準度,實現風險管理與法規遵循,進一步強化自身在資料經濟中的「價值」、「信任」與「公正性」。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料治理機制,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,作為制度設計與實務推動之參考,以強化資料治理能力。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫

  美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。   2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。   根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。

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