美國FirstNet與AT&T協議共建全美公共安全寬頻網
美國自911事件後，事後檢討之建議之一為統合全美單一公共安全網路，可供跨部門之第一線救災人員使用。俟後美國於2008年拍賣700MHz頻段 (Auction 73)時，原本將Block D (788-793MHz/ 758-763MHz)共10MHz規劃為全國單一執照(Nationwide License)，並與公共安全(public safety)頻段相連，得標者須與美國政府簽訂網路分享協議(Network Sharing Agreement, NSA)，在必要時供緊急服務優先使用，惟該頻段歷經兩次拍賣均低於底價流標。2012年，商務部成立獨立機構First Responder Network Authority (下稱FirstNet)，規劃如何統合所有與公共安全相關之通訊網路，FCC在2016年將前述流標之700MHz頻段撥交FirstNet使用。
FirstNet 2017年3月宣布與AT&T達成25年之合作協議，由AT&T協助該機構建置緊急服務人員專用之全國性LTE無線寬頻網路，該網路之主要用途為當緊急事故發生時，第一線之人員可利用該關鍵基礎設施進行通訊聯繫之用。FirstNet與AT&T的合作協議主要包括以下三個部分：
- FirstNet將提供上下行合計共20MHz 之頻譜 (788-798MHz / 758-768MHz)，該頻段係美國主要之LTE頻段，商業價值極高，且設備之生態圈極為成熟。此外，FirstNet也將在未來5年提供65億美金的建設經費，該經費來源為FCC過去頻譜拍賣之標金收入。
- AT&T承諾於25年內投入400億美金用於網路基礎設施的建設與維運，並確保網路的覆蓋率。
- FirstNet同意在該網路未用於緊急服務時，得做為AT&T商業網路之一部分進行營運，但是當有緊急服務需求時，應立即提供緊急救難使用。
近年來，公共安全災防 (Public Protection and Disaster Relief)寬頻網路已成為許多先進國家的首要推動政策，包含英國與境內第一大電信商Everything Everywhere (EE)合作，芬蘭政府近來亦與電信商Telia共同合作測試LTE技術之公共安全網路。
- Department of Commerce, FirstNet Partners with AT&T to Build $46.5 Billion Wireless Broadband Network for America’s First Responders
- FierceWireless, FirstNet: All AT&T LTE bands to be available to public safety this year
- Nokia, Finnish State Security Networks Group and Telia Finland trial prioritization of public safety traffic over LTE networks
鄭嘉逸
專案經理 編譯整理
Department of Commerce, FirstNet Partners with AT&T to Build $46.5 Billion Wireless Broadband Network for America’s First Responders, https://www.commerce.gov/news/press-releases/2017/03/firstnet-partners-att-build-465-billion-wireless-broadband-network, (last visited Jun. 1, 2017)
FierceWireless, FirstNet: All AT&T LTE bands to be available to public safety this year, http://www.fiercewireless.com/wireless/firstnet-all-at-t-lte-bands-to-be-available-to-public-safety-year, (last visited Jun. 1, 2017)
Nokia, Finnish State Security Networks Group and Telia Finland trial prioritization of public safety traffic over LTE networks, https://www.nokia.com/en_int/news/releases/2017/05/17/nokia-finnish-state-security-networks-group-and-telia-finland-trial-prioritization-of-public-safety-traffic-over-lte-networks, (last visited Jun. 1, 2017)
為了瞭解德國消費者對於市面上眾多應用「奈米」科技之消費產品的想法，德國聯邦風險評估研究所（Bundesinstitut für Risikobewertung,BfR）於2007年抽樣調查一千位消費者，並於該年底公布調查結果。根據該問卷調查結果顯示，超過三分之二（66％）受訪者對於奈米科技發展持樂觀態度，並認為應該支持奈米科技的持續發展，並且認為奈米科技改善了生活品質以及其帶來的效益勝過風險。 但是，對於不同領域所應用之奈米科技，受訪者卻表現出不同的態度。因此該研究所所長Andreas Hensel認為，消費者不是依據事實為評價，而是依據「感性標準」。也就是說，他們所「感覺到」的風險在他們理解新科技時扮演重要角色。 相較於2004年所做的問卷調查，目前約有52％的受訪者聽過奈米概念，之前的調查結果只有15％。多數受訪者相信奈米可以幫助醫學領域的發展；其也相信應用奈米於顏料、漆料可提高耐刮與耐磨之能力。在紡織品領域也一樣，民眾相信防污的產品；受到民眾接受的還包括奈米科技在包裝材料以及防曬產品領域之應用。不過，對於其他化妝品卻只有53％的受訪者相信奈米的改善功能。絕大多數受訪者都拒絕將奈米科技應用於食品：69％受訪者拒絕添加「奈米」於調味料，即使奈米可以防止結塊；而就算因此可以延長食物保存期限，也有高達84％的受訪者拒絕在食物中添加奈米微粒。 多數的消費者獲取奈米科技資訊主要來自於大眾媒體，如電視、報紙、期刊與網際網路。但是他們是否相信該資訊，則取決於提供者為何，最受信賴之資訊來自於消費者組織，如消費者保護團體以及產品檢測基金會（Stiftung-Warentest）以及科學界（92％），最不受信賴的資訊則來自於經濟（32％）與政治（23％）。
新加坡以親商政策及稅務優惠等措施提升新創生態系競爭力位居亞洲第一全球創新研究平台StartupBlink 於2025年5月20日發布《2025全球新創生態系指數》（Global Startup Ecosystem Index 2025），分析與評比全球118個國家及1,473座城市新創生態系之數量、品質與商業環境。其中新加坡自2021年起全球排名不斷攀升，於2022年起佔據亞洲第1之寶座，截至2025年更躍升全球第4，僅位居美國、英國及以色列之後。 新加坡新創生態系之競爭力優勢如下： 1、穩定金融環境：企業與銀行具備充足流動資本與健康償債能力。 2、親商環境制度：新加坡政府以全球創業者計畫（Global Founder Programme, GFP），提供便利簽證、產業人脈引介等多方面支持，吸引經驗豐富之創辦人至新加坡創業。 3、優惠稅務措施：因應全球最低稅負制度，增訂「可退還投資抵減」（Refundable Investment Credit, RIC），針對促進新加坡經濟或提升新興產業成長為重大投資之公司，可扣抵企業應納之稅負。 4、推動產學合作：新加坡學術界除了積極培育高素質人才進行研發外，亦提供專業知識諮詢、產業交流機會，及海外業務拓展之協助，積極推動產學合作，使校園成為創業之溫床。 2025年全球新創生態系面臨兩大衝擊，即AI技術的崛起與迅速更跌，與複雜多變的地緣政治，促使政府須在詭譎的全球局勢中，因應情勢調整國家發展策略，推動新創持續成長。而新加坡政府及學術研究機關均致力推動新創政策，加上充足的基礎設施，吸引大量國際人才與投資，進而促使該國新創生態系之蓬勃發展。
數位模擬分身（Digital Twin）數位模擬分身（Digital Twin）係指將實體設備或系統資訊轉為數位資訊，使資訊科學或IT專家可藉此在建立或配置實際設備前進行模擬，從而深入了解目標效能或潛在問題。 於實際運用上，數位模擬分身除可用於實體設備製造前，先行針對產品進行測試，以減少產品缺陷並縮短產品上市時間外，亦可用於產品維護，例如在以某種方式修復物品前，先利用數位模擬分身測試修復效果。此外，數位模擬分身還可用於自駕車及協助落實《一般資料保護規範》（General Data Protection Regulation, 以下簡稱GDPR）規定。在自駕車方面，數位模擬分身可通過雲端運算（cloud computing）和邊緣運算（edge computing）連接，由數位模擬分身分析於雲端運算中涉及自駕系統操作之資訊，包括全部駕駛週期內之資料，如車輛模型在內之製造資料（manufacturing data）、駕駛習慣及偏好等個人隱私資料、感測器所蒐集之環境資料等，協助自駕系統做出決策；在GDPR方面，數位模擬分身可利用以下5大步驟，建立GDPR法規遵循機制以強化隱私保護：1.識別利害關係人與資產，包括外部服務和知識庫；2.漏洞檢測；3.透過虛擬數值替代隱私資料進行個資去識別化；4.解釋結果資料；5.利用資料匿名化以最大限度降低隱私風險，並防止受試者之隱私洩露。