兩年前蘋果選擇開放原始碼成像引擎( rendering engine ) KHTML 做為 Safari 瀏覽器的基礎;兩年後,蘋果則打算以自己的程式碼取代該引擎,藉以解決相容性的問題。 KHTML 成像引擎──也是其瀏覽器的核心,考慮在其架構上放棄 KHTML 的程式庫( code base ),或者所謂的「樹狀圖」( tree ),改用蘋果自己的版本,也就是所謂的 WebCore (網頁核心)。 KHTML 原本是為了要在 KDE ( K Desktop Environment )上執行而撰寫的──這是 Linux 和 Unix 作業系統的介面。 Safari 並不是蘋果唯一以開放原始碼為基礎的軟體,其麥金塔( Macintosh )作業系統就是以達爾文( Darwin )開放原始碼計畫為基礎。 企業在某些方面受到限制,而開放原始碼社群以不受限制為傲。蘋果自己內部有些問題搞不定,以致銜接不上 KDE 開發 KHTML 的模式,導致 KHTML 與 Safari 逐漸產生分歧,後來情況則越來越嚴重。
我國生物與遺傳資源權利歸屬及管理思維初探 歐盟執委會提出《用電資料相互操作性要求及程序實施規則草案》促進電力服務相互操作性歐盟執委會(European Commission)於2022年7月29日提出《近用電錶及用電資料之相互操作性要求及非歧視性與透明性程序實施規則草案》(Commission Implementing Regulation (EU) on interoperability requirements and non-discriminatory and transparent procedures for access to metering and consumption data),於2022年9月5日草案第二階段之公眾意見徵集結束。本草案以進一步落實《內部電力市場指令》(Directive (EU) 2019/944)中賦予用戶近用有關用電及包括行政手續費用、使用輸配電過路費等資料,促進智慧電錶系統(smart metering system)於資料模型階段及應用層面之相互操作性(interoperability),提高市場參與者資料近用與交換之標準,以及未來創新能源服務標準等目標。 為落實上述指令之要求,本草案旨在規定系統相互操作性以及資料近用的非歧視性與透明性要求,其重點如下: (1)本草案適用對象為經認證之歷史計量及用電資料、未經認證的近即時計量(non-validated near-real time metering)、用電資料形式的計量以及用電資料。 (2)確保供應商於用戶同意下能夠以透明且連續性的方式近用用戶資料(包括判讀及使用)。用戶亦得近用其於智慧電錶系統的資料。 (3)根據會員國的實踐,定義歐盟層級在商業模式層面、功能層面及資訊層面等一般性規則與程序規定的「參考模型」(reference model)。參考模型為特定服務及程序所需的基本工作程序,包括: A. 由各種角色、職責及其相互作用組成的「角色模型」,包括計量資料管理員(metered data administrator)、計量站管理員(metering point administrator)、資料近用提供者及權限管理員的角色和職責; B. 由資訊對象、屬性以及該對象間關係組成的「資訊模型」; C. 詳細說明程序步驟的「程序模型」。 (4)為有效確保資料近用程序的透明度,有必要收集會員國提供的國家實踐報告,並報告至歐盟層級,同時協助會員國報告其國家實踐。 (5)適用本草案之個人資料需遵守《歐盟一般資料保護規則》(GDPR);由於智慧電錶符合終端設備的要求,也適用《電子通訊個人資料處理暨隱私權保護指令》(Directive 2002/58/EC)。
何謂「智慧機械」智慧機械產業為目前我國五大創新產業政策之一,主要目的是將臺灣從精密機械升級為智慧機械,爰此,行政院於105年7月核定「智慧機械產業推動方案」,整合我國豐沛的新創能量,建立符合市場需求之技術應用與服務能量,以創造我國機械產業下一波成長新動能。 智慧機械之定義係指整合各種智慧技術元素,使其具備故障預測、精度補償、自動參數設定與自動排程等智慧化功能,並具備提供Total Solution及建立差異化競爭優勢之功能;智慧機械的範疇包含建立設備整機、零組件、機器人、智慧聯網、巨量資料、3D列印、網實融合CPS、感測器等產業。而智慧製造係指產業導入智慧機械,建構智慧生產線(具高效率、高品質、高彈性特徵),透過雲端及網路與消費者快速連結,提供大量客製化之產品,形成聯網製造服務體系。 未來我國智慧機械與智慧製造領域仍待研發突破之項目有:工業用等級之視覺/觸覺/力感知等感測模組與驅動控制技術;微型感測元件智慧化;開放性標準網路通訊技術;機器型通訊及安全技術;耐延遲及低耗能機器聯網;健全人機智能介面,提升人機協同安全與效率;智慧聯網共通服務平台、資料分析與效能管理;網實融合智能系統需結合專業分析模型提升準確性及可靠度;機器人智慧整合能力及反應速度;供需產能整合與決策系統等等。