日本國土交通省航空局於2017年9月12日公布修正版日本無人機飛行安全指引(「無人航空機(ドローン、ラジコン機等)の安全な飛行のためのガイドライン」を改定しました),乃依據修正之航空法規定(平成27年法律第67號)制訂無人機飛行之相關基本規則。
定義所謂無人機乃指非人搭乘,透過遠距遙控或自動駕駛而飛行之飛機、旋翼飛機、滑翔機及飛艇。而無人機禁止飛行在150公尺以上高空,不得在航空站周邊空域(包含進入),以禁止在人口集中地區之上空(150公尺以下)。
除經國土交通省同意之例外規則外,無人機之飛行必須在日出後日沒前,且需在直接肉眼目視範圍內之監視下,與第三人或他人建築物、車輛等物體應距離30公尺以上,並不得在祭拜或假日等人群聚集之場所上空飛行,也不得輸送爆裂物等危險物品,亦不得從無人機上投擲物品。另外應注意事項,例如飛行場所除了航空站周邊外,直升機等降落可能之場所、迫降場所、高速公路或高速鐵路等、鐵路周邊或車道周邊等、高壓電線、變電所、電波塔及無線電設施等附近應注意飛行安全。
於飛行之際,不得飲酒等造成不當操作,飛行前應注意天氣狀況、飛機無損害或故障、電池燃料充足等,並確保周邊無障礙物,並應迴避與飛機或無人飛機之衝突。平時應保持無人機之狀況良好,且維持日常操作良好技能,並鼓勵投保人身或財產保險。
澳洲眾議院在2023年9月提出了《2023年法定聲明修正法案》(Statutory Declarations Amendment Bill 2023),法定聲明(statutory declaration)是大英國協法體系中的一種法律行為,效力相當於宣誓,以確認聲明人聲明內容為真。如受雇者可以法定聲明的方式聲明自己的工作經歷屬實,以做為受雇資料不全時的補充。該修正案將使數位方式(digital execution)進行的法定聲明和傳統書面形式具有相同效力。 澳洲政府在Covid-19期間,為了因應疫情對於整個社會的衝擊,在實體接觸困難的社會環境下導入大量臨時措施,但是這些臨時措施將會於2023年12月31日時效到期後失去效力。 本次的修正案除了將允許電子簽名(electronic signature)和視訊見證(video-link witnessing)等數位形式作為進行法定聲明的方式外,亦進一步規定只有在經過核可並且授權的數位平臺(如myGov)才可以進行有效的數位法定聲明。除此之外,使用者也需通過這些線上平臺的身分驗證(如myGovID)後才能使用這一服務,以確認法定聲明發表人的身份並確保該聲明之效力。 為了確保透明和釐清平臺的責任歸屬,該法案除了對數位平臺進行隱私、資安和防詐騙的規範外,亦禁止數位平臺儲存或保留使用者法定聲明的副本,因為這些法定聲明可能都含有高度敏感的個人資訊。 該法案的目的並非要完全取代傳統書面紙張在法定聲明中的地位,而是為了澳洲人民在做成法定聲明時提供另一個不受到地理、實體限制的選擇,這種改變讓個人和企業藉由數位化平臺快速且不受實體距離影響完備所需的法律文件,使他們能夠便捷的享有那些需要法定聲明的政府服務。 澳洲政府為了因應社會變遷及數位時代的來臨,在法律體系中賦予數位形式明確效力,並且嘗試建立起可信賴的數位平臺與路徑,其制度設計及後續影響,可以作為我國推動國家數位轉型時的參考。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟聯合研究中心公布智慧電網計畫及智慧電表部署的成本效益分析指導原則智慧電網是歐洲未來低碳能源政策的核心議題,但要更新整個電力系統所費不貲,根據國際能源署(International Energy Agency, IEA)研究指出,從2007年至2030年,若要從生產、輸電到配電全部更新,需要花費1.5兆歐元(EUR 1.5 trillion),故基於投資的考量,有必要依據電網示範計畫所獲得的實際數據,來評估智慧電網發展的成本效益。因此,歐盟聯合研究中心(Joint Research Centre, JRC)分析了歐洲過去及現在正在進行的智慧電網示範計畫的成果,提出全面性的成本效益分析(cost-benefit analysis, CBA)評估架構,並選定葡萄牙InovGrid計畫作為參考實例以調整相關內容,於2012年初公布「智慧電網計畫的成本效益分析指導原則(Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Grid projects,以下簡稱「智慧電網CBA指導原則」)」。 這是第一次具體的將CBA使用在智慧電網的實際案例評估之上,「智慧電網CBA指導原則」是為協助使用者分析不同地區的考量因素,以瞭解利益與成本,並分析關鍵要素,包括計畫的規模大小(例如每年接受服務的消費者、能源消費等)、工程特色(例如所採用的技術、主要設備的功能性)、電網當地特色、利益關係者(哪些人的成本及利益應納入考慮)、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊,以瞭解像分散式能源整合的可能性、電價及租稅的衝擊、環境成本等。「智慧電網CBA指導原則」是在提供建議,依據電力研究機構(Electric Power Research Institute, EPRI)的研究框架,逐步地提供了評估架構,作為分析考量時的核對清單。由於納入了地區性因素的考量,因此分析的結果最終將取決於各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷。 此外,JRC亦公布「智慧電表部署的成本效益分析指導原則(Guidelines for conduction a cost-benefit analysis of Smart Metering Deployment,以下簡稱「智慧電表CBA指導原則」)」。「智慧電表CBA指導原則」之內容主要提供會員國在評估智慧電表的部署時,有一套分析的標準。如同「智慧電網CBA指導原則」一般,「智慧電表CBA指導原則」亦考量計畫規模、工程特色、電網當地特色、利益關係者、計畫的明確目的及預期對社會經濟的衝擊等因素,但非針對不同地區提供細節性的指示,因此仍須仰賴各計畫的開發者及相關決策者的專業判斷,以評估智慧電表部署的可行性。
法商Parrot商標侵權及商業秘密洩漏案對外商於中國大陸規範人員管理的啟發