歐盟執委會於2020年4月7日發起ERA vs CORONA行動計畫,透過歐洲研究區(European Research Area, ERA)全力支持歐洲科研合作、共享科學資訊,並給予歐洲研究團隊與企業充足的研發疫苗資金,用以對抗COVID-19。歐盟執委會已與各國達成共識,確認ERA vs CORONA行動計畫的10項優先行動:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
印度民航局(Directorate General of Civil Aviation,以下簡稱DGCA)在禁止公眾使用無人機多年後,終於在2017年11月1日發布無人機使用規則(草案),並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示,草案將於接下來的30日內,與所有利益相關者進行交流,一旦協商完成,將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範,包含商業用途無人機。 根據規則草案,無人機依照最大起飛重量將其分為五類,分別為: 奈米(nano)無人機:重量小於250克; 微型(micro)無人機:重量在250克和2公斤之間; 迷你無人機(mini):重量介於2公斤至25公斤; 小型無人機:重量25公斤至150公斤; 大型無人機:重量150公斤以上。 除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機,所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼(Unique Identification Number)。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證(Unmanned Aircraft Operator Permit),任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲,且需受過規定的培訓。 另,基於安全考量,草案規定禁止飛行無人機之區域,例如:機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台(如:汽車、飛機或輪船)、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域(eco-sensitive areas)等,違規者將依印度刑法之規定起訴。
LV賣炸雞?南韓炸雞店仿作LV名稱及圖騰遭控商標侵權一名南韓金姓男子以「LOUIS VUITON DAK」為名開設炸雞店,於2015年9月遭法國精品品牌Louis Vuitton Malletier(以下簡稱LV)提起商標侵權訴訟,法院判決金姓男子應停止使用與LV近似的商標和圖騰。近日(2016年4月)法院認為金姓男子未遵從禁令,仍持續使用與LV商標近似的店名,判決金姓男子賠償1450萬韓元(約41萬元台幣)。 金姓男子以韓文全雞「tongdak」的諧音,將炸雞店命名為「LOUIS VUITON DAK」,並於炸雞外帶餐盒及紙巾上,印製使用與LV商標圖騰極為相似的圖案。此舉引來LV的不滿,於2015年9月向南韓法院提起訴訟,認為金姓男子使用LV的近似名稱販賣炸雞,將對LV的品牌形象帶來嚴重損害。2015年10月,法院要求金姓男子立即停止使用近似LV的商標圖騰及店名,否則將處以一日50萬韓元的罰款。金姓男子後將店名改為「chaLouisvui tondak」,然而LV仍認為該店名與其商標有部分雷同。法院同意LV的主張,認為金姓男子雖更改了店名拼法,但其讀音仍與「LOUIS VUITON DAK」幾乎相同,因此以一日50萬韓元的罰款金額,計算使用新店名的29日,判決金姓男子須向LV賠償1450萬韓元。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】
安全至上 監看有理?-論工作場所電子郵件監看法制爭議 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。