美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)於2020年11月23日針對10種特殊類型(special class)無人航空器提出新的適航性準則(airworthiness criteria),以納入更多聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)所無法涵蓋之複雜無人航空器應用類型,包括包裹運送(package delivery)。
FAA目前正針對其所提出之適航性準則蒐集公眾之意見,故將相關特殊類型之無人機應用申請案公告於聯邦公報(Federal Register)中,提供30天予公眾針對該申請案之適航性表示意見,後續正式公布該適航性準則時亦會將相關意見納入考量。
該適航性準則將成為特殊類型無人航空器之安全標準,並能夠為相關特殊類型之無人航空器取得型式安全審驗合格證明(type certificate)建立之參考準則之一。
該適航性準則主要適用於重量在5-89磅之電動定翼(fixed wing)與旋翼(rotorcraft)無人機。FAA說明,該特殊類型無人航空器若通過此準則,僅表示其符合該適航性準則所規範之類型,惟其是否能夠執行飛行任務,尚須檢視有否符合FAA相關操作規範,包括操作人員是否取得許可證、操作之空域是否為禁限航區等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡通訊及新聞部(Ministry of Communications and Information, MCI)與新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於西元2020年5月14日至28日間針對其「個人資料保護法修正草案」進行民眾意見諮詢,總共收到87份回覆。綜合民眾回覆之意見後,同年10月5日,於議會提出了「個人資料保護法修正草案」,修正重點如下: 提高外洩個人資料者罰鍰金額,至該公司在新加坡年營業額10%或1000萬美元。MCI / PDPC說明,實際上於裁罰前會綜合考量個案事實與相關因素(如:嚴重性、可歸責性、影響狀況、組織有無採取任何措施減輕個資外洩造成的影響等),作為裁罰金額的判斷依據。此外,新加坡的個人資料保護法也加入了個資外洩通知義務,但與歐盟一般資料保護規範(General Data Protection Regulation, GDPR)仍有不同,例如:其多了評估是否通知的機制。 組織基於商業改善之目的,且遵守法定條件下,得未經同意使用個人資料,此處商業改善目的包含:(1)改善或加強提供之商品或服務,或開發新的商品或服務;(2)改善或發展新的營運方式;(3)瞭解客戶喜好;(4)客製化商品或服務所需。 在公司併購、重組、出售股份以及經營權轉讓等關於公司資產處置情形,得例外無需經當事人同意而蒐集、處理與利用個人資料。 新增資料可攜權相關規定。 處罰未經授權者處理個人資料之行為。針對民眾回覆之疑慮(認為草案內容不明確),MCI / PDPC說明預計在《法規與諮詢指南》中闡明有關授權行為的細節性規定,包含採取的形式。
數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)數位歐洲計畫(Digital Europe Programme)為歐盟執委會2018年6月提出的策略規畫,已於2019年4月17日由歐洲議會通過;預計2021至2027年間,歐盟將投入92億歐元用於發展高效能運算、人工智慧、網路安全和數位技能培育等領域。數位歐洲計畫目標是確保所有歐洲民眾皆能擁有應對數位挑戰所需的技能、基礎建設及相應的數位監管框架,屬於歐盟發展數位單一市場政策的一部分,預估將創造400萬個就業機會、推動4150億歐元的經濟成長,提升歐盟整體國際競爭力。歐盟為關鍵數位技術提供92億歐元科技預算分配: (1)27億歐元用於高效能運算(預計在2022至2023年建立高效能運算及數據處理能力,2026至2027年將技術導入高階設施設備)。 (2)25億歐元投入人工智慧(支持企業及公部門使用AI、建立安全便利且能儲存大量數據的運算系統、鼓勵會員國相互合作進行AI測試)。 (3)20億歐元用於網路安全技術(採購先進網路安全設備及數位基礎設施、拓展網路安全知識與技能、優化歐盟整體網路安全系統)。 (4)7億歐元投入數位技能培育(加強中小企業短期數位培訓課程、IT專業人員長期訓練、青年企業家培訓)。 (5)13億歐元用於推廣使用數位技術(鼓勵中小企業運用先進數位技術、建構數位創新中心、關注新興技術發展)。
淺談日本地方政府立法規範基改作物種植之趨勢 醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)醫療物聯網(The Internet of Medical Things, IoMT)之意義為可通過網路,與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置,其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言,於診斷方面,可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數,諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等,而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象,從而改善反應。於療養方面,由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分,故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控,追蹤各種關鍵指標,警示護理人員及時作出回應,並可與遠距醫療相結合,使加速恢復更加容易。於長期護理方面,可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長,醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時,資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標,任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外,隨著相關裝置被廣泛地運用,即需要標準化以便利裝置之間的通訊,製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。