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精神分析引論

為了解決運河堵塞的問題，作者SigmundFreud 這樣論述：

　　本書為佛洛伊德於1915-1917年間，在維也納大學冬季學期開設的精神分析課程之演講內容集結。書中不僅可以看到佛洛伊德本人對其先前理論所做的整理，也可發現許多後續發展的線索，如「強迫性重複」、自我的分析，以及「無意識」一詞的多重意義所導致的困難等，皆已有所討論。 　　本書雖然主要討論精神病的病因與治療，但其中關於性衝動、夢及其象徵與轉移作用、壓抑、自戀、移情等問題的論述，對用精神分析原理說明藝術和美學課題提供了一個全新的心理學思考方向。總體而言，以通俗易懂的語言和生動的案例故事涵蓋了幾乎所有精神分析基礎知識。

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跨市場航運運價指數對跨國航運公司股價波動外溢效果之研究

為了解決運河堵塞的問題，作者曾翊程 這樣論述：

隨著國際突發事件頻繁，導致航運運價及股價的波動持續性加劇，使航運金融市場之間的聯繫變得更加緊密。時至今日，航運金融市場之間溢出效應的影響日益備受重視。本研究以蘇伊士運河塞港日期為研究斷點，藉由GARCH-MIDAS模型中使用混合頻率數據的優勢，實證分析跨市場航運運價指數的日波動率與國際航運公司的每小時股票收益率之外溢效果。 本研究試圖彌補過去文獻較少去考慮到國際航運公司股價和跨市場航運運價之間影響的研究缺口。實證顯示，波羅的海貨櫃運價指數(FBX)相較於中國出口集裝箱運價指數(CCFI)以及上海出口集裝箱運價指數(SCFI)於此次塞港事件中與各國際航運公司股價關係更為密切。此外

，塞港後期發現，散裝子運價的波動與部分航運公司股價存在間接效應。本研究利用航運公司股價與航運運費的時變波動性之間的影響對航運領域的研究做出貢獻，並為航運投資實務提供投資啟示。

驚濤戰府城：海賊王蔡牽在臺南

為了解決運河堵塞的問題，作者吳建昇 這樣論述：

　　嘉慶年間在閩浙大海盜蔡牽的侵擾下， 　　臺灣及府城臺南經歷了一段長時期的動盪不安。 　　由於清廷在臺官兵未能有效阻擋來自海上的武力騷擾，使蔡牽集團能接二連三、大肆劫掠各地重要港澳，讓蔡牽集團更為輕視滿清在臺武力。 　　嘉慶十年，蔡牽為能取得安身的根據地，在臺灣豎旗起事、建元稱王，藉由金錢招來大批不滿於統治者的臺灣人民，發動了一場蔓延全臺的大混戰。最後蔡牽集團在臺的軍事行動，在義民協力助拳及內地援軍相繼抵臺之下，還是以失敗收場，蔡牽狼狽逃離臺灣，陸路夥幫也隨之瓦解四散。 　　不過蔡牽集團的攻擊行動，卻已對臺灣產生許多重大影響，除了戰爭期間在各地造成的兵燹戰禍及破壞之外，也再次暴露滿

清在臺缺乏戰力的缺失，使官府在其侵臺前後都有重新佈署調整，在亂後也有許多影響仍然持續存在，例如府城三郊商人的崛起、府城防線的侷限與擴張、府城聯境組織的出現、地方團練聯庄的發展等，這些都是戰後重新整合下的結果；至於與蔡牽有關的傳說，在當時也未隨其戰敗離臺而消失，依然普遍於民間社會散播流傳，成為臺南民間文化，甚至是臺灣海洋文化的一部分。

基於CNN-BiLSTM-Attention網路模型預測貨櫃吞吐量

為了解決運河堵塞的問題，作者李子昂 這樣論述：

國際海洋貨物運輸，又稱為海洋運輸，是國際物流中最主要的運輸方式，而貨櫃運輸則是海洋運輸中最為廣泛的運輸方式，隨著貨櫃吞吐量成長，港口將面臨防波堤、航道及港區道路等基礎設施規劃、港埠碼頭擴增等問題，為將資源精準的投資在有用的港口上，港口貨櫃吞吐量預測是必要的。本研究提出了CNN -BiLSTM-Attention網路模型，透過結合卷積神經網路（Convolutional neural network，CNN）、雙向長短期記憶（Bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和注意力機制（Attention mechanism），進行國際港口貨櫃吞吐量預測

分析。資料來自中國（上海港、寧波舟山港、天津港、青島港、香港港、深圳港、廣州港）、臺灣（基隆港、臺中港、高雄港）、韓國（釜山港）、新加坡（新加坡港）等亞洲十二國際港口，2004年1月至2021年12月之貨櫃吞吐量。與ETS（Exponential smoothing）、ARIMA（Autoregressive integrated moving average）、SVR（Support vector regression） DNN（Deep neural network）和RNN（Recurrent neural network）等五種模型比較， CNN-BiLSTM-Attention之預測

結果顯示平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）、均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）和皮爾森積動差相關係數（Pearson product-moment correlation coefficient，PPMCC）皆為最優值，為一高準確度之預測模型，對未來海洋運輸預測成長趨勢、監測未來貨運量走向、港埠當局進行規劃、貨櫃運量預測及港埠裝卸能量時之評估依據，並作為政策訂定之考量因素。