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貨櫃海洋運輸業在中國大陸經營策略之探討：以W公司經營中國大陸市場個案為例

為了解決hmm船期表的問題，作者吳建豐 這樣論述：

在中國大陸佈局與發展，是台灣許多產業面對的重大課題，即便是全球頂尖的貨櫃海運業者，也無不投入許多資源，在中國大陸市場搶得一席之地。中國大陸這幾十年來，歷經改革開放，走自己中國特色的社會主義路線，內需、外貿各方面都有突飛猛進的成果，進出口貨量每年不斷增長，至今全球前五大貨櫃港口中，佔有四席，上海港更是自2010年超越新加坡位居世界第一大貨櫃港，蟬連冠軍至今有10年之久；然而，中國大陸這幾年也面臨許多發展的瓶頸，像是環保議題、中美關稅貿易問題、新冠肺炎疫情……等，以往的「世界工廠」或許不在，但是未來成為另一個全球主要消費市場的「世界市場」，卻是不無可能！對於海運業者來說，進出口貿易對貨櫃運輸的需

求是剛需的，任何市場（包括中國大陸）的轉變，一直是業者關心的議題，影響著船舶航線、網路佈局……等資源的投入。但是，屬於寡占市場的貨櫃海運業者，過去10多年來整體產業的平均獲利卻幾乎在水線以下，究竟是同業競爭的問題？還是供應商/購買者議價能力強勢的問題？亦或是因為有潛在競爭者或是替代品的出現造成？本研究以Michael E. Porter教授的五力分析，以及Heinz Weihrich教授的SWOT分析模型來探討整體貨櫃海運產業的競爭狀態，以及在中國大陸的經營環境、競爭態勢、市場情境分析……等，探討貨櫃海運業者在中國大陸發展所面臨的產業處境變化以及問題點；另外，也分析個案W公司的優劣勢，其在中國

大陸市場發展的挑戰與機會；同時，以C-SOP的架構， 為W公司在中國大陸的經營策略與佈局做個案探討和驗證。本研究以學術理論配合實務驗證，呈現出貨櫃海運業者在產業自身以及大陸市場所面臨的巨大挑戰，在研究過程中，也因應個案公司在大陸發展的現況以及後新冠疫情時代衍生的一些市場變化，提供了對個案公司未來發展的建議，期望這些研究成果可以提供貨櫃海運業者或是個案公司未來持續發展的參考。

使用YOLOv3-Reduce深度學習網路實現即時行人偵測系統

為了解決hmm船期表的問題，作者廖宜健 這樣論述：

近年來，隨著電腦視覺逐漸興起，其中的物件偵測領域更是有了許多以不同方法創造出的架構。其中則以深度學習的類神經網路架構為主流方向，本研究利用深度學習法執行物件偵測中的行人偵測，並結合Microsoft所提供的COCO（Common Objects in Context）資料庫進行訓練與評測。深度學習方法則將YOLOv3（You Only Look Once version3）架構改善後，對目標物件做偵測，針對不同場景的行人影像，不同幀數的行人測試影片來對其進行測試與評估，其偵測速度相較其他深度學習法如SSD（Single Shot Multi-Box Detector）相比較，偵測速度上升了5

倍，平均精度則是從54%提升到66%，此架構將其命名為YOLOv3-Reduce，其先將網路中之卷積層與shortcut層減少20層，再把卷積核的數量減半，藉以提升速度，其偵測速度在影片解析度720p下提升約80%，將目前目標偵測領域中主流的深度學習網路針對行人偵測進行準確率與速度的優化。