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通訊交易解除權合理例外情事之法制與實務

為了解決韓國國際運費2021的問題，作者龔俊維 這樣論述：

於2015年以前消費者保護法賦予特種交易之消費者只要表示不願接受交易客體，無需任何理由及毋庸負擔任何費用即可無條件解除契約的權利，卻未顧慮到交易客體的性質與屬性，全面性地無條件解除權顯然造成爭議。2015年修正消費者保護法後，授權行政院訂定通訊交易解除權的合理例外情事，而「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」則自2016年1月1日公布施行。本文主要係就通訊交易解除權合理例外情事之相關規定進行研析，內容共有五章，第一章的緒論旨在說明本文的研究動機、方法、範圍與限制及架構；第二章主要討論無條件解除權合理例外情事法制發展與現況，以歷史分析比較消費者保護法修法前後差異、修法緣由及過程，並比較分析各國

法例的內容及本國無條件解除權例外情事的相關規定；第三章則整理說明「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」的修訂過程與內容；第四章透過司法判決、函釋及適用會議等實務情況分析本國通訊交易解除權合理例外情事的處理情形；最後第五章結論與建議，則彙整本文內容，就本國與外國、法規與實務、理想與現實等的落差及扞格，對未來修法思考方向做出學術建議，冀能為健全消費者保護盡心力。

基於CNN-BiLSTM-Attention網路模型預測貨櫃吞吐量

為了解決韓國國際運費2021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。