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teu貨櫃的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳東明寫的 海事安全與船舶設計 和謝幼屏的 穀物運送貨櫃化對港口運送之影響分析都 可以從中找到所需的評價。
另外網站貨櫃運價再攀新高美西首破6000美元 - 自由財經也說明：記者王憶紅／台北報導〕全球貨櫃海運主要航線運價再登新高！ ... 呎櫃）首破6000美元，達6266美元，漲幅達5.3%；另外，遠東到歐洲每TEU（20呎櫃）運價 ...
這兩本書分別來自五南 和交通部運輸研究所所出版 。
國立高雄科技大學 輪機工程系 凃文福所指導 鍾昀恩的 人工智能技術在船舶柴油機故障診斷的應用 （2021），提出teu貨櫃關鍵因素是什麼，來自於船舶柴油機、故障樹分析、K-means演算法、倒傳遞神經網路、主成分分析、支持向量機。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 黃道祥所指導 吳大廉的 以大數據分析法建置船舶能效分析系統 （2016），提出因為有 大數據、船體、主機、環境分析、人員管理分析、能效改善的重點而找出了 teu貨櫃的解答。
最後網站【研究報告】貨櫃Q4淡季不淡，陽明(2609)獲利上修 - 理財寶則補充：陽明2022年尚有5艘新船，預計新增51,000 TEU，在北美運輸需求維持、運價維持高檔下，預估2022年EPS 44.33元，預估2022年每股淨值101.61元。
海事安全與船舶設計
為了解決teu貨櫃 的問題，作者吳東明 這樣論述：
作者簡介 吳東明 學歷：英國格拉斯哥大學造船暨海洋工程博士 國立交通大學機械工程博士研究 國立台灣大學造船工程碩士 國立交通大學航海暨輪機工程學士 經歷：歐盟國際工程技師(EUR ING, FEANI) 英國皇家工程技師(CEng, U. K.) 美國國家工程技師(PE, U.S.A.) 英國皇家造船工程學會正會員(MRINA, U.K.) 美國造船暨輪機工程學會正會員(MSNAME, U.S.A.) 研考會科技專案審查委員 海巡署海洋事務委員 交通部科技專案審查委員 經濟部船舶產業諮詢委員 海巡署艦艇暨航空器需求研究專案審查委員 行政院
海洋事務推動小組委員 考試院特考典試委員 教育部高等教育評鑑中心評鑑委員 行政院海岸巡防署海洋巡防總局船艦監造維修顧問 中央警察大學水上警察學系所系主任兼所長 現職：中央警察大學水上警察學系所專任教授 國立台灣海洋大學運輸暨航海科學系兼任教授
人工智能技術在船舶柴油機故障診斷的應用
為了解決teu貨櫃 的問題，作者鍾昀恩 這樣論述：
本研究針對船舶柴油機系統在運轉時，可能發生的常見故障進行研究，通過對其故障特點、故障模式部位、常見故障等方面的統一分析，歸納出發生該故障的異常現象並分析故障原因，為系統故障診斷與故障排除。本研究藉由某船提供之2800 TEU 貨櫃船 (Container Vessel) 實際運轉的方式進行各種故障分析包含燃油系統、空氣系統、滑油系統、冷卻水系統、排氣系統。首先利用故障樹分析(Fault Tree Analysis,FTA)方法結合專家知識與常見故障類型進行預處理，對其做故障樹分析，統整後繪製出樹狀圖，找出底事件即是故障原因，並將其設定標籤，作為故障的特徵參數，彙整成系統故障的數據集，再由K-
means演算法進行集群分析，找出相關的特徵或模式，第一種方法使用倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network)對故障特徵參數進行訓練和識別診斷，另一種方法使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)對資料進行降維和特徵提取，不僅降低了計算量同時也提高了分類器的診斷精度。接著使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)訓練模型去進行分類與故障診斷，能夠有效提高診斷的準確率，具有很好的理論和實用價值。最後透過徑向基函數(Radial Basis Function,RBF)進行參數優化產生懲罰因子(
C)與核參數(gamma,σ)，實驗結果顯示確實提高支持向量機的準確率。
穀物運送貨櫃化對港口運送之影響分析
為了解決teu貨櫃 的問題，作者謝幼屏 這樣論述：
本研究首先分析臺灣穀物進口現況，探討穀物運送貨櫃化之經濟成因，然後估算穀物貨櫃化的櫃量，推測對港口相關單位之影響。分析得到近二年穀物貨櫃化的情形嚴重，96、97年的穀物貨櫃化比例分別為49%（390萬公噸）與65%（479萬公噸），相當於31.2萬TEU與38.32萬TEU貨櫃。所幸穀價與散裝船運價已於97年底回穩，在98年初部份穀物已回復採散裝船運送。當穀物全數改採貨櫃運輸時，將為貨櫃航運業者帶來龐大商機，並有改善東西向貨櫃流量不平衡之好處，而對港務當局而言，將可提高該港的貨櫃裝卸量。惟大量貨櫃的湧入，亦可能造成港口貨櫃場擁塞、貨櫃裝卸效率降低的問題，此外，港口既有的
穀類專用碼頭、專用吸穀機與後線穀倉廢棄不用，將產生投資浪費之問題。
以大數據分析法建置船舶能效分析系統
為了解決teu貨櫃 的問題，作者吳大廉 這樣論述：
本研究利用大數據（Big Data）分析法建構船舶能效系統。大數據分析已廣泛應用於企業內部的資料分析及智慧化商業分析（Business Intelligence）。由於船舶運行面臨多樣的環境變因，設備運轉變因、及管理人員專業差異等多重影響下導致其在船舶能效表現亦有所不同，本研究導入大數據分析方法並以海運公司實際船舶運轉資料做為資料庫，分析中除了考慮設備（船體、主機等）表現外，並加入環境分析及人員管理分析，以便客觀的得出影響船舶能效表現的重要因子，期望能透過資料探勘以得出主要的影響因子（變因），以便提供有效的改善能源效率策略。由本研究實船分析結果顯示，利用大數據分析的優點的確可大幅縮短分析所需
之時間並客觀的找出影響船舶能源效率最大的關鍵因子，並且有效的降低該船的耗油率，從而達到船舶能效改善的結果。