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國立成功大學 航空太空工程學系 賴盈誌所指導 李濬承的 應用已知地標實現無人機於無GPS環境之視覺慣性里程之尺度修正 （2020），提出849 回程關鍵因素是什麼，來自於尺度修正、視覺慣性里程計、傳感器整合、無GPS導航。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 工業管理系 羅士哲所指導 林韋樺的 應用人工蜂群最佳化於智慧物流管理中具載重限制、回程取貨與接駁式轉運之車輛運途問題 （2015），提出因為有 接駁式轉運、智慧物流、蜂群演算法、車輛路徑問題、k-means分群法的重點而找出了 849 回程的解答。
最後網站外交部領事事務局全球資訊網則補充：臺大醫院站 回程 2、18、37、88、88區、222、227、261、615、648、849、信義幹線 去程 22、200、208、227、261、和平幹線 開南商工站 回程 15、22、208、295、297
海底6000米下的恐懼03
為了解決849 回程 的問題，作者unknow 這樣論述：
再啟動準備中的海底設備「可夫迪斯」裡，卻接連發生難以解釋的異常事態。調查小組原本決定暫時返回海上，但就在回程前夕，被某種東西附身而化為食人鬼的赫施巴克博士襲擊了門倉健吾和調查小組人員。同一時間，「可夫迪斯」也面臨到被水壓給壓毀的危機。健吾能從6000米的深海底生還嗎！？以及，潛藏在黑暗之中的〝瘋狂〞究竟是----------！！？
849 回程進入發燒排行的影片
前々からリクエストのあったアイテムランダマイザーに、敵がシャッフルされるMODを入れてみました！
果たしてクリア出来るのか！？
【LIVE中の注意事項】
※改善されない場合、申し訳ありませんがタイムアウト・非表示対応をさせて頂きます
・私が求めない限りアドバイス、ヒント、指示は絶対にしないで下さい。
・コメント欄での、ライブと関係のないリスナー間の過度なチャットはお控え下さい。
リスナー同士のトラブルを防ぐ為です。また、個人的な会話は他のリスナーのコメントが流れてしまい迷惑となります。
・他の配信者のお名前は出さないで下さい。
また、他の配信者のコメント欄で私の名前を出すのもお控えください。
・同じ内容のコメント・質問を読まれるまで連投するのはやめて下さい。
連投は他のコメントが流れてしまい迷惑となります。
・「抜けます」「また後できます」は報告不要です。出入りはご自由にどうぞ。
・ゲーム仕様や攻略に関する質問はお控えください。
調べてわかる質問や、答えられない質問が多く見受けられます。
事前に調べて頂くか、よくある質問を定期コメントとして流していますので、ご確認をお願いします。
・細かい時刻の報告は不要です。
時報は23時のお知らせのみお願いします。他のリスナーが時報されてる場合、お控えください。
【よくある質問】
1.マッチョですか？
→ ベンチプレス130kg、スクワット185kg、デッドリフト190kgです。
2.年齢はおいくつですか？
→27歳 ツナの年です。
3.何時からやりますか？
→基本21時開始です。20時30分を目処にTwitterで告知してます。
4.何時までやりますか？
→基本23時終了です。ゲームの進行次第で延長や短縮を行います。
5.「ナッパ」ってなんですか？
→ナイススーパーチャットの略です！
つなまぐろの配信で使われる共通用語になります。
6.「つなまぐろ」の名前の由来はなんですか？
→つなまぐろwikiをご参照ください。
7.一番好きなバイオ作品はなんですか？
→常に最新作です。
8.未プレイのバイオ作品は？
→ガンサバ系、外伝です。
9.好きなバイオキャラクターは？
→スタイルはエイダ、顔と髪型は6のシェリーです。
10.なんのプロテイン飲んでますか？
→エクスプロージョンです。
https://amzn.to/2MVRRh1
【リンク集】
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應用已知地標實現無人機於無GPS環境之視覺慣性里程之尺度修正
為了解決849 回程 的問題，作者李濬承 這樣論述：
隨著科技進步，無人機開始應用於很多領域，但是有些區域不能依賴傳統的GPS導航，例如室內場景、橋樑檢測。視覺慣性里程計(VIO)是一個熱門的無GPS導航的研究主題，然而視覺慣性里程計在相關研究中有著尺度與長途誤差的問題。本研究提出一個方式，在初始的過程中，只偵測已知地標的四個已知尺度的角點，利用這四個已知距離的角點得出相對準確的位置，並使用視覺慣性里程計估測出的位置與已知地標估測出的相對準確的位置用最小平方的方式進行尺度修正，以及使用擴展卡爾曼濾波器做整合，預測階段使用慣性測量單元做積分，量測階段分兩部分，在估測尺度過程中與回程看到已知地標使用已知地標估測出的視覺里程計做修正以消除長途誤差，在
完成估測尺度後，使用尺度修正後的視覺慣性里程計做修正。實驗初期在地面測試做初步驗證，本研究使用自組的無人機裝上視覺慣性感測器收集資料，並整合高精度RTK做軌跡驗證。最後應用於飛行測試，實驗結果顯示本研究提出的方式有效地解決視覺慣性里程計的尺度與長途誤差問題。
應用人工蜂群最佳化於智慧物流管理中具載重限制、回程取貨與接駁式轉運之車輛運途問題
為了解決849 回程 的問題，作者林韋樺 這樣論述：
任何企業的主要目標不外乎就是增加其獲利，除了降低生產成本及提高銷售量外，其提升物流的效率也是極其重要的一環。在工業4.0的架構之下，智慧物流系統的建構與整合更形重要。因此，企業導入接駁式轉運中心的物流運籌網路，可以快速並有效率的回應顧客的需求，並能大大的降低庫存成本。本論文主要考慮具車容量、接駁式轉運與回程取貨之車輛途程問題(Capacitated Vehicle Routing Problem with Backhaul, CVRPB)，最主要的概念就是讓車隊於取貨、送貨兼併處理回收及退貨回供應商的過程中同時抵達，避免轉運中心有存貨產生，並將綠色物流的概念帶入本研究，降低車輛運輸成本，並且
最小化車輛路徑距離，達到最低運輸成本與快速回應的目標。本研究提出以蜂群最佳化(Artificial Bee Colony Optimization, ABC)演算法並結合k-means分群法，稱為kABC演算法，對具有車輛載重限制、回程取貨與接駁式轉運之車輛途程問題(CVRPBCD)快速提出一個近似最佳解，主要目的在滿足所有限制條件下，達到總成本（運輸成本）最小化。為了驗證本文所提出的kABC演算法之效能，本研究所提出之演算法與基因演算法進行效能比較，以60組車輛取貨與交貨之標竿問題(CVRPBCD)進行運輸成本最佳化分析。實驗結果顯示，相較於處理離散型問題的基因演算法而言，kABC演算法在組
合型最佳化問題上有著不錯的效能。