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國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 楊元森所指導 張家豪的 影像分析於鋼筋混凝土結構損傷評估之應用 （2018），提出saa迅得關鍵因素是什麼，來自於結構健康監測、損傷評估、影像分析、裂縫、碎形分析法。

而第二篇論文大葉大學 工業工程與科技管理學系 陳郁文所指導 謝成德的 以改良式基因演算法結合Google　Map於車輛排程問題之研究 （2012），提出因為有 旅行者問題、遺傳演算法、車輛途程問題、定位監控的重點而找出了 saa迅得的解答。

最後網站(6438)迅得- 個股公司基本資料則補充：股票名稱, 迅得. 產業別, 其他電子業. 公司名稱, 迅得機械股份有限公司. 英文名稱, SAA. 成立時間, 1999/10/28. 上市時間, 1999/10/28. 資本額, 6.06 億元.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了saa迅得，大家也想知道這些：

影像分析於鋼筋混凝土結構損傷評估之應用

為了解決saa迅得的問題，作者張家豪 這樣論述：

近年來建築物耐震性能評估與補強觀念和技術之推行，自動化結構健康監測成為近年來結構工程之主要發展目標。過去已有諸多研究利用結構勁度衰減、位移韌性與能量消散等特性加以歸納出損傷指標經驗公式，試圖透過一系列試驗來了解結構之非線性行為，因計算參數之取得易受實驗中諸多不確定因素與主觀意識影響，在實務應用上發揮之效果有限。然而影像分析技術在量測結構變形、模態與振動頻率方面之精度備受各界肯定，RC結構表面之裂縫是容易觀測之結構特性，其寬度、分佈密度與模式會影響結構之破壞模式。本研究採用本團隊長期研發之裂縫影像分析技術，結合碎形分析法與裂縫面積分析法兩者之優勢發展出碎形撓曲指標與碎形剪力指標。本方法可藉由分

析裂縫特徵之變化來迅速反應結構前、中期之損傷，亦能將撓曲與剪力個別對結構整破壞之貢獻量化。此方法不須安裝力量計 (load cell)，突破傳統損傷指標與量測儀器所帶來之諸多限制。此方法與後續之研究，期望能夠有效提升結構之安全性，並為未來自動化結構健康監測提供一個影像式的選擇與應用方向。

以改良式基因演算法結合Google　Map於車輛排程問題之研究

為了解決saa迅得的問題，作者謝成德 這樣論述：

由於近年來貨運的蓬勃發展，帶動國內配送市場，在供應鏈裡，產品的供應商、物流中心、與零售商為一供應鏈網路，物流中心貨運配送是否能迅速、正確的送達對於此供應鏈上為一重要的因素。以往的貨運公司對路線選擇常偏向司機之經驗決定，沒有一套標準路線，導致有時配送貨中出現問題，因此本研究利用旅行者問題中的啟發式解法配合演算法來求解車輛途程問題，以在短時間內得到較短路線，以提供車輛的路線選擇。本研究在求解的部份採用遺傳演算法並改良其中不複製、交配直接突變產生世代，求解車輛途程問題，求得較短之路線提供選擇，以便在運送中節省時間與運送成本並結合手機的GPS定位在Google Maps定位標記給供應商與零售商查看目

前車輛位置。

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