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787回程的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
787回程的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦秋本俊二寫的 想知道的100個飛機問題 可以從中找到所需的評價。
另外網站波音787机舱内部也說明：Home · 预定 · 现代化飞机; 波音787机舱内部. Ethiopian Airlines ... 回程* 日期. Please choose your flight date correctly. 出发. 返回.
國立臺灣大學 會計學研究所 高偉娟所指導 洪肇偉的 2017年美國稅改之一次性匯回稅對企業決策之影響 （2020），提出787回程關鍵因素是什麼，來自於減稅及工作法案、盈餘匯回、庫藏股買回、研發支出、內部資金市場。
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 787回程的解答。
最後網站【飛行紀錄】中國東方航空/ 上海航空豪華商務艙- TSA to PVG則補充：首架波音787 於2011 年9 月26 日交付全日空航空公司使用。 接著來看看我搭的位置靠窗， ... 回程更慘，連餐都沒有了. 上海航空在八月陸續取消上海台北 ...
想知道的100個飛機問題
為了解決787回程 的問題，作者秋本俊二 這樣論述：
你一定好奇過的100個飛機問題大解答！ 初次搭乘飛機時，是否多少都有點不安呢？ 「它是怎麼能飛上天？」 「它是怎麼轉彎的？」 「要是遇到雷擊怎麼辦？」 本書特別精選了100個你一定有過的飛機問題。 當您理解了答案，必能更加享受飛行的樂趣！ 作者著有《波音787完整解說》、《空中巴士A380完整解說》、《飛機如何飛上天》。 身為資深航空記者的他，將以豐富而生動的內容，為讀者一一解惑。 無論你是飛機愛好者，還是喜好搭機的旅客，都絕對不能錯過本書！ 本書特色 1.﹝專業解說﹞資深航空記者以親身經驗詳細解說！ 2.﹝彩色印刷﹞讓精美的飛機照片映入
眼簾！ 3.﹝圖解說明﹞對開版面，一頁文字搭配一頁插圖解說，清楚又易懂！
787回程進入發燒排行的影片
【Japan Airlines】 #24小时飞行马拉松
这绝对是我们飞行记录最疯狂一次，24小时不停上飞机、下飞机、上飞机、下飞机、上飞机、下飞机.....
对不起!! Sorry!! 迟到非常久的JAL商务舱飞行体验分享，足足迟了5个多月，哈哈!! 而且这只是Part 1而已，最舒糊的享受我们留着Part 2分享，不过保证不会等多另一个5个月!!（可能4个月?）
《✈️为什么会有这次体验？✈️》
这是因为在2019年买了Qantas非常优惠的槟城-伦敦机票后（RM1,700来回），我们之后无意间发现了把Alaska Airlines的哩数放在Qantas可以累计得到100%的Miles，这个Miles相等于半张单程Business Class机票，当时我们有立刻分享这资讯在部落格~
机缘巧合之下，一位大大教了我们一招用Alaska Miles买“假单程”，也就是使用单程机票的哩数，通过Alaska Miles系统的“错误”，只要出发和回程抵达的城市不一样，是可以用单程票价买到“来回机票”?
后来，Alaska Airlines有做40% Miles促销，我们就用了RM1,3xx（费用+Tax）买了“另外半张”的Business Class机票，也就是说最终这来回Business Class体验，我们一个人只付了RM1,3xx而已!!
由于购买 & 了解的过程复杂，我们原本打算拍一个视频，体验分享+教大家怎么买，可是就在我们起飞哪一天Alaska Airlines宣布取消了“假单程”的系统预定!!
✅感想：最终拍摄的教学派不上用场，只能剪接飞行体验而已....（对不起各位!!）
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《✈️为什么24小时内需要飞4个城市？✈️》
（飞行一）槟城~吉隆坡：我们住在槟城，JAL是从吉隆坡起飞，自然需要从槟城飞往吉隆坡，这趟我们是乘搭马航飞往吉隆坡。
（飞行二）吉隆坡~东京：根据“假单程”系统预定，需要从吉隆坡飞往东京~台北/上海~名古屋这种模式，我们也不懂为何系统会有这种机制。不过这趟原本有机会也可以选择平躺商务舱，但由于要给小晶生日惊喜，整个11月能找到的就是去程经济舱的，而她也不介意所以就选择了经济舱。
（飞行三）东京~台北：这趟属于短途商务舱，我们选择飞往台北而非上海因为免签，如果飞往上海转机的话需要签证，麻烦。其实我们可以选择特定航班，可以在台北快闪16小时住一晚，但我们选择转机3小时就好，省下时间去日本玩比较爽~
（飞行四）台北~名古屋：最终目的地是名古屋，同样短途商务舱，所以同一天内体验了2趟的短途商务舱，加上还可以在Lounge吃，简直24小时内马拉松养猪飞行体验就对了...
✅感想：这种体验呢，真的一生人一次就好，虽然可以体验商务舱、Lounge等，但一直上下飞机，在机场走来走去，真的很累的耶...
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《✈️关于“假单程”买到的体验✈️》
我们用了Alaska Miles放在Qantas来回伦敦哩数，大约13K的哩数，外加以40%折扣买飞行哩数，最终我们只花了RM1,3xx买到“来回商务舱机票”，这绝对是“大只蛤乸随街跳”，以下是我们的飞行体验：
?吉隆坡~东京：经济舱，波音787 Dreamliner，可以免费选位子
体验分享：https://www.facebook.com/playnfly/posts/559844217921041
?东京~台北：短途商务舱，波音738，宽阔可以斜躺45°。
?台北~名古屋：短途商务舱，波音738，同一架飞机，还遇到同一个空姐Serve我们?
?东京~新加坡：长途商务舱，波音777，反鱼骨平躺；由于是“假单程”，所以回程的城市不能选吉隆坡，唯有选最靠近的新加坡，再从新加坡飞回槟城。
体验分享：https://www.facebook.com/playnfly/posts/566947340544062
✅感想：虽然不是第一次体验平躺，但上一次平躺是亚航的Flatbed所以2者体验不一样，但JAL的Skysuite不懂为何有点闷热，尤其Flatbed平躺时超闷热，不过还是一个非常不错的飞行体验!! 也请期待我们Part 2商务平躺飞行体验分享哦~
2017年美國稅改之一次性匯回稅對企業決策之影響
為了解決787回程 的問題，作者洪肇偉 這樣論述：
本研究旨在探討2017年美國《減稅及工作法案》之一次性匯回稅對公司支出決策之影響。美國在2017年開始實施《減稅及工作法案》（The Tax Cuts and Jobs Act H.R. 1，以下簡稱「TCJA」），其內容規定企業於稅務改革前所賺取的未匯回境外盈餘，在稅務改革後視為已匯回，課徵一次性稅負，並將現行屬人主義稅制改為屬地主義，將來不再針對企業境外之盈餘課稅，此對於企業而言，企業將大幅減少內部市場利益衝突，以更低的成本取得境外資金，供位於美國之企業總部加以規劃使用。茲為了解此改革法案對美國企業決策造成之影響，本研究特別進行各項深入研究，藉以明瞭公司在內部資金成本大幅下降之際，是否增
加了特定項目之支出。本研究所針對之樣本對象係西元2015年至2018年之美國跨國公司，本研究利用這些樣本，探究在TCJA實施後，認列較多一次性匯回稅之公司，相較於認列較少一次性匯回稅之公司，其庫藏股買回與研發支出所增加程度之差異。本研究透過「差異中之差異估計法」進行迴歸測試，實證結果顯示，受TCJA影響而認列較多一次性匯回稅之公司相較於較少之公司，其庫藏股買回金額有較高現象，但在研發支出中並未發現明顯差異。本研究進一步發現，TCJA 實施對於現金持有波動度較高及法案實施年槓桿比率較低之公司，所影響的庫藏股買回程度則較為顯著；另一方面，亦發現 TCJA實施對於現金持有波動度較低及法案實施年槓桿比
率較高之公司，所影響的研發支出較為顯著。此外，本研究亦進行安慰劑測試及額外測試，以強化實證分析結果。本研究前述分析結果顯示，此次稅改關於境外盈餘匯回之政策，雖成功使資金回流，惟對於刺激國內投資的效果有限，此可供政府於未來制定相關政策時，參考使用。
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787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。