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國立臺北大學 企業管理學系 黃旭立、謝榮桂所指導 陳(王榮)州的 資訊系統導入之關鍵成功因素 - 以某外商L公司為例 （2020），提出Urus 選 配 表關鍵因素是什麼，來自於資訊系統、關鍵成功因素、關鍵事件技術、卡片分類法、狩野模型。
而第二篇論文國立成功大學 資源工程學系碩博士班 陳時祖、陳昭旭所指導 周晏勤的 結合廣義Hoek-Brown破壞準則及變形分析法於邊坡穩定分析 （2006），提出因為有 變形分析法、邊坡穩定分析、非線性、異質性、廣義Hoek-Brown破壞準則、動態規劃法、強度折減法的重點而找出了 Urus 選 配 表的解答。
Urus 選 配 表進入發燒排行的影片
新在哪裡：
● Audi Q系列最新車系，定位上分屬品牌旗艦跑旅
● 3.0升V6渦輪增壓汽油引擎＋48V輕型油電複合動力
● 車頭部分採用單體式八角型水箱護罩
● 頭燈為HD Matrix高階矩陣式LED極光頭燈組 (含動態指示方向燈)
搭配極線LED識別燈
● 足踏285/45 R21的胎圈組
● 車尾為LED尾燈 (含動態指示方向燈)
● 內裝配備12.3吋Audi全數位虛擬駕駛座艙
● 10.1 吋中控主螢幕、MMI navigation plus多媒體導航系統
● Bang & Olufsen 3D環繞音響系統
● 真皮多功能方向盤 (附換檔撥片)
● 無邊框車內後視鏡 (附自動防眩)、環艙氛圍照明套件 (多彩)、灰棕實木飾
板、黑色織布頂篷
● 雙前座電動椅 (附電動腰靠及駕駛座記憶功能)
● 日照感應式四區獨立恆溫空調、後座出風口(附觸控面板)及 B柱出風口
● 605公升的行李廂置物空間，透過4/2/4分離傾倒可達到1,755 公升
● 尾門採電動啟閉，支援體感啟閉功能
● 搭載ACC主動式定速巡航控制系統、塞車輔助系統、前方預警式安全防護
系統、主動式車道維持及偏離警示系統、撞擊閃避輔助系統、左轉預警
輔助
#Audi
#Q8
#LSUV
延伸閱讀：
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00:00 Audi Q8 55 TFSI quattro S line & 歷史導讀
02:16 新在哪裡
02:41 車系編成
03:22 外觀
06:59 車尾＆行李廂
09:24 前座內裝
14:03 後座空間
15:55 試駕心得
20:20 買？不買？
23:06 輕鬆閒談
23:47 跟e-tron比起來呢？
資訊系統導入之關鍵成功因素 - 以某外商L公司為例
為了解決Urus 選 配 表 的問題，作者陳(王榮)州 這樣論述：
隨著知識經濟時代來臨，企業紛紛運用資訊科技來提昇內部營運流程之品質與效能，本研究目的旨在探討企業導入資訊系統時所需掌握之關鍵成功因素。然而綜觀現今國內外相關文獻雖多，但大多僅以一般使用者或主管觀點為主。 有別於此，本研究以一家外商企業台灣分公司- L 公司為個案。該企業始自2005年進行各項資訊系統導入，主要以法務、會計、人資、及總務四大功能系統為主、並陸續上線提供服務。研究中以企業各階層包括：高階主管、需求部門主管、一般系統使用者等三階層之視角作深入分析調查。 首先運用關鍵事件技術進行訪談，蒐集其滿意及不滿意事件並進行分析及分類。事件來源為上述三種不同階層之觀點，包括該
企業之高階主管 (3 位)、需求部門主管(8 位)、一般使用同仁(9 位)等共計20 位參與此項研究調查，並透過技巧性地訪談獲取其分享過往各種滿意與不滿意之系統導入經驗。 待蒐集共計40 項事件後，由助理人員利用卡片分類法將事件分類成可能的成功因素。接著設計並發放問卷調查L 公司全體員工，將可能的成功因素歸納為Kano(狩野)模型中的五種品質屬性，包括必備屬性、一維屬性、魅力屬性、反向屬性、與無關緊要屬性。由蒐集數據來展示各項因素對該企業導入資訊系統之重要性並進行優先順序，最後探索出各觀點之關鍵成功要素。 結論亦點出管理階層與一般職員所關注的關鍵成功因素之差異性，期能啟發未來企業導
入資訊系統時之參考，避免系統導入過程中不滿意事件再度發生，俾使導入流程更加完善順利，以提升企業競爭力。
結合廣義Hoek-Brown破壞準則及變形分析法於邊坡穩定分析
為了解決Urus 選 配 表 的問題，作者周晏勤 這樣論述：
本文結合廣義Hoek-Brown破壞準則及變形分析法於邊坡穩定分析，即破壞準則選用廣義Hoek-Brown準則(GHB)，再以變形分析法之數值程式(FLAC3D)，搭配動態規劃法(DPM)與強度折減法(SRT)，來探討邊坡之安全係數與滑動面，目的是希望建立一邊坡穩定分析法能具有非線性破壞準則的特性，能發揮變形分析法考慮到變形量的優點，且能求得安全係數及可能滑動面。本文完成的工作項目有：(1)推導GHB對MC參數之轉換式，並使用FISH語言內建於FLAC3D中；(2)以Fortran撰寫動態規劃法程式；(3)結合變形分析法與動態規劃法、強度折減法進行邊坡案例分析，比較二種方法之優劣點，再採用動
態規劃法做更進一步的案例分析。本文以二個前人研究的均質邊坡案例，作為本文撰寫之程式的驗證與操作程序說明，並以五組自行假設之數值案例來說明本研究方法與程式應用在有外加載重及非均質邊坡的可行性。由二前人研究的數值案例分析結果顯示，無論使用極限平衡法，或以變形分析法結合強度折減法或結合動態規劃法，所獲得之安全係數皆很接近，極限平衡法或動態規劃法所獲得之滑動面很靠近，且皆在強度折減法所得之貫穿塑性破壞帶中穿越。又非線性(GHB-to-MC)以及相等線性(GHB-to-EMC)所得之結果也很靠近，因此可證明本論文所撰寫之程式是正確的。比較動態規劃法和強度折減法之優劣點後，發現主要有三項優點：(1)至目前
為止，雖然這二種方法皆無應用於非均質邊坡之研究報告，但動態規劃法只要知道應力分佈狀況，就可求得正確答案，以目前之變形分析技術而言，求取非均質材料物體內之應力分佈已是很成熟之技術，因此以基本原理而言，動態規劃法直接應用於非均質邊坡不會有適用性之疑問，而強度折減法則必需做些假設，例如所有地層之強度皆以相同之比例折減，才能得到計算結果；(2)強度折減法必需用不同之折減值計算多次才能獲得答案，而動態規劃法則是一次搞定；(3)強度折減法得到的滑動面是一個寬帶狀的塑性破壞區，而動態規劃法得到的則是一個明確的滑動面。所以本文決定採用動態規劃法做後續之案例研究。案例三是個坡頂有載重之均質邊坡，分析結果顯示，外
加載重後，滑動面形狀就不再是圓弧形，且非線性與線性方法計算所得之安全係數也有明顯差別。案例四是具有二個水平地層的邊坡，計算結果顯示各個地層各自具有圓弧形之滑動面，因此在地層交界處可能有轉折處產生，且上下地層顛倒後，其安全係數之差異性很大。案例五是一個具有風化表層之順向坡，動態規劃法所獲得之結果與Stabl5程式中block分析法所得結果相近，但其滑動面之彎曲部份更為平滑及自然。案例六是一個具有軟弱夾層之順向坡，案例七是案例六上方加上一水平地層，這二個案例是一般極限平衡法必需做很多假設及多次試誤計算後才可能得到安全係數及滑動面之案例，但動態規劃法仍能在一次計算過程獲得頗為合理之答案。本研究之結論
是使用變形分析法結合動態規劃法在複雜地質條件之邊坡中，能一次運算後獲得最小安全係數及其對應之滑動面，且不需預先做許多假設。又在某些條件下，使用非線性分析法(本文中之GHB-to-MC)是有必要的。因此本研究所發展出來之分析方法是具有廣泛應用性的。