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1.
著名科技媒体The Information报道称,美国网约车公司Lyft即将收购单车共享租赁平台Motivate,交易价格据称至少为2.5亿美元。Motivate旗下运营着Ford GoBike、Citi Bike、BikeShare、CoGo、Divvy、Blue Bikes和Biketown等单车共享租赁品牌。这笔交易将让Lyft在共享单车领域领先于竞争对手Uber。今年早些时候,Uber以约2.5亿美元的价格收购了无桩共享电动车公司JUMP。 相似文献
4.
北美的汽车业已经发展到一个相对成熟状态.不仅仅是车辆的选择性大大自由,就连汽车的服务业也蓬勃发展.不少汽车服务公司以发展会员并提供会员优惠的形式来吸引固定的客户。这已经成为北美最大的汽车维修、救援形态。[编者按] 相似文献
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网约车作为一种颠覆性的业态出现在人们的视野当中,为乘客的出行带来了便利性。但是,这对传统出租车行业带来了极大冲击。如何平衡二者当下关系,减少冲突,在发展中实现共赢,具有重要的社会意义。本文梳理了传统出租车和网约车的发展历程,详细阐述了二者的业务模式和经营模式,厘清了传统出租车与网约车之间的关系,同时,文章给出了网约车未来发展的趋势。这既可以对传统出租车行业改革提供参考,也可以为网约车行业的建康发展提供借鉴。 相似文献
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8.
为探究自动驾驶网约车使用意向的影响因素及作用路径,以技术接受模型(TAM)为基础框架,在自动驾驶车辆感知有用性和感知易用性基础上,从出行者使用网约车经验和社会偏好两个维度分别引入网约车出行习惯、网约车平台感知可靠性、网约车出行社会影响和出行者利他性偏好四类潜变量,构建自动驾驶网约车使用意向的结构方程模型.对367份有效... 相似文献
9.
城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR, ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:(1)与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;(2)消融实验表明,... 相似文献
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