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神社里的宽体NissanFairLady350Z www.stancenation.com点上一束清香,喝上一勺净水,抛出一枚铜钱,最后双手击掌合十,日式参拜自此礼成。无论你拥有显赫的身世抑或满贯的家财,在清净之地就需遵守清净之规!高调的淑女同样也不例外…… ●动力POWER对比起那个夸张的前脸,坊间享负盛名的VQ35心脏也不愿过分地抢镜,默默地为350Z充当一回绿叶。为了推动350Z那庞然的身躯,Vortech机械增压加身VQ35,再配合StarDast钛合金排气,令350Z内外兼修!●底盘FOOTWORK看到350Z那低伏的身段、硕大的轮毂以及夸张的倾角设计,笔者脑海只有两个字“HF=HellaFlush”。Work HS202两片式前19x10.5J-28后19x11J-46轮毂,疯狂的Offset值令笔者膛目结舌!

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黑色闪电Mazda RX7 如累说法拉利的汽车是珍贵的“汗血宝马”,那么Mazda的RX7便是平民版的“良驹”。再细看如今Mazda RX7那珍稀的保有量,这辆以13B转子引擎闻名于世的性能跑车,无疑是车坛独特的存在! 外观EXTERIOR 除了黑色涂装之外,RX7还装备了KnightSports空气动力套件、FEED宽体套件、Sanai碳纤维后扰流以及Advan竞技型锻造轮毂,令外形徒增数分高调。在笔者看来,唯一美中不足的是,RX7缺少一块GT尾翼,使得战斗格不够浓郁。动力POWER RX7在13B转子引擎的加持下能发挥出充沛的动力,再配含5档手动以及前置后驱的设计,RX7的驾控乐趣实在是不言而喻。这辆黑色涂装的RX7在13B的基础上,加持了HKS高流量进气系统、850cc喷油嘴、Apexi高性能排气系统等等,提升本已强烈的战斗味道。

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夜蒲坏女孩 Nissan FairLady 370Z www.stancenation.com 这是一辆逼格足够高的370Z？黄色车漆喷涂、Te37SL轮圈、GTM机械増压套件以及Amuse空气包围套件等等,可见这不是我们熟悉的＂乖乖女＂,这是一辆＂夜蒲坏女孩＂!

上汽三驾网车抢占市场 自主品牌进入“华为时间”

当去年华为Mate9搭载由中国自主研发、自主可控的超强芯片麒麟960征战世界之时,世界迎来了高端手机中国时间,这也是华为时间,曾经把华为手机看成山寨货、不值一提、白眼以对的三星苹果却是流年不利、灰头土脸,市场份额逐步被华为等中国手机品牌蚕食。

网约车平台算法个性化定价、乘客履约率及其监管对策

网约车平台算法个性化定价产生了复杂的市场影响,相比传统出租车服务,网约车乘客违约率达30%左右,因此算法个性化定价对乘客违约率的影响机制以及乘客是否履约的关键特征值得探索。文中尝试运用矩形Hotelling模型建立算法个性化定价与乘客违约率的因果关联机制,以两个网约车平台之间的Stackelberg博弈模型揭示歧视性定价、乘客违约率与平台之间竞争强度的关系。进一步运用网约车平台订单大数据,以Bhattacharyya距离、提升决策树及改进拉斯维加斯方法(包裹法)等归纳学习工具对网约车平台百万量级订单进行数据挖掘,找出决定乘客是否履约的关键特征。分析结果表明,平台进行个性化定价时乘客的最终消费选择主要取决于价格因素;而改进车辆匹配、派单策略及减少乘客候车时间可显著提高订单履约率。研究结果对网约车平台完善定价及运营策略以维持双边市场用户数量、保证平台持续成功运营具有重要参考价值,也为反垄断部门干预平台个性化定价提供了理论依据。

企业何以提升治理质量?——基于网约车平台监管的制度分析

数字时代,由于技术壁垒等的存在,平台型企业行使监管权力成为一种政府的“刚需”。监管质量的提升离不开企业的参与。企业是追求盈利的市场组织,与追求公共利益的政府组织不同。传统理论强调企业的政治参与,或是企业作为治理主体之一,配合参与治理,对企业行使公共权力的现象缺少关注。如何保证企业有效行使公共权力,提升治理质量,成为一个重要的理论问题。中国网约车平台监管的制度建构和监管质量的提升,为分析这个问题提供了样本。研究发现:政府通过创造压力和动力,建立起松紧适度的“企业-政府”利益共同体,可以促使企业愿意且有效地行使公共权力,促成治理质量的提升。企业既需要适当的“嵌入性”,也需要适当的“自主性”,并构筑起合适的边界。关注企业行使公共权力的新现象,有助于进一步推进数字治理理论研究。

网约车实时订单在线选择策略设计与竞争分析

针对现实中网约车司机追求自身利益最大化而产生的频繁“拒单”现象,为优化乘客满意度、网约车平台调度效率和司机个人收益,提出派单模式下网约车司机实时订单决策问题,并采用在线策略设计与竞争分析展开研究。本文讨论了订单行驶距离小于返空距离的情形,即订单不收取车辆返空费。研究了一般网络上网约车实时在线调度的竞争比下界,并设计了最优调度策略——阈值策略(PT策略),分析了策略的竞争性能。最后,通过算例分析证明,PT策略能有效帮助网约车司机提高工作期间实时订单的总收益,从而降低司机“拒单”行为,在实际生活中具有很强的实用性,对网约车司机、网约车平台和政府具有一定管理启示。

基于结构方程的网约车平台用户价值共创行为影响因素研究

随着各种数字技术的迅速发展,我们已经进入数字经济时代。人们生活也因此发生了巨大变化,其中对人们影响较大的便是出行方式的改变。移动互联网技术的发展带来了网约车平台的诞生,也改变了顾客在企业价值创造过程中的地位。用户价值共创行为对于网约车平台和用户自身是一个双赢的过程,然而在现实中却只有少数用户有意愿参与价值共创活动,所以了解网约车平台用户价值共创行为的关键影响因素具有重要的实践价值。因此,文章选取绩效期望、努力期望、社会影响、服务体验和价值共创意愿五个变量,通过构建结构方程模型探究了网约车平台用户价值共创行为的影响因素。研究发现,社会影响和服务体验正向影响价值共创意愿,价值共创意愿进一步正向影响价值共创行为。

网约车文明实践建设路径

网约车承担着大量的社会服务功能,是展示城市形象的“流动窗口”,是全社会精神文明建设水平的直观体现,是当代精神文明建设工作亟需占领的时代高地。如何深入开展新时代网约车文明实践建设,推动以网约车为代表的新业态行业全面融入到精神文明的大潮中,成为当前精神文明建设的时代课题。借鉴传统出租车—巡游车文明实践的历史经验,对山东省潍坊市网约车文明实践建设路径进行探索创新。

非营利性网约车平台定价策略:静态定价vs.峰值定价

本文以社会福利最大化为目标,分别构建了静态定价和峰值定价两种定价策略下非营利性网约车平台的决策模型,对比分析不同定价策略对平台的最优定价、社会福利、消费者剩余和司机剩余的影响。在此基础上,进一步分析了社会福利最大化与利润最大化下网约车平台采用峰值定价时的差异表现。研究发现:(1)当存在服务需求不确定性时,利润最大化的网约车平台选择峰值定价不劣于静态定价;(2)与利润最大化为目标的网约车平台不同,社会福利最大化的非营利网约车平台除了在需求波动非常大情形下考虑使用峰值定价外,应使用静态定价;(3)利润最大化的网约车平台采用峰值定价可能造成供应短缺,而社会福利最大化的网约车平台使用峰值定价总能使得供需匹配,并带来消费者剩余的增长;(4)当出现低需求的概率适中或平台总是处于高需求时,使用静态定价的社会福利最大化的平台可以比利润最大化的平台更好地匹配供需或者使单个消费者获得更高的效用,从而具有更高的消费者福利。上述结论可为各级政府制定网约车平台服务政策方案提供重要的理论支撑和决策参考。

包容性算法治理:网约车人资博弈新策略

网约车行业的快速发展给政府和平台制定相应政策带来了挑战,推动网约车行业快速发展的主要手段是转变算法管理模式。基于此,构建了静态奖惩和动态奖惩机制下网约车平台和网约车司机的博弈矩阵,重点分析了政策成本、奖励和惩罚对博弈系统演化稳定策略的影响,并通过仿真分析进行验证。研究结果表明:网约车平台采取静态奖惩机制时,不存在演化稳定策略,采用动态奖惩机制可以有效地弥补静态奖惩机制的不足,实现演化稳定状态;网约车司机采取积极营运策略的概率与政策成本、奖励呈负相关,与惩罚呈正相关。

融合时空流差的网约车双模式混合调度算法

服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。

考虑乘客理性疏忽的网约车订单取消惩罚策略

分析乘客的订单取消行为并制定合理的惩罚策略是网约车公司运营优化的重要问题。本文基于理性疏忽理论,研究网约车和出租车共存的市场中,乘客的订单取消行为和公司对乘客取消订单的惩罚策略。不同于现有完美信息或者完全无信息的假设,本文考虑乘客自主选择信息策略并基于获取的信息做出决策,建立了双层优化模型。上层分别以公司利益和网约车市场的社会福利最大化为优化目标,确定取消订单的惩罚金额。下层构建了基于理性疏忽理论的用户决策模型,并比较了固定费用、分段和基于时间三种惩罚策略的特点。通过粒子群优化算法和逐次平均法相结合的方法求解该模型。研究表明,随着信息获取成本的降低,单个出行者的出行成本最多降低8%,做出正确决策的概率最多增加40%。同时随着信息获取成本的增加,最优的公司收益和社会福利分别减少了16.8%和5.1%。在公司收益和社会福利最优的目标下三种惩罚策略几乎无差别,但在公司收益最大化时,惩罚金额显著高于在社会福利最优时的水平,且订单取消率更低。研究结果为网约车公司制定惩罚策略提供了参考性思路和实践价值。

基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究

为分析大学生网约车乘客忠诚度及其影响因素的作用机制,将贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)和偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares structural equation modelling,PLS-SEM)结合,以2019年大连市大学生网约车乘客为例,分析大学生网约车乘客的负面体验、运营服务、环境满意、乘客满意度和忠诚度的关系。在BN中采用基于约束的自动学习方法学习因子间的作用关系,获得不同影响因素间相关关系的网络结构。通过PLS-SEM测试和分析BN结构,建立乘客忠诚度模型。结果表明:乘客满意度是影响忠诚度的最大因素,总效应为0.508;负面体验是影响忠诚度的最小因素,总效应为-0.146。乘客满意度是提高大学生网约车忠诚度的关键指标,网约车平台应通过优化车内环境、缩短出行时间、规范司机行为、升级应用软件等措施提升大学生的乘车体验,提高大学生网约车乘客的忠诚度。基于BN和PLS-SEM的大学生网约车忠诚度研究可丰富网约车乘客的决策行为机制与研究方法,为相关部门和网约车平台提供管理决策依据。

网约车平台用工的法律逻辑——基于英美等国法院对Uber司机案裁判的研究

网约车司机与平台之间究竟属于哪种类型的劳动用工关系,这在学界和法律实务部门都是至今尚未能形成定论与共识的话题。域外相关国家及其地方政府和司法机关的认识也存有差异,但基本判断似乎越来越接近。即网约车司机属于具有稳定使用关系的“工人”,而不是具有稳定雇佣关系的“雇员”。这种既具备稳定使用关系,又具有相对劳动自由度的新型劳动者,在法律上并没有摆脱用工方对其进行的控制与监督管理,也没有摆脱经济上的从属性,因而应该被纳入劳动法的调整与保护范围。现有工厂制时代形成的劳动法体制,应根据网络用工的特点和要求做相应的调整,以能够覆盖和保护网络从业劳动者的合法权益。

杭州西站出租车网约车接驳系统智慧化提升

杭州西站枢纽,作为“轨道上的长三角”重要节点工程,是杭州第三大现代综合交通枢纽。杭州西站出租车、网约车停车场硬件设施已经基本完善,但管理手段相对落后、智慧化水平不足。因此,出租车和网约车的智慧化提升至关重要。首先,分析杭州西站接驳系统的发展现状;其次,从管理技术、管理方式、交通组织、服务方式角度提出接驳系统提升策略;最后,从外围诱导、蓄车场管理、上客区控制、寻车模式等方面阐述出租车和网约车的提升改造方案。结果表明,出租车和网约车智慧化提升能有效提高杭州西站接驳系统的运行效率,体现出行服务的智慧化和人性化,为国内其他大型枢纽智慧化提升改造提供参考。

制造超额:网约车司机的劳动过程、社会基础与生存策略——基于L市和W市的调查

在数字化快速发展背景下,越来越多的劳动者进入以“平台运营”为支撑的新兴产业,成为“数字劳工”中的重要构成部分。基于L市和W市网约车司机的调查发现,就业环境压力、家庭发展需要以及个人的劳动偏好分别从宏观、中观和微观层面决定了劳动者的劳动转向,而平台经济提供的较高收入机会又为劳动者进入网约车行业提供了发展空间。研究发现,网约车司机遭遇着数字平台的控制而不得不拼命劳动,并且自愿参与行业的“超额”游戏,但他们并不是完全被动地接受这一数字劳动形式的盘剥,在劳动过程中,也会采用接单策略、路线策略、休整策略、组织策略、成本与风险控制策略,来降低经营成本,改善劳动体验。

“人货合乘”模式下考虑碳排放成本的网约车路径优化

随着社会行业数量增加、业务种类丰富,许多行业都需要通过交通运输来为客户提供特定的服务,不时会产生诸如道路拥堵的交通问题以及诸如二氧化碳气体排放的环境问题。为在合理运用道路交通资源的同时减少碳排放量,在共享经济的基础上将网约车行业与物流业相联系,使网约车协助快递公司配送货物,形成一种“人货合乘”的配送模式。基于此,考虑碳排放成本,构建以网约车利润最大、乘客与司机的等待时间总和最小的双目标优化模型,以NSGA-II算法为求解框架,采用启发式方法构造初始解,并设计了保序交叉算子和双车辆交叉算子,同时通过融合、替换、移动等变异算子对解产生扰动。最后结果验证了“人货合乘”配送模式在缓解交通问题和环境问题上的有效性。

网联异质车群的自主换道行为及动力学建模

道路上行驶的网联异质车流,存在着网联自主驾驶汽车(connected autonomous vehicles,CAVs)和人工驾驶汽车(human-driven vehicles,HVs)的复杂交互耦合关系。传统的交通优化模型着重于均匀化网联车辆的运行速度,缺乏对网联车辆自主换道和主动礼让行为的考虑。为引导CAV自主变道决策和让行行为,挖掘其自主行为的动力学特性,运用系统动力学建立车车交互行为模型,判断CAVs所处的空间阈值,控制瓶颈区CAVs的目标巡航速度,调节瓶颈区道路车辆密度,提高异质车流通行效率。采用MATLAB数值仿真,验证分析面向CAV自主决策行为的动力学模型,结果表明:相较于传统的交通优化模型,加入符合换道条件和让行条件下的CAVs自主行为因素后,交通瓶颈区车辆平均延误以及瓶颈区排队长度均减少约20%,其中停车延误可减少约40%。网联异质车流中车车交互行为特性及自主决策行为动力学模型可为提高异质车流在瓶颈区的高效运行提供理论基础。

基于SFIC模型的网约车协同治理问题研究

网约车作为共享经济发展下的新型交通形态,被越来越多的人接受和使用,但是在网约车的发展过程中也带来了很多的社会问题。如何有效动员多元主体来规范网约车行业的发展,实现业态管理创新是政府面对的重要问题。基于此,本文以SFIC协同治理模型为研究视角,从起始条件、催化领导、制度设计、协同过程四个维度分析我国目前网约车协同治理面临的困境,并针对性地提出对策建议,希望能为网约车的治理提供借鉴。